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语音增强系统的性能依赖于噪声估计的准确性。若噪声的估计值偏小，则会残留大量恼人的“音乐噪声”，反之，若估计值偏大，则会导致语音失真严重，语音的可懂度下降。传统的噪声估计方法是基于语音活性判决（VAD）基础上，通过语音的无声段对噪声功率谱进行估计。该方法仅适用于信噪比较高的平稳噪声环境下。因为在低信噪比环境下，VAD判决的准确率较低。同时，由于该方法仅通过无声段估计噪声，所以在非平稳噪声环境下性能急剧恶化。然而实际噪声往往是非平稳的，所以对噪声的估计不应仅仅限制在无声段，在语音存在期间也要连续估计噪声。
Martin提出了一种基于最小统计和最优滤波的噪声谱估计算法（Minimum Statistic， MS），该算法不需要进行语音活性判决，同时在语音存续期间也可更新噪声，相对于VAD方法能够较好跟踪非平稳噪声。但是，MS算法存在较大跟踪时延，虽然经过无偏修正因子修正，但估计值仍然偏小，尤其在噪声上升区域存在的噪声欠估计更为明显。
本文提出的噪声估计方法，不需要进行语音活性判决同时能快速跟踪噪声的变化。实验结果表明，本文算法较MS算法明显减少了在噪声功率谱上升区域存在的跟踪时延。
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