本文通过对语音信号去混响方法的研究，给出了几种语音信号去混响的实现方法。设计中采用自适应LMS（最小均方）算法实现对密集型语音信号进行去混响处理，采用盲去混响算法实现对稀疏型语音信号进行去混响处理。实验结果表明：自适应LMS（最小均方）算法对密集的语音信号有较好的去混响效果，盲去混响算法对稀疏的语音信号有较明显的去混响效果。本文研究成果具有很好的实用性。

本文研究内容

本设计致力于研究如何从混响中恢复语音信号，即语音信号的去混响技术。首先详细介绍了自适应LMS（最小均方）算法和盲去混响算法的算法原理，然后根据语音信号的不同特点采用不同的算法原理对语音信号进行去混响。对于密集型含混响的连续语音信号，根据自适应算法原理设计的滤波器对其的滤波效果最好，文中给出了利用该种算法实现对密集型含混响的连续语音信号去混响声的设计方案及实现方法。而对于稀疏型含混响语音信号，自适应LMS（最小均方）算法的处理效果则明显不如盲去混响算法，所以文中采用根据盲去混响算法设计的滤波器来处理稀疏型含混响语音信号。

本文结构

本设计研究讨论了从混响中恢复语音信号技术的研究与实现，研究内容的文本结构如下。

第1章，绪论。介绍了从混响中恢复语音信号技术的研究背景、研究意义、国内外发展现状及应用前景。本章内容为整个设计的研究提供了一些基本的信息，为后面的章节做研究基础，阐述了本设计研究的主要内容。

第2章，语音去混响技术简介。本章内容介绍了混响的概念、产生及特点，紧接着介绍了语音去混响技术。所介绍的去混响算法主要有自适应LMS（最小均方）算法、小波变换去混响算法、复倒谱域滤波去混响算法以及语音信号盲去混响算法等，并对各种算法原理进行了介绍。

第3章，自适应LMS算法对连续语音去混响的MATLAB实现。本章内容介绍了利用自适应LMS算法对密集含混响连续语音信号去混响的设计方案及实现方法。首先介绍了刚方法的设计方案，然后根据设计方案得出实现方法，最后在MATLAB上实现。对比结果图形和声音，观察去混响效果。

第4章，盲去混响算法对语音去混响的MATLAB实现。本章内容介绍了对于稀疏的含混响的语音信号的处理方法，设计中采用语音信号盲处理算法。首先给出了设计方案，然后根据设计方案分别实现对含混响和不含混响的语音信号进行去混响处理，最后根据得到的结果图形和声音，观察去混响效果。

最后是全文的结论部分。该部分说明了语音去混响技术的应用前景，总结了前面几章的重点知识，最后说明了成果的完成情况以及其中存在的不足。

本设计中首先介绍了一些常用的去混响算法，对其算法原理进行了简单介绍。涉及到的算法主要有自适应LMS（最小均方）算法、盲去混响算法等。利用基本LMS算法和改进型变步长LMS算法分别设计滤波器对密集的语音信号进行去混响声，通过比较可已得到两种算法的去混响声效果都很明显，但是根据改进型变步长LMS算法设计的滤波器具有更优的效果。利用盲去混响算法设计滤波器对稀疏的语音信号进行去混响，通过比较结果图和去混响前后的语音信号可知去混响效果较明显，去混响之后的语音信号没有明显失真。