1.音樂和噪音
音樂是有規律的悅耳動聽的聲音，能使人愉快、興奮。
噪音是無規律的令人煩躁的聲音，影響人們的正常工作、學習和休息。
2.噪音的危害
噪音除了干擾人們的休息和睡眠，降低工作學習效率，較強的噪音還會引起耳部的不適。
如：耳鳴，耳痛，聽力損傷等，造成神經衰弱，引發心血管疾病，甚至引起神經系統紊亂、精神障礙、內分泌紊亂等。
3.噪音的控制方法
從聲源著手：像禁止鳴笛，裝備隔音罩等。
從傳播途徑著手：像吸音墻，隔音墻等。
從人耳著手：像代耳塞，耳罩等。噪音的危害不僅可使正常人聽力下降、記憶力衰退,還可引起心肌缺血和消化不良。對病人來說,可使病情加重,因此,嗓音有效的綜合治理應引起人們的重視。
噪聲的存在給語音通信帶來干擾,致使通信效果變差。尤其是在強噪聲背景環境下,語音信號甚至完全被背景噪聲所淹沒,幾乎無法識別。通信過程無法正常的實現,給生產、生活、軍事行動帶來嚴重影響,給個人機器設備噪聲測量、單位乃至國家造成巨大的經濟損失。因此,在強噪聲背景下,如何有效地抑制和消除干擾噪聲成為人們研究的熱門課題。針對時變強噪聲背景環境下語音通信中的噪聲消除問題,就現有的去噪方法進行對比分析,最終選定自適應噪聲對消,并就自適應噪聲噪聲分析對消的可行性進行分析論證。之后,對濾波器結構做了對比分析,對最小均方誤差(LMS)算法和遞歸最小二乘(RLS)算法進行性能比較,最終以有限沖擊響應(FIR)橫式濾波器結構和遞歸最小二乘(RLS)算法構建系統模型,確定自適應噪聲對消方案。本文以自適應濾波算法的研究為主要內容。在對標準的遞歸最小二乘(RLS)算法深入分析的基礎上,針對其自身固有缺點,提出改進方案。之后,引入三種已經成功應用在自適應均衡和自適應估計的改進算法,并進行原理分析和性能驗證。