噪声谱估计方法

资 源 简 介

噪声谱估计方法

详 情 说 明

噪声谱估计是语音增强和音频信号处理中的关键技术，主要用于区分噪声成分与有效信号。常见的算法可分为三类：

Minimum Tracking（最小值跟踪） 基于短时功率谱的局部最小值搜索，假设噪声在短时间内相对稳定。通过滑动窗口记录每个频带的最小能量值作为噪声基准，适用于平稳噪声环境。

MCRA（Minima Controlled Recursive Averaging） 改进传统最小值跟踪的鲁棒性，通过递归平均和语音存在概率动态更新噪声谱。核心步骤包括： 计算语音存在概率 根据概率加权调整噪声估计 适合非平稳噪声但计算量较高。

IMCRA（Improved MCRA） 在MCRA基础上引入频谱平坦度检测和时频双维度平滑，进一步减少语音误判为噪声的情况，尤其适用于突发性噪声场景。

Continuous Minimal Tracking（连续最小跟踪） 通过连续时间窗内的最小值滤波，结合衰减因子避免噪声估计滞后，平衡了实时性和跟踪灵敏度。

技术选型建议： 平稳环境优先选Minimum Tracking 动态场景用MCRA/IMCRA 实时系统可考虑连续最小跟踪