MATLAB实现自适应LMS滤波器的实时语音降噪应用

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台，利用最小均方(LMS)自适应算法设计滤波器，实时处理含噪语音信号。通过动态调整滤波器系数，有效估计并消除噪声分量，显著提升语音清晰度与听觉质量。

详 情 说 明

自适应LMS滤波器实时语音降噪系统

项目介绍

本项目基于最小均方（LMS）自适应滤波算法，设计并实现了一种高效的实时语音降噪系统。系统核心功能是对包含各类背景噪声的语音信号进行处理，通过LMS算法动态调整滤波器系数，估计并消除噪声分量，从而显著提升语音信号的清晰度与可懂度。项目支持对白噪声、粉红噪声等多种常见噪声的有效抑制，并提供了全面的降噪效果定量评估。

功能特性

• 核心算法：采用经典的LMS自适应滤波算法，具备良好的实时性与收敛性能。
• 多输入源支持：可处理预录制的含噪声.wav格式音频文件，也支持通过麦克风进行实时语音采集与降噪。
• 灵活噪声参考：支持可选的外部参考噪声信号输入，以改进特定场景下的降噪效果。
• 参数可配置：允许用户调整关键算法参数，如步长因子、滤波器阶数、收敛阈值等，以适应不同信噪比条件。
• 实时处理与输出：提供降噪后语音信号的实时播放功能，并可将结果保存为.wav文件。
• 处理过程可视化：生成原始语音、降噪后语音及误差信号的时域波形与频谱对比图，直观展示降噪效果。
• 性能定量评估：自动计算处理前后的信噪比（SNR）提升程度、算法收敛速度及均方误差（MSE）等指标，生成评估报告。

使用方法

1. 准备输入信号：准备一个包含噪声的语音.wav文件，或确保麦克风设备可用。若采用参考噪声模式，需额外准备一个参考噪声信号文件。
2. 配置系统参数：运行主程序前，根据需要在代码中设置LMS算法参数（如步长、滤波器阶数）以及输入/输出文件路径。
3. 运行主程序：执行主程序文件，系统将开始处理信号。
4. 查看结果：程序运行结束后，降噪后的音频将自动保存，并在命令行窗口显示性能评估结果。同时，系统会弹出窗口展示信号处理的对比可视化图形。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (建议 R2016a 或更高版本)
• 硬件建议：具备声卡和麦克风（如需使用实时录音功能）

文件说明

主程序文件集成了系统的所有核心功能模块。其主要职能包括：控制系统流程，调用音频信号的读取或实时采集模块；执行基于LMS算法的自适应滤波降噪处理；实现降噪后语音的实时播放与文件保存；驱动可视化模块绘制各类信号对比图；最后，计算并输出关键的性能评估指标。