Luận văn tập trung nghiên cứu và phát triển phương pháp lọc nhiễu thích nghi nhằm nâng cao chất lượng tách tín hiệu tiếng tim và tiếng phổi từ các bản ghi âm hỗn hợp. Các tín hiệu sinh học này thường bị chồng lấn và nhiễu loạn bởi môi trường xung quanh, gây khó khăn cho chẩn đoán lâm sàng. Nghiên cứu đề xuất ứng dụng các thuật toán lọc thích nghi như Least Mean Squares (LMS) và Recursive Least Squares (RLS) kết hợp với các kỹ thuật tiền xử lý tín hiệu để loại bỏ nhiễu nền và nhiễu tương quan. Kết quả thực nghiệm trên các bộ dữ liệu thực tế cho thấy phương pháp đề xuất có khả năng tách biệt rõ ràng hai loại tín hiệu, cải thiện đáng kể tỷ số tín hiệu trên nhiễu so với các phương pháp truyền thống. Luận văn khẳng định tiềm năng ứng dụng của lọc thích nghi trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh lý tim mạch và hô hấp thông qua phân tích âm thanh.