本文主要是介绍3.语音增强短时谱估计算法——功率谱减法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
谱减法有两种实现方法：幅度谱减法与功率谱减法，在该专栏之前的文章中，已经介绍了幅度谱减法的原理，本篇文章将针对于功率谱减法进行介绍（使用的参数与幅度谱减法的参数意义一致）。
假设语音信号与噪声信号不想管，带噪语音信号的功率谱如下：
由于噪声平稳，假设发声前与发生期间的噪声功率谱相同，可利用发音前后的、没有语音只有噪声的“寂静帧”来估计噪声。然而语音是非常稳定的，实际上只能利用一小段加窗信号进行分析，用下式表示：
式中*表示复共轭，由于d(n)和s(n)互不相关，则互谱的统计均值为0，所以原始语音的功率谱估值如下所示：
当以上差值为负时，则结果令为0。
带噪语音的相位直接与
相乘，可以得到增强后的语音信号：
功率谱减法的原理框图如下所示：
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这篇关于3.语音增强短时谱估计算法——功率谱减法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
