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扩声系统最主要的作用是进行声音信号的增益放大,而扩声系统中麦克风和扬声器同处一个声场环境的特点使得系统中会形成闭合信号环路,从而产生声反馈现象。早期的声反馈抑制处理方法主要包括频率与相位调制、增益降低和空间滤波等方法,它们对声反馈的抑制效果都不是非常理想。随着硬件技术的发展,基于自适应滤波器的声反馈抑制方法被提出,它可以作用于声反馈信号产生的初期,从而具有良好的性能。本文以基于自适应滤波的声反馈抑制算法为研究课题,重点提出了一种改进的基于自适应滤波的声反馈抑制算法,并通过仿真和实验验证算法的有效性。首先对扩声系统的数学模型进行了构建,主要包括声反馈路径建模、电声前向通路建模两部分,并通过实验分析了声反馈建立过程和声反馈信号的特征;接着,介绍了两种基于均方误差的自适应滤波器算法LMS(Least Mean Square)算法和NLMS(Normalized Least LMS)算法,并且提出了一种新的以Sigmoid函数为基础的变步长自适应滤波算法,称为SVS-VMLMS(Sigmoid Variable Step Variable Momentum Least Mean Square)算法,使得滤波器在初期获得了较快的收敛速度,同时在后期改善了系统的稳定性能,然后引入了两种去相关算法用以减小声源信号与系统输出信号之间的相关性和两种用以量化评价声反馈抑制算法的指标;之后,在MATLAB平台上构建了算法仿真系统,并对三种声反馈抑制算法进行了仿真分析,仿真结果表明,基于LMS算法、NLMS算法、SVS-VMLMS算法的声反馈抑制算法分别取得了8.978dB,9.218dB,9.374dB的系统增益的改善,并且基于SVS-VMLMS算法的性能要好于LMS算法和NLMS算法。基于以上研究内容,设计并制作了基于TMS320C6748 DSP芯片的信号处理板,搭建了基于该信号处理板的扩声系统实验平台,通过软件实现三种自适应声反馈抑制算法,实测了三种算法的性能,实验结果表明,基于LMS算法、NLMS算法、SVS-VMLMS算法的声反馈抑制算法分别取得了6dB,7.9dB,8.7dB的系统增益的改善,基于SVS-VMLMS算法的声反馈抑制算法的性能要优于LMS算法和NLMS算法。实验结果与算法理论分析和算法仿真的结果相一致。