基于递归最小二乘RLS算法的语音去噪方法及其Matlab实现
语音信号在传输中易受到噪声的干扰，为了提高语音信号的质量，需要对其进行去噪处理。本文介绍了一种基于递归最小二乘RLS算法的语音去噪方法，并给出了Matlab实现的源代码。
- 递归最小二乘RLS算法原理
递归最小二乘RLS算法是一种经典的自适应滤波算法，可以在不知道干扰信号的情况下，仅利用输入信号和参考信号的相关性，对信号进行去噪处理。其原理是通过不断的迭代计算预测误差权值系数，从而得到最优的滤波器系数。
- 基于递归最小二乘RLS算法的语音去噪方法
基于递归最小二乘RLS算法的语音去噪方法首先需要将输入信号分解成若干个子带信号，然后对每个子带信号分别进行去噪处理。具体步骤如下：
（1）将输入信号进行快速傅里叶变换，将其分解成若干个子带信号。
（2）对每个子带信号进行去噪处理，其中需要使用递归最小二乘RLS算法计算预测误差权值系数。
（3）将去噪后的子带信号再进行反变换，得到去噪后的语音信号。
- Matlab实现源代码
下面给出Matlab实现基于递归最小二乘RLS算法的语音去噪方法的源代码：
% 读入待去噪的语音信号
[x, Fs] = audioread(‘noisy_speech.wav’);
% 对输入信号进行快速傅里叶变换，分解成若干个子带信号
N = length(x);
X = fft(x);
X = X(1:N/2+1);
% 设置算法参数
lambda = 0.995;
delta =