基于FFT变换和ADALINE网络的实时音频滤除窄带噪声方法

针对传统的噪声滤除方法实时性不好,需要人工设置的参数过多导致使用不便的问题,利用快速傅里叶变换(FFT)获取噪声音频的频谱,选取频谱中幅度最大的前若干个频率作为噪声频率,依据噪声频率重构初相为0的正弦波噪声样本,利用改进自适应ADALINE网络模拟噪声音频中的噪声,将噪声音频减去网络模拟出的噪声从而实现音频去噪,同时把相减结果作为误差反馈给网络用于权值更新。相比传统方法,该算法不仅处理时延更低,而且只有一个参数需要设置,大大简化了使用流程。仿真测试发现该算法可以有效滤除高斯窄带噪声,滤波后信噪比提高了11 dB,并且算法实时性强,初始化仅需82 ms,音频采样点处理速度高达102 kHz。