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噪聲功率譜估計是語音增強算法的基本組成部分，傳統算法大多采用啟發式的估計方法，因而不能保證噪聲估計值的統計最優。提出了一種基于極大似然的非監督噪聲功率譜估計方法，采用隱馬爾可夫模型（ Hidden Markov model，HMM）在每個子帶建立語音和非語音對數功率譜的統計模型，模型包含語音和非語音兩個高斯分量，其中非語音高斯分量的均值表示噪聲功率譜估計值，根據最大期望（ Expectation maximization，EM）算法得到包括噪聲均值在內的HMM參數集。針對語音信號可能出現的長時缺失，對HMM引入了一些約束條件，保證了模型的穩定性。實驗表明，該方法獲得的極大似然噪聲估計優于基于啟發式的經典方法獲得的噪聲估計。
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