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自适应噪声抵消技术是自适应滤波器最普遍的应用之一，它是一种在未知信号和噪声的先验知识条件下，能够很好地消除背景噪声影响的信号处理技术，具有很高的应用价值；但是，在很多情况下，噪声环境非常复杂，往往是非线性的，而目前所使用的自适应滤波器均属线性滤波器，滤波后会使原始信号产生失真；由于神经网络具有非线性等优点，可以很好的逼近非线性函数，所以提出了基于神经网络的自适应噪声抵消器；仿真结果表明，该方法可以效地实现噪声的抵消；最后提出应用DSP实现语音信号自适应噪声抵消的具体方案。