传统谱减与MCRA语音增强算法

资 源 简 介

传统谱减与MCRA语音增强算法

详 情 说 明

语音增强是音频信号处理中的重要技术，旨在提升带噪语音的可懂度和质量。谱减法和基于最小控制递归平均(MCRA)的算法是两种经典解决方案，各具特点且常通过Matlab实现验证效果。

传统谱减法通过频域处理实现噪声抑制。其核心思路是：在静音段估计噪声谱，从带噪语音谱中减去该噪声谱。虽然计算高效，但存在"音乐噪声"残留问题，且对非平稳噪声适应性较弱。

MCRA算法则采用更智能的噪声估计策略： 通过时频分析划分语音存在概率 动态更新噪声谱估计 结合递归平均控制调整参数 这种自适应机制能有效跟踪非平稳噪声，特别适合突发性噪声环境。

算法实现时需注意： 帧长和窗函数选择影响时频分辨率 过减因子需要平衡失真与残留噪声 MCRA的递归参数决定算法响应速度

这两种方法常作为现代深度学习语音增强的基线参照，理解其原理对音频处理系统设计具有奠基意义。