语音信号降噪算法 · 座舱落地实战 · 课程目录

座舱声学环境分析 · 降噪算法选型 · 课程目标与学习路径

02声学基础回顾

声音的物理特性 · 分贝与声压级 · 人耳听觉特性

03数字信号处理基础

采样定理 · 傅里叶变换 · 短时傅里叶变换

04噪声特性分析

座舱内噪声源分类（风噪、胎噪、发动机噪）· 噪声时频特性

05经典降噪算法

谱减法原理与实现 · 维纳滤波原理与实现

06自适应滤波

LMS算法 · NLMS算法 · 在座舱中的适用性分析

07子空间降噪

信号子空间与噪声子空间分解 · 子空间跟踪算法

08深度学习降噪入门

DNN/CNN用于语音增强 · 数据集构建与标注

09RNN与LSTM降噪

时序建模能力 · 在非平稳噪声下的表现

10生成对抗网络降噪

SEGAN · WaveGAN原理与实战

11Transformer在降噪中的应用

自注意力机制 · 实时性挑战

12麦克风阵列基础

波束形成原理 · 延时求和波束形成

13自适应波束形成

GSC（广义旁瓣抵消器）· MVDR

ICA · IVA在座舱多说话人场景的应用

15后置滤波技术

维纳后置滤波 · 基于深度学习的后置滤波

16实时处理架构

流水线设计 · 帧处理策略 · 延迟控制

17嵌入式平台优化

ARM Neon指令集加速 · 定点化实现

18DSP实现技巧

TI C6000系列优化 · 内存管理

19模型压缩与量化

剪枝 · 知识蒸馏 · INT8量化

20端侧推理引擎

TFLite Micro · ONNX Runtime · TensorRT

21数据采集与清洗

座舱实车采集方案 · 数据增强策略

PESQ · STOI · SDR · 主观听感测试

23A/B测试与回归

线上评估体系 · 自动化回归流程

与语音唤醒、语音识别系统的对接

25车规级要求

温度 · 振动 · EMC对算法的影响

26OTA与模型迭代

远程更新策略 · 版本管理

27案例实战一

基于谱减法的风噪降噪实现

28案例实战二

基于LSTM的发动机噪声抑制

29案例实战三

麦克风阵列波束形成与盲源分离联合方案

30课程总结与展望

未来趋势（脑机接口降噪 · 主动降噪融合）

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