【摘 要】
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LMS算法在自适应滤渡器中得到广泛应用，但这种方法具有收敛速度慢，步长需要谨慎选择才能达到收敛和失调的折中等缺点。文章把一种变步长的LMS算法应用到语音增强中，此算法通过建
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LMS算法在自适应滤渡器中得到广泛应用，但这种方法具有收敛速度慢，步长需要谨慎选择才能达到收敛和失调的折中等缺点。文章把一种变步长的LMS算法应用到语音增强中，此算法通过建立步长因子μ与迭代次数n之间的一种函数关系提出一种新的变步长LMS算法，在迭代过程中在开始时采用大步长参数进行迭代，达到稳态后减小步长参数。仿真结果证明该方法对带噪语音有明显的去噪效果，有效地提高了语音的清晰度和可懂度。该算法明显优于传统LMS算法．较之提高了收敛速度并减小了稳态误差。
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