Minimize interlaced noise using the Adaptive Filter

Abstract

Suggested this project a filter for speech signal enhancement. While steps can be listed below : First recording speech signal from microphone. Second input signal should be divided and attached into overlapped frames. Third these frames should be identified and recognized at (Voiced Sound)frame signals and(Unvoiced Sound). By using two adaptive filter algorithms: The Least Mean Squares(LMS) algorithm and Recursive Least Squares (RLS) algorithm. Then the objective tests have been done by measuring the LMS errors between input and output signals. When the suggested filter applied to several of applied samples, the results showed the filter order has agreed influence upon filtration time, and on the square of the error signal. The tests revealed that the LMS algorithm gives good results of reducing the square of the error signal.الملخصاقترح هذا العمل مرشحا یعمل على تحسین إشارة الکلام الداخلة الیه ، اما مراحل العمل فیمکن إدراجها فیما یأتی: أولا اکتساب إشارة الکلام من لاقط الصوت، ثانیاً تقسم الإشارة الداخلة على مقاطع متداخلة، ثالثاُ تمییز هذه المقاطع إلى مقطع من نوع صوت الکلام المسموع (Voiced Sound) ومقطع من نوع صوت الکلام غیر المسموعUnvoiced Sound)). استخدمت خوارزمیتان من خوارزمیات المرشح التکیفی (Adaptive Filter)هما:خوارزمیة النهایات الصغرى للمربعات الوسطیةLMS وخوارزمیة النهایات الصغرى للمربعات التکراریة RLS تلا ذلک إجراء الاختبارات الشیئیة وذلک عن طریق قیاس الحد الأدنى لمربع الخطأ بین الإشارة الداخلة والإشارة الخارجة.وعند تطبیق المرشح المقترح على عدد من الأمثلة التطبیقیة أظهرت النتائج ان درجة ترتیب المرشح لها تأثیر کبیر فی زمن تنفیذ المرشح ، وکذلک على مربع إشارة الخطأ.أظهرت الاختبارات ان خوارزمیة LMS تعطی نتائج أفضل من خوارزمیة RLS فی التقلیل من مربع إشارة الخطأ.