为了测试助听器减少声反馈的应用程序，LMS算法

资 源 简 介

为了测试助听器减少声反馈的应用程序，LMS算法

详 情 说 明

LMS算法在助听器声反馈消除中的应用

助听器设备常面临声反馈问题，即放大后的声音从耳道泄漏后被麦克风重新捕获，形成刺耳的啸叫声。解决这一问题的核心在于自适应滤波技术，其中最小均方（LMS）算法因其计算高效、实现简单成为主流方案。

实现逻辑分析 反馈路径建模：通过LMS算法动态模拟声反馈路径的传递函数，利用误差信号（实际输出与预期输出的差值）持续调整滤波器系数。 实时更新机制：每次采样时，根据瞬时梯度下降原则调整权重，逐步逼近最优解，Matlab中可通过迭代循环实现这一过程。 稳定性控制：引入步长参数平衡收敛速度与系统稳定性，需通过实验调整该参数以避免过度振荡。

Matlab实现要点 输入信号通常采用助听器接收的环境声与反馈声混合信号。 输出端通过减法器消除估计的反馈成分，保留清晰语音。 性能评估可结合信噪比提升量或主观听感测试。

该技术可扩展到其他需要实时噪声抑制的场景，如电话会议系统或车载音频设备。