【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种噪音处理方法，特别涉及一种。
技术介绍
随着数字信号处理理论和应用电子技术的不断发展与完善，语音电子降噪系统在人们的生活中得到了越来越多的应用，高噪声背景下提取纯净信号在研究和应用领域都是一个热门的课题。从早期采用模拟器件搭建滤波电路来解决噪声问题到现代采用DSP编程加载降噪算法，降低了实现难度，提高了实现效果。语音降噪算法也是从无到有，其中最为有深远影响的主要有Steven. F. Boll提出 的频谱减法和Lim提出的机遇维纳滤波的语言降噪算法。现代研究表明，单纯的使用某一算法来对全频段的带噪语音处理效果不明显而且没有普适性。
技术实现思路
本专利技术是针对单纯的使用某一算法来对全频段的带噪语音处理效果不明显的问题，提出了一种，子空间降噪算法和自适应LMS算法联合使用来对噪声进行滤波。子空间能很好的抑制噪声相关性，但是在高信噪比区域不能很好工作；自适应LMS算法能弥补子空间在这上面的缺点，两者结合可达到很好的降噪效果。本专利技术的技术方案为一种，包括如下步骤 第一步采集的语音信号经过A/D模数转换后，输出含噪语音信号X (η)先用子空间方法对其进行处理，得到相对纯净的处理信号 其中子空间方法处理对每一帧语音进行如下六步处理 I ) 计算噪声信号的协方差R η，用公式Σ = S:1 (Ry-P、、= -1估计矩阵Σ , Rn是通过每一帧独立采样语音进行估算；2)对Σ进行特征值分解ΣΓ=FAx，估计矩阵的特征值矩阵=特征向量矩阵； 3)根据Σ的特征值估算出语音信号子空间的空间大小； 4)通过子空间的μ值公式来计算μ值， /Jq — ...
【技术保护点】
一种利用数字降噪算法来实现对语音信号的降噪处理方法，其特征在于，包括如下步骤：第一步：采集的语音信号经过A/D模数转换后，输出含噪语音信号x(n)先用子空间方法对其进行处理，得到相对纯净的处理信号：其中子空间方法处理对每一帧语音进行如下六步处理：1）计算噪声信号的协方差Rn，用公式???????????????????????????????????????????????估计矩阵，Rn是通过每一帧独立采样语音进行估算；2）对进行特征值分解：，估计矩阵的特征值矩阵=特征向量矩阵；3）根据的特征值估算出语音信号子空间的空间大小；4）通过子空间的μ值公式来计算μ值，，其中μ0=4.2,s=6.25,SNRdb=10log10SNR，SNR为信噪比；5）线性估算值通过下述公式来计算：，为第k次拉格朗日因子的对角元素；，特征值分解；，V?T和VT分别是噪声信号的反变换和正变换；6）通过来估算增强的语音信号，x(n)是含噪语音信号,p(n)为经过子空间算法处理后的输出；第二步:对增强的语音信号输入自适应滤波器用最小均方算法对语音噪声进行消除，经过D/A数模转换后输出降噪语音信号。543419de...
【技术特征摘要】
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