利用mcra的方法对噪声功率谱估计

资 源 简 介

利用mcra的方法对噪声功率谱估计

详 情 说 明

利用MCRA（Minima Controlled Recursive Averaging）方法进行噪声功率谱估计是一种广泛应用于语音增强的技术。该算法通过实时跟踪信号功率谱的最小值来动态估计背景噪声，适用于非平稳噪声环境。

核心思路是通过分帧处理语音信号，在频域计算功率谱后，结合最小值搜索和递归平均技术来更新噪声估计。具体实现中会设置时间窗来寻找局部最小值，并通过平滑因子控制噪声估计的更新速度。当语音活动概率较低时，算法会加速更新噪声谱；检测到语音时则减缓更新，从而避免语音成分被误判为噪声。

相比传统VAD（语音活动检测）类方法，MCRA避免了硬判决带来的估计滞后问题，能更灵活地适应突发噪声场景。该技术常作为前端处理模块集成到降噪系统，配合谱减法或统计模型进一步提升语音质量。