DSP实现噪声消除

1、Adaptive noise cancellation is used to remove background noise from useful signals.This is an extremely useful technique where a signal is submerged in a very noisy environment.DSP is a kind of high speed and performance professional digital signal processor.Using DSP in ad aptive noise cancellation

2、 system,real-time control and high precision ca n be achieved.In this paper,an adaptive noise cancellation system base d on DSP is designed,and noise in the signals is decreasedefficiently.Keyword ：adaptive;noise cancellation;DSP;LMS;RLS摘要 :自适应噪声消除技术在信号处于噪声很强的环境中时,可以非常有效地将噪声去除掉。而 DSP 是一种高速、高性能的专业数字信

3、号处理 器,用 DSP 实现自适应噪声消除 ,其具有很好的实时性和处理精度。在此 完成了基于 DSP 的自适应噪声消除系统 ,有效地消除了信号中的噪声。关 键 词:自适应;噪声消除 ;DSP;LMS;RLSDSP（Digital Signal Processor ，数字信号处理器 ） 是在模拟信号变换 成数字信号以后进行高速实时处理的专用处理器件， DSP 具有接口简 单、方便；精度高、运算速度快、稳定性好；编程方便，容易实现复杂 的算法；集成方便等优点，已经被广泛的应用于通信、雷达、语音、图 像、消费类电子产品等领域。 DSP 技术的发展和应用，使得自适应信 号处理技术得以实现。 自适应噪声

4、消除是消除强背景噪声的一种有效的 技术，在通常情况下，背景噪声不是稳定不变的，而是随着时间的变化 而变化。因此，噪声消除应该是一个自适应噪声处理过程：既可以在时 变的噪声环境下工作，还可以根据环境的改变而调整自身的工作参数。 在本文中，利用 DSP 的优越性能，在 TI 公司 TMS320VC5416 芯片上，分别实现LMS和RLS算法的自适应强噪声消除系统， 该系统经过验证，能够很好地消除背景噪声，恢复出原始话音信号1自适应噪声消除算法自适应噪声消除算法的基本思想是将噪声混杂的信号通过一个滤波器来达到抑制噪声，并使信号本身无失真通过的这样一个过程。并且，正如上面所述，这个自适应处理过程不需要

5、预先知道信号以及噪声的特点图1为自适应噪声消除算法的原理框图。为了实现这个自适应噪声消除系统，这里使用2个输入源和1个自适应滤波器。一个输入源是混入了噪声的信号（称之为主输入源，用s十n 0表示），另一个输入源为背景噪声，这个背景噪声与主输入源噪声相 关，而与主输入源中的信号无关（称之为噪声参考输入源，用n1表示）， 噪声参考输入源通过自适应滤波器后输出yo滤波器不断地自我重新调整，使得y与nO的误差达到最小。然后用主信号源减去输出y得到系统的输出z=s+nO-y ，z即去噪后的信号。® i il适疑燥声溥除算淒的怎竝樋圈假设s，nO , n1，y是平稳过程，并且均值为 0 , s与

6、nO和n1无关联，而n1和nO相关，则可以得出以下的表达式：ER = EK + JE気y)1当调整滤波器，使得Ez2达到最小值时，E(nO-y)2 也是最小值， 因此，系统输出z可以作为自适应滤波器的误差信号。文中的自适应滤波器采用 2种自适应滤波算法：一种是最小均方算法(LMS)，另一种是RLS算法。最小均方算法(LMS)应用最广、算法最简单。LMS算法主要目的是使误差信号的均方值达到最小。自适应滤波器的系数由下式决定。w( t = ?：! < 1 )其中尸是步长决定算法收效的連度.RLS葬袪的滤注器的系数公式如下】pin = A*lp(i-1)-rJ4(i)nFG>PHi)其中

7、，P(i)是第i个自相关矩阵的逆；k(i)是第i个增益向量；入是指数型遗忘因子。从算法中矩阵的运算可以看出来，RLS算法比LMS算法要复杂得多。对于一个 N阶的滤波器，LMS算法每次迭代需要 0(N)次运算，而RLS算法需要0(N2)此运算。在DSK方式实现时，发现在48 kHz的采样率下，采用LMS算法设计的滤波器的阶数最多 20阶，而在同样的条件下，采用 RLS算法设计的滤波器的阶数只有 5阶左右。2 DSP实现 本文的自适应噪声消除算法处理器件采用 TI 的 TMS320VC5416 型 DSP 处理器。该处理器采用改进的哈佛结构，拥有专用的硬件乘法器和 专门为数字信号处理而设计的指令系

8、统， 快速的指令周期等优点。 由于 声音是模拟信号，要使用 DSP 对其进行处理，首先需要将模拟信号进 行模数转换，本文采用 MAX197 作为 A D 转换芯片。 MAX 197 是 Maxim 公司推出的 8 通道、 12 位的高速 A D转换芯片，单次转换时间仅为 6 iis,采样速率可达100 kSa / s。经过噪声消除后的信 号质量可以通过音箱来辨别，因此， 在噪声消除后， 还要将信号进行数模转换。本文采用 MX7541 作为系统的 DA 转换芯片。 MX7541 是美国 Maxim 公司生产的高速高精度 1 2 位数字模拟转换器芯片，由于 MX7541 转换器件的功耗特别低，而且

9、其线性失真可低 达0.012 ，因此，该 DA 转换器芯片特别适合于精密模拟数据的获得和控制。本文的自适应噪声消除系统结构图 2 所示。麦克风 1 用于采集带有强烈背景噪声的话音信号作为系统的输入 1 ，麦 克风 2 用于采集背景噪声作为输入 2 ，输入 1 和输入 2 经过音频接口 输入到 MAX197 中进行 A D 转换，转换后的信号被送入 TMS320V C5416 中进行自适应噪声消除处理， 处理后的信号经过 MX7541 的 D A 转换后，送入音箱进行播放。另外，还可以通过计算机和 Matlab 软件来比较自适应噪声消除系统的输入输出信号， 验证自适应噪声消 除系统工作情况。图3

10、 为3台计算机记录的自适应噪声消除系统的工作情况：B略电&巧勁审CIQ >CD工GISJ41 “ MIA固3自谨应嗥声消ft* .兀作情况比较主输入信号、参考噪声输入信号和滤波器输出信号，可以清楚地看 出输出与主输入信号相比，噪声成分被大大削弱，这与用音箱直接听到的声音效果一致，以上结果证明用 DSP成功地实现了实时的自适应噪声消除系统。3结语本文采用TI的TMS320VC5416 型DSP成功地实现了自适应噪声消 除系统，试验的结果显示LMS算法和RLS算法是去除噪声的自适应滤 波器非常有效的方法，DSP板也是实现实时自适应噪声消除系统的好 平台。在整个系统工作过程中，仍有少量的背景噪声不能完全从信号中 去除掉，为了测试算法的效果，用 Matlab 产生一个白噪声信号作为噪 声参考信号， 同时将参考噪声信号进行微小扭曲后与从麦克风输入的语 音信号叠加后作为主输入信号， 然后用前文所述