MATLAB代码优化与滤波器性能测试(AEC_V2.5与Filter_param)
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更新于2024-08-05
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MATLAB代码说明1主要介绍了MATLAB_Code文件夹中的两个程序:AEC_V2.5和Filter_param。AEC_V2.5是一个图形用户界面(GUI)程序,用于实现语音增强技术中的自适应消除噪声(AEC)功能。这个程序预设了一些滤波器的最佳参数,用户可以通过调整参数来探索不同的效果。然而,由于部分函数依赖于MATLAB R2016b或更高版本,如果使用较旧版本,可能需要更新函数调用。
Filter_param程序是代码的关键部分,它主要用于评估五种滤波器(LMS,NLMS,RLS,FXLMS,AffineProjectionFilter)的性能,特别是针对它们在去除回声信号时的线性相关系数。该程序的参数设置包括滤波器的阶数(long)、迭代步长(iteration step, mu)和遗忘因子(forgetting factor, ff)。这些参数通过数组long、mu和ff进行控制,其中long的范围非常大,反映出对长序列滤波器的考察。
程序使用了以下步骤:
1. 读取纯净语音信号('handel.wav')和带有回声的信号('handel_echo.wav')。
2. 记录音频采样率(Fs)并播放音频。
3. 设置滤波器的相关参数,如阶数、迭代步长和遗忘因子。
4. 初始化存储线性相关系数的二维数组co_lms和co_rls,用于后续性能分析。
值得注意的是,RLS算法由于其复杂性,计算时间较长,可能在PC上需要20-30分钟,因此在测试阶段推荐使用LMS算法,其执行速度较快,能在5分钟内完成测试。
此外,该代码项目已上传至GitHub,地址为<https://github.com/Spritea/AEC>,提供了源代码和音频文件的完整环境。整个程序的设计者包括程文胜、田胜、杨烨和伏媛,指导教师是徐教授,并由武汉大学ADSP团队开发完成。最后,程序开始时清空所有变量,确保环境整洁,然后逐步进行信号处理和滤波器性能分析。
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