语音
降噪
-谱减
算法
假设基本原理幅度谱减法功率谱减法谱减法通用形式
假设噪声和
语音
是加性的，噪声是平稳的（缓慢变换的），利用
语音
幅度进去估计出来的噪声幅度得到
降噪
后的
语音
幅度，相位使用带噪
语音
的相位。
假定带噪
语音
y(n)y(n)y(n),纯净
语音
x(n)x(n)x(n),加性噪声d(n)d(n)d(n),即：
y(n)=x(n)+d(n)y(n)=x(n) + d(n)y(n)=x(n)+d(n)
做傅里叶变换后：
Y(w)=X(w)+D(w)Y(w)=X(w) + D(w)Y(w)=X(w
听到噪声，很多人可能首先想到的是深夜的广场舞曲、呼啸的东北风、车水马龙的呼啸而过。但其实噪声是一个相对的概念。如果你想听的目标只有人们说话的声音，那么所有其它的声音包括音乐、 风声等其就都是噪声，而如果你想听鸟语虫鸣，那人声对你来说也是噪声。
在这里主要聊的是当保留目标是人声时，噪声会有哪些分类，它们有什么特点，以及如何更好地保留人声去除噪声。这也是音视频工程师的主要工作场景。
噪声的分类
从通信系统的角度来说，噪声可以分为加性噪声和乘性噪声。
加性噪声与信号之间满足加性条件，即加噪信号是由噪声和源
谱减法作为
语音
降噪
处理
算法
中的经典
算法
，因其运行和处理快，而被广泛应用。
二、谱减法原理
利用带噪信号的频谱减去噪声信号的频谱，讲到这里小伙伴们肯定会有疑问–噪声信号的频谱是怎么得到的呢?请耐心的看下去，我将慢慢的为大家解惑。
噪声是平稳的，且为加性噪声。
语音
，是指人类通过发音器官发出来的、具有一定意义的、目的是用来进行社会交际的声音。在语言的形、音、义三个基本属性当中，
语音
是第一属性，人类的语言首先是以
语音
的形式
语音
形成，世界上有无文字的语言，但没有无
语音
的语言，
语音
在语言中起决定性的支撑作用。
语音
由人的发音器官发出，负载着一定的语言意义。语言依靠
语音
实现它的社会功能。语言是音义结合的符号系统，语言的声音和语言的意义是紧密联系着的，因此，语言虽是一种声音，但又与一般的声音有着本质的区别。
语音
是人类发音器官发出的具有区别意义功能的声音，不...
实时
语音
通信发展到今天，用户对通话
语音
质量提出了越来越高的要求。由于终端设备的多样性以及使用场景的差异，声音问题依然存在。传统的音频处理技术从声音信号本身出发，挖掘其时频特性，作出假设，建立物理模型，很多参数都需要人工进行精细化微调，比较费时费力。随着AI技术的发展，凭借着其强大的拟合能力，利用数据驱动，为改善音频体验提供了更多的可能性。
关于理论部分，包括论文有很多，每种想...
3.Berouti谱减法的实现
语音
降噪
是
语音
信号处理的初始步骤，目前已经有很多成熟的
算法
。而谱减法作为经典的
降噪
算法
实现简单，运行处理快，被广泛的应用在
语音
降噪
领域。
1. 谱减法原理
谱减法顾名思义，就是用带噪信号的频谱减去噪声信号的频谱（幅度谱和功率谱均可）。谱减法基于一个简单的假设：假设
语音
中的噪声只有加性噪声，只要将带噪
语音
谱减去噪声谱，就可以得到纯净
语音
，这么做的前提是噪声信号是平稳的或者缓慢变化的。提出这个假设就是基于短时谱（25ms）.
