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語音增強系統的性能依賴于噪聲估計的準確性。若噪聲的估計值偏小，則會殘留大量惱人的“音樂噪聲”，反之，若估計值偏大，則會導致語音失真嚴重，語音的可懂度下降。傳統的噪聲估計方法是基于語音活性判決（VAD）基礎上，通過語音的無聲段對噪聲功率譜進行估計。該方法僅適用于信噪比較高的平穩噪聲環境下。因為在低信噪比環境下，VAD判決的準確率較低。同時，由于該方法僅通過無聲段估計噪聲，所以在非平穩噪聲環境下性能急劇惡化。然而實際噪聲往往是非平穩的，所以對噪聲的估計不應僅僅限制在無聲段，在語音存在期間也要連續估計噪聲。
Martin提出了一種基于最小統計和最優濾波的噪聲譜估計算法（Minimum Statistic， MS），該算法不需要進行語音活性判決，同時在語音存續期間也可更新噪聲，相對于VAD方法能夠較好跟蹤非平穩噪聲。但是，MS算法存在較大跟蹤時延，雖然經過無偏修正因子修正，但估計值仍然偏小，尤其在噪聲上升區域存在的噪聲欠估計更為明顯。
本文提出的噪聲估計方法，不需要進行語音活性判決同時能快速跟蹤噪聲的變化。實驗結果表明，本文算法較MS算法明顯減少了在噪聲功率譜上升區域存在的跟蹤時延。
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