基于实值离散Gabor变换的联合时频域语音增强

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基于实值离散Gabor变换的维纳滤波语音增强方法

基于实值离散Gabor变换的维纳滤波语音增强方法
张满;周健
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2012(008)017
【摘要】提出了一个新的基于实值离散Gabor变换的维纳滤波语音增强方法,采用高斯窗作为综合窗,利用已有的快速实值离散Gabor变换将语音变换到时频域,然后在联合时频域,采用维纳滤波进行纯净语音的最小均方误差下的最优估计,先验信噪比采用“直接判决”算法,在得到语音增强信号的估计分量后,利用实值离散Gabor 逆变换将其还原输出.实验结果表明,在分段信噪比和语音质量评价方面均与经典的维纳滤波方法相比均有提高.
【总页数】4页(P4231-4234)
【作者】张满;周健
【作者单位】安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽合肥230039;安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽合肥230039
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.用于语音分析的实值离散GABOR变换 [J], 陶亮;庄镇泉
2.基于实值离散Gabor变换的联合时频域语音增强 [J], 周健;赵力;陶亮;金赟
3.一种基于实值离散Gabor变换的数字水印技术 [J], 况伟;张满
4.基于实值离散Gabor变换的谱减法语音增强 [J], 张满;陶亮;周健
5.用于语音分析的实值离散GABOR变换 [J], 陶亮;庄镇泉
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基于DST的实值离散Gabor变换

基于DST的实值离散Gabor变换武杰;陶亮;王华彬;姜雪【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2008(18)5【摘要】Gabor变换已被公认为是通信和信号处理中信号与图像表示的最好的方法之一,一直以来对Gabor变换的研究和应用实际上是基于Fourier变换的复值Gabor变换,因此这里对实值Gabor变换进行了研究.采用双正交分析方法,定义了一种基于离散正弦变换(DST)的实值离散Gabor变换(RDGT),该变换不仅适用于临界抽样条件而且适用于过抽样条件,并证明了变换的完备性条件(即该变换中综合窗与分析窗的双正交条件),该实验结果也验证了变换的完备性.针对实值信号,该变换由于仅涉及实值运算,并可利用快速DST、IDST算法来加速变换,因此比传统复值离散Gabor变换在计算、实现方面更为简单.在实际应用中,将更方便于软件和硬件的实现.【总页数】5页(P118-122)【作者】武杰;陶亮;王华彬;姜雪【作者单位】安徽大学,计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽,合肥,230039;安徽大学,计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽,合肥,230039;安徽大学,计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽,合肥,230039;安徽大学,计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽,合肥,230039【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于实值离散Gabor变换的阶比跟踪滤波 [J], 程利军;张英堂;李健伟;孙宜权;尹刚2.一种基于实值离散Gabor变换的数字水印技术 [J], 况伟;张满3.基于多高斯窗的实值离散Gabor变换 [J], 李锐;陶亮4.基于辅助双正交的实值离散多Gabor变换 [J], 胡学友;李锐;陶亮5.基于DCT的实值离散Gabor变换最优窗宽选择 [J], 汪琦;陶亮因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于时频域特征与DPRNN的语音增强方法

基于时频域特征与DPRNN的语音增强方法张禧辰;李云海;朱文辉;陈静静【期刊名称】《现代计算机》【年(卷),期】2021(27)36【摘要】目前,一种主流的语音增强方法是利用STFT(short-time Fourier transform,短时傅里叶变换)提取语音的时频域特征,再对语音特征进行时序建模。

但是,当语音特征序列较长时,一般的深度学习模型很难对其进行有效建模。

本文考虑到DPRNN(dual-path recurrent neural network,双路循环神经网络)能够对较长的语音信号序列进行合理建模,提出了基于时频域特征与DPRNN的语音增强方法。

该方法首先用STFT提取语音时频域特征,然后将提取到的语音特征送入DPRNN网络进行时序建模,最后通过ISTFT(inverse short-time Fourier transform,短时逆傅里叶变换)进行语音重建,从而完成单通道的语音增强任务。

在VBD数据集上得到的实验结果表明,该方法能够显著提高语音质量并且有效消除低频段噪声,PESQ(perceptual evaluation of speech quality,客观语音质量评价)指标达到了2.43。

【总页数】8页(P1-7)【作者】张禧辰;李云海;朱文辉;陈静静【作者单位】江苏大学卓越学院;江苏大学计算机科学与通信工程学院【正文语种】中文【中图分类】TN9【相关文献】1.一种基于后验信噪比频域语音增强方法的研究2.基于先验信噪比参数自适应的频域联合语音增强方法3.一种基于时频域特征融合的语音增强方法4.基于时域和时频域联合优化的语音增强算法5.基于时频域生成对抗网络的语音增强算法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于实值离散Gabor变换的维纳滤波语音增强方法

基于实值离散Gabor变换的维纳滤波语音增强方法作者：张满周健来源：《电脑知识与技术》2012年第17期摘要：提出了一个新的基于实值离散Gabor变换的维纳滤波语音增强方法，采用高斯窗作为综合窗，利用已有的快速实值离散Gabor变换将语音变换到时频域，然后在联合时频域，采用维纳滤波进行纯净语音的最小均方误差下的最优估计，先验信噪比采用“直接判决”算法，在得到语音增强信号的估计分量后，利用实值离散Gabor逆变换将其还原输出。

实验结果表明，在分段信噪比和语音质量评价方面均与经典的维纳滤波方法相比均有提高。

关键词：实值离散Gabor变换；噪声估计；维纳滤波；语音增强中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)17-4231-04Speech Enhacement Approach Based on Real-value Discrete Gabor Transform and Spectral SubtractionZHANG Man, ZHOU Jian(MOE Key Laboratory of Intelligence Computing and Signal Processing, Anhui University, Hefei 230039, China)Abstract: In this paper, we porpose a novel speeeh enhancement method based on Real-value Discrete Gabor Transform，noisy speech is transformed to the joint time-frequency by fast Real-value Discrete Gabor Transform in which the Gaussin is used as the transform kernelfunction,Optimal pure speech signal estimation under the minimum mean square error based on Wiener filter , a priori SNR got by deci? sion-directed algorithm, the clean speech is got by inverse transform by Real-value Discrete Gabor Transform.Exprimental results show that this method enhances the segSNR and improves the speech quality compare other classical alogorithm of wiener filter.Key words: mReal-value Discrete Gabor Transform; noise estimate; Wiener filter; speech enhacement现实世界中，语音信号很难避免受到各种噪声源的污染，语音增强的一个主要目的就是从带噪信号中尽可能的恢复出纯净语音信号。

基于Gamma语音模型的语音增强算法

基于Gamma语音模型的语音增强算法
邹霞;陈亮;张雄伟
【期刊名称】《通信学报》
【年(卷),期】2006(27)10
【摘要】提出了一种新的基于Gamma语音模型的语音增强算法.首先,在假定语音和噪声的短时DCT系数分别服从Gamma和Gaussian分布的基础上,推导了最小均方误差意义下的语音信号短时DCT系数估计;然后,根据语音存在概率估计,提出了语音信号短时DCT系数估计的修正因子.在增强算法中,提出了基于Gamma 语音模型的改进最小统计量控制递归平均(IMCRA)噪声估计算法.仿真结果表明,该算法不仅在噪声抑制性能方面优于近两年国际上提出的几种基于Gaussian语音模型的语音增强算法,而且在增强语音质量方面也具有更好的性能.
【总页数】6页(P118-123)
【作者】邹霞;陈亮;张雄伟
【作者单位】解放军理工大学,通信工程学院,江苏,南京,210007;解放军理工大学,通信工程学院,江苏,南京,210007;解放军理工大学,通信工程学院,江苏,南京,210007【正文语种】中文
【中图分类】TN912
【相关文献】
1.基于多元Laplace语音模型的语音增强算法 [J], 周彬;邹霞;张雄伟
2.基于自适应超高斯混合模型的语音增强算法 [J], 赵改华;周彬;张雄伟
3.一种基于Laplacian语音模型的语音增强算法 [J], 邹霞;吴其前;张雄伟
4.修正的基于广义Gamma语音模型语音增强算法 [J], 赵改华;周彬;张雄伟
5.基于AR模型的Kalman语音增强算法 [J], 王涛;鲁怀伟;刘宝成
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基于过抽样Gabor变换的核磁共振FID信号增强算法

基于过抽样Gabor变换的核磁共振FID信号增强算法陶亮;顾涓涓【期刊名称】《波谱学杂志》【年(卷),期】2004(021)004【摘要】基于作者先前提出的过抽样实值离散Gabor变换,本文提出了一有效的算法用于核磁共振自由感应衰减(NMR FID)信号的减噪.由于NMR FID信号在时域中是一短暂的振荡衰减信号,使得变换后的NMR FID信号能量在时频域中集中在少数变换系数上,而噪声则遍布在整个变换系数上,因此通过对变换系数幅度进行阈值限制方法可达到明显地增强NMR FID信号的目的.文中在理论和模拟实验上分析表明,过抽样Gabor变换比临界抽样Gabor变换更适宜于NMR FID信号的减噪,因为在过抽样条件下比在临界抽样条件下的综合窗及其对应的分析窗,无论是在时域中还是在频域中都可具有更好的局域分布集中性,同时,Gabor变换在过抽样条件下也比在临界抽样条件下具有更高的时频精度.【总页数】9页(P435-443)【作者】陶亮;顾涓涓【作者单位】安徽大学,计算机科学与技术学院,安徽,合肥,230039;合肥学院,计算机信息工程系,安徽,合肥,230022【正文语种】中文【中图分类】O482.53【相关文献】1.基于最大相关峭度解卷积算法的发电机特征振动信号增强检测 [J], 何玉灵;王珂;仲昊;蒙玉超;王晓龙;唐贵基2.基于抽样流长与完全抽样阈值的异常流自适应抽样算法 [J], 伊鹏;钱坤;黄万伟;王晶;张震3.多抽样率Gabor变换并行算法的FPGA仿真和设计 [J], 李锐;陶亮4.基于耳蜗力学和神经元滤波机制的滤波算法及其在声音信号增强中的应用 [J], 高娃;阚阅;查富生5.基于耳蜗力学和神经元滤波机制的滤波算法及其在声音信号增强中的应用 [J], 高娃;阚阅;查富生因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种基于小波变换的频域语音增强方法

一种基于小波变换的频域语音增强方法
朱岩;李雪耀;张如波
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2002(029)0z2
【摘要】@@ 1.引言rn语音增强就是减小噪音对语音的影响,提高语音通信系统
的性能.在过去的几十年中,人们提出了各种方法来改善语音,例如:自适应子空间滤波、基于HMM的增强方法、谱减估计法等等.然而,在不利条件下的语音增强依然具有挑战意义.在1995年,Donoho和Johnstone[1]提出了小波消减法(waveletshrinkage method)去除语音中的高斯白噪声.它包括
RiskShrink,VisuShrink,SureShrink等阈值估计算法.虽然一些应用已经使用了这
些方法,但是要得到能处理各种噪声的成功方法,还存在很多的问题.
【总页数】4页(P80-83)
【作者】朱岩;李雪耀;张如波
【作者单位】哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001;哈尔滨工程
大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001;哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于后验信噪比频域迭代算法的语音增强方法 [J], 陈紫强
2.一种基于后验信噪比频域语音增强方法的研究 [J], 陈紫强
3.一种基于仿生小波变换的语音增强方法 [J], 王月;屈百达;徐保国
4.基于小波变换和频域滤波的指纹增强方法 [J], 张燕红;侯德文
5.一种基于时频域特征融合的语音增强方法 [J], 袁文浩;时云龙;胡少东;娄迎曦因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种改进的基于DCT的语音增强算法

ＭＡｉｎｆｎ，ＺＪａ —ｅＨＡＮＧｅｙｎ，ＷＡＮＧＨｕ — ｕＸｕ — ｉｇａｋｉ
（ｏｌｇｆＣｍｐｔｒａｄＳｆａｅ，ＴｉｕｎｎｖｒｉｆＴｅｈｏｏｙ，Ｔｉｕｎ００２ＣｌｅｏｏｕｅｎｏｔｒｅｗａｙａＵｉｅｓｔｏｃｎｌｇｙａｙａ３０４，Ｃｉａｈｎ）
・
论文・
【摘要】提出一种改进的基于离散余弦变换的语音增强算法。在信噪比较低时，传统的基于离散余弦变换的语音
增强算法效果较好，较大幅度地提高信号的信噪比；当信噪比高时，用这种方法会滤掉一些有用的信号成能而利份。新算法首先计算出所有高阶离散余弦变换系数对应的时域信号中语音信号出现的可能性大小，后根据某个然阈值计算是否在估计噪声信号绝对值的均方差时保留该系数。实验结果表明在含噪语音信号的信噪比高于１Ｂ０ｄ时，算法较传统的基于离散余弦变换的算法具有较好的性能。新
ＳｃｎｂｍｐｏｅｆｃｉｅｙｎｔｅｃｎｉｏｆｈｇＮＲ，ｓｍｅｕｅｕｉｎｌｃｍｐｎｎｓＮＲａｅｉｒｖｄｅｅｔｌ．ＩｈｏｄｔｎｏｉｈＳｖｉｏｓｆｌｓａｏｏｅｔｇｍａｅｆｔｒｄｏｔｙｂｌｅｕｉｅｕｉｇｔｅｒｄｔｎｌａｇｒｔｍｓｓｎｈｔｉｏａｌｏｉａｉｈ．Ｕｓｎｈｅａｇｒｈ，ｔｅｔｔｔａｒｂｂｌｙｔａｈｎｓｉｇｔｅｎｗｌｏｉｍｔｈｓｉｉｌｏａｉｔｈｔｔｅｆｅｔａｓｃｐｉｉＤＣｃｅｆｉｎｓＴｏｆｃｅｔｉｂｌｎｔｓｅｃｓｇａｉｏｕｅｆｓ．Ｔｅａｃｒｉｇｏｈａａｔｅｈｅｈｌｉｇａｕｓｗｅｈｒｈｓｅｏｇｏｐｅｈｉｎｌｓｃｍｐｔｄｉｔｈｎｃｏｄｎｔｔｅｄｐｉｔｒｓｏｄｎｖｌｅ，ｈｔｅｔｅｅｒｖｃｅｆｉｎｓａｅｒｓｒｅｎｃｍｐｔｒｍｅｉｎｂｏｕｅｅｉｔｎｏｈｎｓＴｃｅｆｉｎｓｏｏｓｄｔｒｎｄｏｆｃｅｔｒｅｅｖｄｉｏｕｅｄａａｓｌｔｉｄｖａｉｆｔｅｆｅｔＤＣｏｆｃｅｔｒｎｔｉｅｅｍｉｅ．ｏｉｉ

基于时频联合损失函数的语音增强算法

基于时频联合损失函数的语音增强算法高戈;王霄;曾邦;尹文兵;陈怡【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2022(42)S01【摘要】在频域语音增强算法中,由于估计幅度谱与带噪相位谱的不匹配,其性能难以突破固有上限。

在时域语音增强框架中,模型将时域波形作为输入,由网络直接学习时域波形之间的映射关系,有效地避免了无效短时傅里叶变换(STFT)问题。

然而,常见的采用波形最小均方误差的时域语音增强算法对语音频域特征的建模并未达到最优。

针对这个问题,提出一种基于时频联合损失函数的语音增强算法。

首先将时频联合损失函数应用到Wave-U-Net时域语音增强网络,同时设计并分析了一阶范数形式和二阶范数形式的时频联合损失函数对增强网络的影响,最后得到了面向语音通信任务和语音识别任务的相对最佳损失函数选择方案。

实验结果表明,相较于采用时域损失的增强网络,采用面向语音通信时最佳联合损失函数的增强网络在语音质量的感知评估(PESQ)和短时目标清晰度(STOI)分别实现了3.6%和2.30%的相对提升,采用面向语音识别时最佳联合损失函数的增强网络在字符错误率(CER)上实现了1.82%的相对降低。

相较于Wave-U-Net时域语音增强网络,该算法有更好的噪声抑制效果,在后端语音识别任务中表现更为优秀。

【总页数】5页(P316-320)【作者】高戈;王霄;曾邦;尹文兵;陈怡【作者单位】国家多媒体软件工程技术研究中心(武汉大学);华中师范大学计算机学院【正文语种】中文【中图分类】TN912.35【相关文献】1.基于Matching Pursuits时频分解算法的传声器阵语音增强2.基于时频阈值的小波包语音增强算法3.基于联合空、时频估计的跳频无线网多用户检测算法4.基于时频联合碎片感知的资源均衡虚拟光网络映射算法5.基于时域和时频域联合优化的语音增强算法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于时频阈值的小波包语音增强算法

基于时频阈值的小波包语音增强算法
徐耀华;王刚;郭英
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2008(030)006
【摘要】该文考虑小波域应用语音降噪中听觉掩蔽效应,提出了一种基于时频阈值的小波包语音增强算法.新算法首先通过频域增强方法得到语音粗估计,通过跟踪估计语音时频特性的细节变化,及时调节降噪阈值,然后利用时频阈值对小波包系数进行处理,以达到语音降噪的目的.实验表明,较传统小波域语音降噪方法,新算法在抑制平稳白噪声的同时减小了语音信息的损失,其增强语音的MOS (Mean Opinion Score)评分、输出信噪比、MBSD (Modified Bark Spectral Distortion)测度性能均有明显提高.
【总页数】4页(P1363-1366)
【作者】徐耀华;王刚;郭英
【作者单位】空军工程大学电讯工程学院,西安,710077;大连大学信息科学与工程重点实验室,大连,116000;空军工程大学电讯工程学院,西安,710077;大连大学信息科学与工程重点实验室,大连,116000;空军工程大学电讯工程学院,西安,710077【正文语种】中文
【中图分类】TN912.3
【相关文献】
1.基于最大信息熵的小波包阈值去噪语音增强算法 [J], 杨桂芹;徐红莉
2.一种新的自适应阈值小波包语音增强算法 [J], 任永梅;肖冬瑞
3.基于新阈值函数和自适应阈值的小波包语音增强研究 [J], 刘冲冲;邹翔;周正仙
4.联合改进子空间的自适应小波包阈值语音增强算法 [J], 任永梅;张雪英;贾海蓉;贾雅琼
5.基于软硬阈值折中的小波包语音增强算法的研究 [J], 王芳;刘祖润;吴海辉
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第２６卷
第１２期
信号处理
ＳＧＮＡＬＰＩＲＯＣＳＮＣＥＳＩ
Ｖ１２．Ｎｏ１ｏ．６．２
Ｄｅ．０１ｅ２０
２１００年１２月
基于实值离散Ｇａｏ换的联合时频域语音增强ｂｒ变
周健赵力。陶亮金赘
ＲｅｌｌｅｓｒｔｂｒＴｒｎｆｒａ－ｕｄＤｉｃｅｅＧａｏａｓｏｍＶａ
ＺＵＪｎ・ＺＡＯＬＴＯＬａｇＪＮＹｕＨＯｉ ‘ ａＨｉＡｉｎＩｎ
（．ＫｙＬｂｒｔｙｏｎｅｗｔｃｕｔｉａＰｏｅｓｇｏＭｉｉｒｏＥｕａｏｏｔｅｓＵｉｒｔ，１ｅａｏａｒｆｄｒａｒｏｓｃＳｇｌｒｃｓｉｆｎｓｆｄｃｔｎＳｕｈａｔｎｅｉｏＵｅＡｉｎｎｔｙｉｖｓｙＮｎｎ，Ｃｉａ２０９；。ＳｈｏｆｏｐｔｒｃｎｅａｄＴｃｎｌｙＡｈｉｎｖｒｉ，ｅ，Ｃｉａ２０３）ａｊｇｈｎ，１０６２ｃｏｌｍｕｅｉｃｎｅｈｏｇｎｕＵｉｓｙＨｉｉｏＣＳｅｏｅｔ￣ｉｈｎ，３０１
ｗｈｃｈｕｓｎｗｎｏｓｕｅｓｔｅｔａｓｏｍｅｎｌｕｃｉｎｓｃｈｙａｓｒｈｅｔｕｉｚｔｎｏｈｎｏｍａｉｎａｅｎｔｅｉｈｔｅＧａｓｉｉｄｗｉｓｄａｈｒｎｆｒｋｒｅｎｔｉｅｔｅｓｕｅｔｅｂｓｔｉｉｆｔｅｉｆｒｔｒａｉｈａｆｏｎｌａｏｏ
（．东南大学水声信号处理教育部重点实验室，南京，２０９；１１０６
２．安徽大学计算机科学与技术学院，合肥，２０３）３０１
摘
要：本文提出一种基于实值离散Ｇｂｒａｏ变换的联合时频域语音增强方法。算法采用具有最佳能量聚集特性的高
ｔｅｆｃｔａｓｅｃｃｕｌｏ—ｔｉｎｒｉａａｄｔｅｊｉｉｅ￣ｑｅｃｓｈｏｔｍｏｔｔｔｏｈｎｐｏｅｓｇｎｎｈｔｈｔｐｅｈｉａｔａｙａｎｎｓｔａｓｎｌｎｎｔ一ｅｕｎｙｉｔｅｍｓｉｐｒｎｈｄｗｅｒｃｓｎｏ— ａｓｌａｏｙｇｈｏｔｍａｍｅｉｓｔｎｒｓｎ．ｏｙｐｅｈｉｆｓｔｎｆｍｅｅｏｎｔｅｆｑｅｃｙａｔｅｌａｅｉｒｅＧｂｒｒｎｆｍ（ＤＴｎｔｉａｙｉａＮｉｅｃｒａｓｒｄｔｔｉｔｉ — ｅｕｎｙｓＲａＶｕｄＤｓｅａｏａｓｒＲＧ）ｉａｏｇ１ｓｓｓｉｔｒｏｏｈｊｍｒｂｆ —ｌｃｔＴｏ
失真度。
关键词：实值离散Ｇｂｒａｏ变换；联合时频域；语音增强
中图分类号：Ｔ９２３Ｎ１．４文献标识码：Ａ文章编号：１０ — ５０２１）２１７ — ７０３０３《００１ — ８００
ＳｅｃｎａｃｍｅｔｎｊｉｍｅｆｑｅｃｏｉｂｓｄｏｐｅｈＥｈｎｅｎｉｏｔｉ－ｅｕｎｙｄｍａｎａｅｎｎｔｒ
ｓｎｅｈｔｈｙｐｓｅｓｔｍｌｓｐｏｕｔｆｆｃｉｕａｉｙｅｅｔｅｉｈｈｎｍｍＭｅｎＳｕｒｒｒＭＭＳｅｓａｔｓｓｈｓａｅｔｒｄｃｏｅｔｅｄｒｔｎｂｆｃｖｄ．ＴｅＭｉｉｕａ—ｑａｅＥｒ（ｔｅｏｅｌｅｖｏｉｗｔｏＥ）ｂｓｄａｅ
Ａｓｒｃ：Ｉｉｐｐｒｗｒｏｅｏｅｓｅｃｎａｃｍｎｅｏｅｏｔｉｅｆｑｅｃｏａ．Ｉｉｍｔａｄｂｂｔｔａｎｔｓａｅ，ｅｐｏｓａｎｖｌｐｅｈｅｈｎｅｅｔｔｄｉｔｉｍ — ｅｕｎｙｍｉｔｓｏｖｔｙｈｐｍｈｎｈｊｎｔｒｄｎｉｅ
斯函数作为综合窗，采用双正交法计算其对应的分析窗函数，利用能快速实现的实值离散Ｇｂｒａｏ变换（ＤＴＲபைடு நூலகம்Ｇ）将语音信
号变换到联合时频域，然后利用语音和噪声谱分别服从高斯分布的假设和无语音概率的思想进行基于最小均方误差的语音对数谱估计，采用改进的最小受控递归平均算法（ＭＣＡ）进行噪声时频谱估计，在得到纯净语音的谱估计后利用实ＩＲ值离散Ｇｂｒａｏ逆变换获得纯净语音估计。实验表明，该算法相比传统频域变换算法具有较好的语音去噪度和较低的语音
ｌｇａｌｕｅｅｔｔｒｏｐｅｈｉｄｒｖｄｕｄｒｓｅｃｒｓｎｅｕｃｒａｎｙｈｐｔｅｉａｅｌａｈｓｕｔｎｔａｐｅｈａｄｏ —ｍｐｉｄｓｍａｏｆｅｃｓｅｉｅｎｅｐｅｈｐｅｅｅｎｅｔｉｔｙｏｈｓｓｓｗｌｓｔｅａｓｍｐｉｈｔｓｅｃｎｔｉｓｏｎｉｅｄｔｒｔｔｔａｌｎｅｅｄｎｕｓａａｄｍａｉｂｅ．ＴｅｎｉｅｓｅｔａｉｅｔｔｄｂｍｐｏｅｎｍａＣｎｒｌｄＲｏｓａａａｅｓａｉｉｌｙｉｄｐｎｅｔＧａｓｉｎｒｎｏｖｒａｌｓｈｏｓｐｃｒｌｓｓｉｅｙＩｒｖｄＭｉｉｏｔｌｅｓｃｍａｏｅ