Selection of an Optimal Adaptive Filter for Speech Signal Noise Cancellation using C6455 DSP

Stašionis, Liudas; Serackis, Artūras

doi:10.5755/j01.eee.115.9.759

Cited by 6 publications

(3 citation statements)

References 3 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Следовательно, выбор фильтра с большим числом ВК не всегда оправдан. Следует учитывать и ресурсы платформы, на которой реализуется фильтр, как это сделано в [14].…”

Section: рис 2 зависимость выходного осш от номера итерации при белunclassified

Noise-Free Speech Channel Modeling for Technical Control Systems

Bychkov¹,

Romanovskii²,

Хартов³

2016

RDOPT

View full text Add to dashboard Cite

Работа посвящена применению адаптивной цифровой фильтрации для подавления помех в речевых каналах систем управления. Проведен сравнительный анализ алгоритмов адаптации по следующим критериям: качество подавления помехи, скорость сходимости к установившемуся режиму, вычислительная сложность. Рассмотренные алгоритмы: LMS, NLMS, RLS. Проведено моделирование работы алгоритмов в среде MATLAB с использованием различных шумов. Показано, что качество подавления помехи наивысшее у алгоритма RLS, скорость сходимости наибольшая у алгоритма NLMS. Исследовано влияние ряда факторов на процесс адаптации. Алгоритм NLMS рекомендован для систем реального времени, а RLS -для обработки записей речевых сигналов. Рассмотренные алгоритмы могут быть реализованы на цифровом сигнальном процессоре.Ключевые слова: речевой канал, система управления, адаптивный фильтр, подавление помех, алгоритм адаптации, MATLAB ВведениеПроблема помехозащищенности речевых каналов актуальна для современных тех-нических систем, таких как системы связи и управления. Под речевым каналом понимают совокупность приемного и передающего устройств, а также линии связи, работающих с речевыми сигналами. Сбор речи, как правило, сопряжен с попаданием в канал нежела-тельных помех. Говорящий может находиться в цехе с работающим оборудованием, в транспорте, вблизи шумящих природных объектов -во всех этих случаях на вход пере-дающего устройства поступает не только полезный сигнал, но и шумовая составляющая. Поскольку такая помеха возникает в точке передачи и не связана с качеством линии связи, подсистему подавления целесообразно размещать внутри передающего устройства. Ха-рактеристики помехи заранее неизвестны, поэтому в подсистеме подавления может быть использована адаптивная цифровая фильтрация.Адаптивный цифровой фильтр имеет переменные параметры, которые перестраива-ются под действием входных сигналов. Область применения адаптивных фильтров до-

show abstract

Section: рис 2 зависимость выходного осш от номера итерации при белunclassified

Noise-Free Speech Channel Modeling for Technical Control Systems

Bychkov¹,

Romanovskii²,

Хартов³

2016

RDOPT

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…LMS algorithms adjust the filter coefficients to minimize the cost function. They do not involve any matrix operations and therefore it requires fewer computational resources and memory [12].…”

Section: Least Mean Square (Lms) Algorithmmentioning

confidence: 99%

Optimal Adaptive Filtering Technique for Tamil Speech Enhancement

Vimala¹,

Radha²

2012

IJCA

View full text Add to dashboard Cite

Noise reduction in speech applications has a significant amount of research for several decades. The ultimate goal of the speech signal processing research is to develop systems which can perform well in noisy environments. The main objective of this research work is to obtain a clean speech signal of higher quality by applying the optimal noise cancellation technique. In recent years, the real-time adaptive filtering algorithms are considered to be an essential technique for noise cancellation. In this paper, the most popular adaptive filtering algorithms namely Least Mean Square (LMS), Normalized Least Mean Squares (NLMS) and Recursive Least Squares (RLS) algorithms are analyzed and implemented for Tamil speech enhancement. Based on the experimental results, it can be observed that the performance of the adaptive filters is better than using conventional methods designed for speech enhancement. The performances of these algorithms are evaluated based on the metrics namely PSNR, MSE, SNR and SNR Loss. Based on the performance evaluation, the RLS algorithm was found to be a better optimal noise cancellation technique for Tamil speech signals.

show abstract

“…In some cases the robustness and correctness of recognition, together with the low power consumption are preferred against the size of the vocabulary [10]. Then the natural choice is an isolated word recognition approach leading to lower hardware requirements: much smaller vocabulary (less memory), simpler classification (lower speed and power consumption), potentially higher recognition rate (correctness), and at the same time an ability to use advanced noise cancellation (robustness) [11].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Upgrading FPGA Implementation of Isolated Word Recognition System for a Real-Time Operation

Sledevič

Tamulevičius

Navakauskas

2013

ElAEE

View full text Add to dashboard Cite

The article reports on the upgrading of the FPGA based isolated word recognition system for real-time tasks. All recognition system components (except some feature calculation steps) were implemented using VHDL. Some high precision calculations were implemented on soft core processor. The employed Dynamic time warping algorithm was speeded-up 2.8 times by restricting the calculated error matrix size. This enabled us to reduce the average word recognition time to 12.81 ms. Linear predictive coding, linear predictive coding cepstral and linear frequency cepstral coefficients feature analyses were investigated for 100 Lithuanian word recognition. In speaker dependent experiments linear predictive coding cepstral analysis gave the highest average recognition rate of 95 % and the highest robustness to white noise in speech. 15 dB noise level lowered average recognition rate to 86.2 %. Index Terms-Cepstral analysis, dynamic time warping, field programmable gate array, intellectual property core, isolated word recognition, linear predictive coefficients.

show abstract

Selection of an Optimal Adaptive Filter for Speech Signal Noise Cancellation using C6455 DSP

Cited by 6 publications

References 3 publications

Noise-Free Speech Channel Modeling for Technical Control Systems

Noise-Free Speech Channel Modeling for Technical Control Systems

Optimal Adaptive Filtering Technique for Tamil Speech Enhancement

Upgrading FPGA Implementation of Isolated Word Recognition System for a Real-Time Operation

Contact Info

Product

Resources

About