本内斯蒂2011年新作品，主要介绍时域噪声抑制理论，值得大家下载下来详细研究

相干性：基于相干函数的双麦克风降噪

时空LCMV：多通道麦克风阵列降噪

Digital Signal Processing and Noise Reduction 4th Edition

Simultaneous enhancement and noise reduction of a single low-light image

The fourth edition of Advanced Digital Signal Processing and Noise Reduction updates and extends the chapters in the previous edition and includes two new chapters on MIMO systems, Correlation and Eigen analysis and independent component analysis. The wide range of topics covered in this book include Wiener filters, echo cancellation, channel equalisation, spectral estimation, detection and removal of impulsive and transient noise, interpolation of missing data segments, speech enhancement and noise/interference in mobile communication environments. This book provides a coherent and structured presentation of the theory and applications of statistical signal processing and noise reduction methods. Two new chapters on MIMO systems, correlation and Eigen analysis and independent component analysis Comprehensive coverage of advanced digital signal processing and noise reduction methods for communication and information processing systems Examples and applications in signal and information extraction from noisy data Comprehensive but accessible coverage of signal processing theory including probability models, Bayesian inference, hidden Markov models, adaptive filters and Linear prediction models

降噪 使用C语言实现的Log_MMSE方法降低噪声

SEWUNet 通过深波U-Net增强语音 在检查全文。 介绍 在本文中，我们提出了一种端到端的方法来从其原始波形上的语音信号中删除背景上下文。 网络的输入是音频，具有16kHz的采样率，并在5dB到15dB的信噪比内均匀分布地被附加噪声所破坏。 该系统旨在产生具有清晰语音内容的信号。 当前，有多种深度学习架构可用于此任务，从基于频谱的前端到原始波形，其结果令人鼓舞。 我们的方法基于Wave-U-Net体系结构，并对我们的问题进行了一些调整，在初始化主要任务的训练之前，建议通过自动编码器进行权重初始化。 我们表明，通过定量指标，我们的方法优于经典的维纳滤波。 如何使用 有两种使用此存储库的方式：1.使用数据训练自己的模型2.仅将技术应用于具有预先训练的模型的数据 如何训练 tl; dr：以与本文所示相同的方式训练最佳模型的步骤。 将LibriSpeech数据集和UrbanSound8K

matlab代码影响基于SWT的时间序列预测，降噪和贝叶斯优化-LSTM 基于SWT降噪和贝叶斯优化LSTM的时间序列预测，长期和短期存储网络LSTM近年来引起了人们对于短期时间序列预测问题的关注。 但是，由于此方法是一种深度学习方法，因此通常会面临许多超参数的影响。 众所周知，深度学习超参数的设置尚无明确的指导原则，其中大多数使用经验方法，例如学习率1e-3、1e-4等。迭代次数根据改变损耗曲线等。这种方法易于尝试，发现效果更好。一群人，既费时又费力。 为此，本文将使用贝叶斯优化对LSTM的参数进行优化，同时使用同步压缩小波SWT对原始数据进行滤波以降低噪声，并使用降噪会议的数据进行建模，最后通过实例验证说明SWT- Bayes-LSTM模型的预测效果更好。 该代码是由maltab2020b编写的，matlab代码，MATLAB代码，长短时记忆网络LSTM在针对短时时间序列预测问题上近来年受到大家的关注，但由于该方法为深度学习方法，通常面临着众多超参数的影响，而导致，关于深度学习超参数的设置并没有一直明确的指导方针，大多采用经验方法，选择性学习率1e-3,1e-4啥的，交替次数根据损

使用LMS算法的多麦克风降噪 录制一段语音信号input.wav（默认为无噪环境），为这段语音添加高斯噪声设定为主麦克风，得到主麦克风录制的受噪声污染的语音信号和参考麦克风录制的噪声LMSrefns.wav，利用LMS算法实现语音增强的目标，得到清晰的语音信号。 （1）主麦克风录制的语音信号是LMSprimsp.wav，参考麦克风录制的参考噪声是LMSrefns.wav.用matlab指令读取； （2）利用LMS算法对LMSprimsp.wav进行滤波去噪； （4）算法仿真收敛以后，得到降噪后的语音信号； （5）用matlab指令回放增强后的语音信号； （6）分别对增强前后的语音信号作频谱分析并plot出来。 主代码：main_.m LMS实现：LMSmyFilter.m 此处主程序没有调用自己实现的LMS算法函数，而是调用dsp工具箱中的LMS实现函数。 期望的语音信号 主麦克风的语音信