【摘 要】
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该文针对智能教育机器人和智能轮椅等基于DSP的智能机器人语音控制中的语音降噪进行了一些初步的研究.该文的主要工作是设计了一个语音采集系统,并从各种有效的信号处理方法
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该文针对智能教育机器人和智能轮椅等基于DSP的智能机器人语音控制中的语音降噪进行了一些初步的研究.该文的主要工作是设计了一个语音采集系统,并从各种有效的信号处理方法中选出合适的模拟和数字信号处理方法,结合实际应用背景(DSP-TMS320LF2407)加以优化处理.该文的工作主要包括以下三个方面:1.信号调理部分:要想对语音信号进行有效的数字处理,首先需要有一个性能优良的模拟前端.另外,为了后面自适应滤波器的需要,在模拟通道中,设计了两个相同结构的信号调理电路,一路负责采集语音信息,一路负责采集噪声.其中每一路包括一个两级的麦克风信号放大器和一个MFB(Multiple Feed Back)结构的三阶ButterWorth低通滤波器.2.模数转换部分:我们在模数转换部分采用了过采样技术.一方面它可以有效的降低混叠效应,另一方面它可以提高模数转换部分的信噪比,等效于提高了模数转换的精度.3.数字滤波部分:我们针对TMS320LF2407的具体特点,设计了一个基于LMS算法,64阶的横向结构的自适应滤波器,并进行了必要的优化处理.实验证明,该方案对部分噪声具有较好的滤除效果.
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