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語音增強(qiáng)系統(tǒng)的性能依賴于噪聲估計(jì)的準(zhǔn)確性。若噪聲的估計(jì)值偏小，則會(huì)殘留大量惱人的“音樂噪聲”，反之，若估計(jì)值偏大，則會(huì)導(dǎo)致語音失真嚴(yán)重，語音的可懂度下降。傳統(tǒng)的噪聲估計(jì)方法是基于語音活性判決（VAD）基礎(chǔ)上，通過語音的無聲段對噪聲功率譜進(jìn)行估計(jì)。該方法僅適用于信噪比較高的平穩(wěn)噪聲環(huán)境下。因?yàn)樵诘托旁氡拳h(huán)境下，VAD判決的準(zhǔn)確率較低。同時(shí)，由于該方法僅通過無聲段估計(jì)噪聲，所以在非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下性能急劇惡化。然而實(shí)際噪聲往往是非平穩(wěn)的，所以對噪聲的估計(jì)不應(yīng)僅僅限制在無聲段，在語音存在期間也要連續(xù)估計(jì)噪聲。
Martin提出了一種基于最小統(tǒng)計(jì)和最優(yōu)濾波的噪聲譜估計(jì)算法（Minimum Statistic， MS），該算法不需要進(jìn)行語音活性判決，同時(shí)在語音存續(xù)期間也可更新噪聲，相對于VAD方法能夠較好跟蹤非平穩(wěn)噪聲。但是，MS算法存在較大跟蹤時(shí)延，雖然經(jīng)過無偏修正因子修正，但估計(jì)值仍然偏小，尤其在噪聲上升區(qū)域存在的噪聲欠估計(jì)更為明顯。
本文提出的噪聲估計(jì)方法，不需要進(jìn)行語音活性判決同時(shí)能快速跟蹤噪聲的變化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法較MS算法明顯減少了在噪聲功率譜上升區(qū)域存在的跟蹤時(shí)延。
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