Filter adaptif bekerja dalam dua tahapan proses yaitu pemfilteran noise dan adaptasi parameter. Filter adaptif digunakan untuk mereduksi noise (bising) yang mendistorsi speech (ucapan). Pendekatan yang digunakan oleh filter untuk mendapatkan estimasi sinyal bersih secara optimum didasarkan pada teori wiener. Di mana solusi optimum ditemukan melalui peminimuman mean square error (MMSE). Pencarian nilai tersebut menggunakan algoritma stokastik gradien. Yaitu mengestimasi nilainya berdasarkan nilai error antara sinyal output aktual dengan respon yang diinginkan. Algoritma adaptif yang digunakan tersebut adalah NLMS, di mana akan bekerja secara iteratif untuk mencari nilai bobot optimum. Output filter akan mengestimasi sinyal speech bersih, pada solusi optimum noise akan benar – benar ditiadakan, sehingga menyebabkan peningkatan kejelasan speech (speech enhancement). Parameter yang digunakan sebagai ukuran besar improvement speech enhacement adalah signal to noise ratio (SNR). Keefektifan filter dalam mereduksi noise dilakukan pada kondisi lingkungan noise yang berbeda dan dengan memberikan perubahan setting parameter filter. Hasil yang didapatkan melalui pengujian menunjukkan filter mereduksi noise cukup signifikan pada lingkungan statsioner dibandingkan pada lingkungan non stasioner. Operasi sistem secara offline