基于自适应语音增强的算法研究与MATLAB仿真(13)

只适应滤波算法

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其中W0=10Wm2为基准功率。

正常人耳刚能听到的听阈声压为20 pa，所以P0、I0分别是1000Hz的听阈声压及其相应的声强。使人耳产生疼痛的声压称为痛阈声压，此值约为100pa。声压级与声强级的关系如下式所表示：

LI Lp10lg400

0c （2.4） 3 1.293kgm0其中为标准大气压下的空气介质密度，C为声速(m／s)。

3.噪声的特性：

噪声是一个随时间变化的过程。一般的时域周期信号可用振幅、频率、相位来表征。但是噪声的时域特性不是很明显，噪声的时域波形称为噪声信号，将其进行频域变换，得到噪声信号的频域特性——频谱。

噪声的频率特性可用功率谱密度分布来描述。设频率在f~(f f)间的噪声功率为PN(f,f f)，则功率谱密度GXX(f)定义为单位频率间隔内所含的噪声功率，即有：

GXX(f) limPN(f,f f) f 0 f dPNdf （2.5）

f2

f1 PN GXX(f)df （2.6）

噪声还具有统计特性。噪声的时域波形好象是杂乱无章的，但是无论哪种噪声都不是完全无规律的，它们具有统计的规律的一个系统的噪声，每次测得的值，是随意且不可预料的，即具有随机性；但大量多次测量的噪声值，其分布是有规律的。测量噪声的概率是确定的，因此可用概率来描述噪声的统计规律。

随机过程的统计特性可用定量值——平均值 1和标准偏差 表示。平均值或期望值 1是X的平均值，表示测量一次可期望的值，并用大量测量的平均值表示，即：

1 E(x) xp(x)dxX （2.7） 标准偏差 是X的分散程度或变化部分的表示，即：