噪声的危害和控制研究背景？

1.音乐和噪音
音乐是有规律的悦耳动听的声音，能使人愉快、兴奋。
噪音是无规律的令人烦躁的声音，影响人们的正常工作、学习和休息。
2.噪音的危害
噪音除了干扰人们的休息和睡眠，降低工作学习效率，较强的噪音还会引起耳部的不适。
如：耳鸣，耳痛，听力损伤等，造成神经衰弱，引发心血管疾病，甚至引起神经系统紊乱、精神障碍、内分泌紊乱等。
3.噪音的控制方法
从声源着手：像禁止鸣笛，装备隔音罩等。
从传播途径着手：像吸音墙，隔音墙等。
从人耳着手：像代耳塞，耳罩等。噪音的危害不仅可使正常人听力下降、记忆力衰退,还可引起心肌缺血和消化不良。对病人来说,可使病情加重,因此,嗓音有效的综合治理应引起人们的重视。
噪声的存在给语音通信带来干扰,致使通信效果变差。尤其是在强噪声背景环境下,语音信号甚至完全被背景噪声所淹没,几乎无法识别。通信过程无法正常的实现,给生产、生活、军事行动带来严重影响,给个人机器设备噪声测量、单位乃至国家造成巨大的经济损失。因此,在强噪声背景下,如何有效地抑制和消除干扰噪声成为人们研究的热门课题。针对时变强噪声背景环境下语音通信中的噪声消除问题,就现有的去噪方法进行对比分析,最终选定自适应噪声对消,并就自适应噪声噪声分析对消的可行性进行分析论证。之后,对滤波器结构做了对比分析,对最小均方误差(LMS)算法和递归最小二乘(RLS)算法进行性能比较,最终以有限冲击响应(FIR)横式滤波器结构和递归最小二乘(RLS)算法构建系统模型,确定自适应噪声对消方案。本文以自适应滤波算法的研究为主要内容。在对标准的递归最小二乘(RLS)算法深入分析的基础上,针对其自身固有缺点,提出改进方案。之后,引入三种已经成功应用在自适应均衡和自适应估计的改进算法,并进行原理分析和性能验证。