1、在我們的日常生活中,語音信號起著很重要的作用。而語音信號又常常被各種噪聲所干擾,嚴重影響我們對所需語音信號的聽取,并且會造成語音處理系統(tǒng)性能的下降。所以,必須對噪聲污染的語音信號濾除噪聲處理,以提高語音通信質量。本文提出了基于離散分數(shù)余弦變換的濾波器組自適應語音增強算法,并對其進行研究。研究思路是:在常見的變換域自適應LMS濾波算法中引入正交變換性能較好的離散分數(shù)余弦變換,并將輸入語音信號分成子帶信號,再對每個子帶信號分別進行處理。目的

2、是提高算法的收斂速度并適當降低算法的計算復雜度。論文的主要工作如下:
　　 (1)簡單介紹了幾種常見的語音增強算法以及自適應濾波算法的發(fā)展情況,為本文研究自適應濾波算法奠定了理論基礎,接著概括了語音特性及噪聲特性,以及語音增強的質量評價方法,并選定語音增強算法的質量評價標準。
　　 (2)本論文提出子帶DFRCT-LMS語音增強算法。首先研究了DFRCT-LMS算法,并簡述了離散分數(shù)余弦變換的定義和基本性質,以及時域和變

3、換域的自適應LMS濾波算法。給出了離散分數(shù)余弦變換自適應LMS算法的原理,在此基礎上分析了離散分數(shù)余弦變換自適應LMS算法的正交性能,并選定離散分數(shù)余弦變換作為最佳正交變換。并通過建立失調和變換階次的關系以及仿真數(shù)據(jù)確定了離散分數(shù)余弦變換的最佳變換階次。仿真實驗證明,LMS、DFRCT-LMS以及子帶DFRCT-LMS這三種算法中,本論文所提算法子帶DFRCT-IMS算法的收斂性能最好。
　　 (3)為解決全帶DFRCT-LMS

4、算法計算量大、收斂速度慢的問題,本文采用子帶分解技術將語音信號分成多個子帶來處理,其中深入研究了子帶分解后的重構問題,子帶數(shù)目的選取問題以及各個子帶變換階次的選取問題。本論文采用計算時間來代替算法收斂時間進行仿真分析,得出最佳子帶數(shù)目為4子帶,通過各個子帶變換階次和失調的關系選取每個子帶的最佳變換階次。
　　 (4)在理論分析的基礎上,應用分段信噪比和語音質量感知評價方法,針對不同信噪比下的白噪聲、粉紅噪聲和工廠噪聲環(huán)境,對三種