使用MATLAB软件，运用自适应滤波中的RLS算法实现麦克风降噪。采用m文件、simulink工具箱两种方式，使用生成函数与调用库函数两种方法，对比实现对带噪语音信号的去噪处理，得到了非常理想的仿真结果

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高噪声环境下基于自适应滤波语音降噪技术的研究高噪声环境下基于自适应滤波语音降噪技术的研究

怎么使用cool edit pro 做降噪处理

TensorFlow 2.0中的自动编码器 以下自动编码器的实现； 香草自动编码器（AE） 去噪自动编码器 备用自动编码器（进行中） 压缩式自动编码器（进行中） 可变自动编码器（VAE） 条件变分自动编码器（CVAE） 节拍变奏自编码器（beta-VAE）（进行中） 如何运行： 运行python3 main.py --ae_type AE 我们可以传递的参数： ae_type：自动编码器的类型-AE，DAE，VAE，CVAE，BetaVAE latent_dim：潜在维度的度数-2、3等。 num_epochs：训练纪元数-100等 learning_rate：培训期间的学习率-1e-4 batch_size：批量大小-1000

课程设计 给定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，实现语音增强的 目标，得到清晰的语音信号。 基于 LMS 的多麦克风降噪系统的设计与实现，重点围绕 LMS 算法的自适应滤波器的设计展开，在详细叙述了 LMS 算法与自适应滤波器的 原理之后，便据之完成了相关的 matlab 程序的设计与编写。

高速列车主动降噪方法研究与对比分析.pdf

3D 的混合降噪算法是利用区域块 运动 估算的方式，找出前后视频帧中相似 的区域块，使用这些区域块的资料信息进行分析 ，更为准确的分离出图像中的背 景与非背景，并且将背景区域块做 2D 降噪后与运动补偿所得到的背景 做叠加平 均，非背景则做单纯 2D 降噪，以保留更多的原始图像细节并且达到较好的降噪效 其中的去块平滑器的设计值得借鉴。用新像素点来替换具体区块效应的区块边界点，以防止像素在帧间和帧内的差距过大，进一步解决帧内的区块效应，也同时能解决在帧间视觉上的不连续闪烁问题

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论文复现：基于 CEEMDAN -小波包分析的隧道爆破信号去噪方法。 首先，通过 CEEMDAN 分解得到多个本征模态分量，利用相关系数筛选出包含噪声的模态分量，并通过模态分量的频谱图及方差贡献率进行校核。然后，利用小波包阈值降噪方法对含有噪声的模态分量进行处理。最后，将未经处理的模态分量与去噪完成的模态分量进行重构，得到最终纯净的爆破振动信号。同时，通过小波包能量谱分析验证此降噪方法的可行性。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「Zhi Zhao」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45317919/article/details/117437534