语音增强系列（6）-基于直方图的噪声估计算法

概述

本文主要介绍基于第三个现象而发展而来的噪声估计算法--基于直方图的噪声估计算法。各频带最常出现的能量值反映了该频带的噪声水平，即噪声水平对应于能量直方图的最大值。在一个能量谱的直方图中可能存在如下两种模式：（1）低能量模式对应于无语音或者低能量语音段；（2）高能量模式对应于带噪语音的浊音段。本文的大致结构如下：

基于直方图的噪声估计

至于分位数的噪声估计

基于直方图的噪声估计

该方法主要是基于过去功率谱值的直方图来得到噪声估计，对于新进的每一帧，首先在几百毫秒的时间窗上构建一个功率谱值得直方图，然后将对应于直方图上最大值的功率值作为噪声的估计值。其具体的方法概述如下

基于分位数的噪声估计

主要基于如下的现象：在给定的频带，所观察到的频谱低能量值的出现概率要高于高能量值的出现频率。因此可以简单的将各频带的分位点作为噪声估计，进而从带噪语音的功率谱密度中来估计噪声功率谱密度，发现当

时可以得到好的性能。其算法流程如下：

结果

上述两种算法整体流程比较简单，噪声估计效果和最小值追踪和时间递归平均的效果差别有点大，可能是某些细节在实现时没有注意到，所以就不放出仿真结果了。