声抵消造句

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自适应噪声抵消的应用研究
一种自适应回声抵消和噪声消除算法
基于自适应模糊神经网络的噪声抵消器
回声抵消法
基于遗传算法的多传感器自适应噪声抵消器
回声抵消器广泛应用于通信系统中，可有效提高通话质量。
该自适应噪声抵消系统由主自适应滤波器( mf )与分自适应滤波器( sf )组成。
主要对fx - lms结构中可能影响系统噪声抵消性能的因素(辅助通道和误差通道) ，在典型的背景噪声下，进行了比较研究。
在此基础上，对gsm系统中的编码、回声抵消、说话人识别和交通车辆内部的噪声抵消应用进行了研究。
论文首先介绍了各种语音增强算法。然后，重点提出了一种低信号失真的新的自适应噪声抵消( nanc )语音增强算法。
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以国际电联关于回声抵消的g . 165 、 g . 167和g . 168规范，对回声抵消器进行各项性能指标测试，是判定回声抵消系统性能优劣的重要手段。
首先介绍了噪声抵消的一般方法，并且结合拖曳阵本舰噪声的抵消问题研究了自适应法和双线列阵相减法对本舰噪声的抑制模型及原理。
论文基于回声抵消各项测试流程的特点与要求，以c5509dsp处理器为核心，结合aic23音频输入输出芯片设计了保证测试参数精度的硬件电路。
对本舰噪声抵消过程进行了仿真，首先确定最佳延迟，然后在抵消的基础上分别对窄带和宽带目标信号进行方位估计，验证了该方法的正确性。
在对基于误差反向传播学习算法的多层前向人工神经网络进行分析基础上，结合传统自适应噪声抵消系统基本原理，建立了基于人工神经网络的自适应噪声抵消器，经基于matlab的simulink仿真实例证明，具有很强的噪声滤除能力和鲁棒性。最后并提出了网络及算法进一步改进的方法。
由于传统自适应噪声抵消系统( anc )自适应算法主要采用lms算法，而lms算法收敛速度依赖于输入信号自相关矩阵特征值的分散程度。因此，当输入信号是语音或有色噪声时， lms的收敛速度很慢。
该测试系统基于国际电联g . 165 、 g . 167 、 g . 168规范，为回声抵消器提供高信噪比测试参考信号，并对其输出进行高精度采样，以获得回声抵消系统性能参数，为确定系统改进方案提供定量参考。
语音增强算法,包括滤波法语音增强、利用相关特性的语音增强、非线性处理语音增强、谱减法语音增强、利用wiener滤波法的语音增强、自适应噪声抵消法语音增强等,我们采用的是目前使用最为广泛的基于短时谱的语音增强算法。
仿真结果证明nanc算法有效克服了影响传统自适应噪声抵消系统( anc )性能的一些瓶颈，如两输入中的非相关噪声，参考输入中的信号成分与自适应滤波器失调误差而产生的信号失真、回响等情况。
调制器的噪声模型,考虑了影响调制器性能的一些主要非理想因素,通过仿真验证了噪声模型的正确性;最后,设计实现了结构中的主要电路,如运放、比较器、时钟产生电路,阐述了噪声抵消逻辑电路的工作原理,利用hspice和cadencespectre对各电路进行了仿真,验证其功能。