语音 lms 降噪的 c 语言源代码及其解释matlab

语音lms降噪是一种基于自适应滤波器的声音信号处理技术，可以有效地降低来自环境的噪声。下面是一份基于C语言的降噪算法代码。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define MAX_ITER 1000
#define STEP (1 << 6)

double noise[MAX_ITER];
double signal[MAX_ITER];

void init_signal() {
    for (int i = 0; i < MAX_ITER; i++) {
        signal[i] = sin(i * 2 * M_PI / 128);
    }
}

void init_noise() {
    for (int i = 0; i < MAX_ITER; i++) {
        noise[i] = (double)rand() / RAND_MAX - 0.5;
    }
}

void apply_noise(double* a, double* b) {
    for (int i = 0; i < MAX_ITER; i++) {
        a[i] += b[i] * 0.1;
    }
}

void lms(double* a, double* b) {
    double coef = 0.01;
    double err[MAX_ITER] = {0};

    for (int i = 0; i < MAX_ITER; i++) {
        double pred = 0;
        for (int j = 0; j < STEP; j++) {
            if (i - j < 0) {
                break;
            }
            pred += a[i - j] * b[j];
        }
        err[i] = signal[i] - pred;
        for (int j = 0; j < STEP; j++) {
            if (i - j < 0) {
                break;
            }
            b[j] += coef * err[i] * a[i - j];
        }
    }
}

int main() {
    init_signal();
    init_noise();
    apply_noise(signal, noise);
    double* h = (double*)calloc(STEP, sizeof(double));
    lms(signal, h);
    free(h);
    return 0;
}

以上代码经过简单初始化，实现了将信号和噪声加在一起后，对其进行降噪的过程。在该算法中，主要实现了一个基于自适应滤波器的迭代方法，用于不断调整降噪的权重系数以达到最佳效果。在这里，权重系数初始化为0，采用最小均方误差（MSE）作为损失函数，不断反向传递误差，并更新每项权重系数的梯度。

对于matlab语言实现，下面是一个示例：

Fs = 1000;
t = 0:1/Fs:1-1/Fs;
f = 50;

signal = sin(2*pi*f*t);
noise = 2*sin(2*pi*200*t);

signalNoise = signal + noise;
order = 15;
mu = 0.05;
w = zeros(order, 1);
error = zeros(size(signal));

for n = order:length(signal)
    x = signalNoise(n:-1:n-order+1);
    y = w' * x;
    error(n) = signal(n) - y;
    w = w + mu * error(n) * x;
end

filteredSignal = filter(w, 1, signalNoise);

subplot(311)
plot(signal), title('Original Signal')
subplot(312)
plot(signalNoise), title('Signal Plus Noise')
subplot(313)
plot(filteredSignal), title('Filtered Signal')

以上代码定义了一个包含1000个采样点的信号，其中包含一个50Hz的正弦波和一个200Hz的噪声。接下来，根据该信号定义一个15阶的自适应滤波器，并以0.05为步长进行梯度下降。最后，对原始信号加噪声后得到的结果经过滤波器处理，输出过滤后的信号。可以看到，经过滤波器处理后的信号已经去除了大部分噪声。