一、引言

语音通信作为信息传递的重要方式，广泛应用于电话、会议、语音助手等领域。然而，实际场景中，背景噪声如交通噪声、风声、机器噪声等，会严重干扰语音信号的质量，降低语音的可懂度和舒适度。因此，语音降噪技术成为语音信号处理领域的关键研究方向。谱减算法作为经典的语音降噪方法，因其计算复杂度低、实时性好等优点，被广泛应用。但传统谱减算法存在噪声残留、音乐噪声等问题，限制了其降噪效果。本文将深入探讨谱减算法的改进策略，旨在提升语音降噪的性能。

二、经典谱减算法原理

2.1 谱减算法基本思想

谱减算法基于语音和噪声在频域上的可分离性，其核心思想是从含噪语音的频谱中减去估计的噪声频谱，得到纯净语音的频谱估计。具体步骤如下：

1. 预处理：对含噪语音信号进行分帧、加窗处理，将连续语音信号分割为短时帧，减少信号的非平稳性影响。
2. 噪声估计：在语音的静音段或低能量段，估计噪声的频谱特性。
3. 谱减操作：从含噪语音的每一帧频谱中减去估计的噪声频谱，得到纯净语音的频谱估计。
4. 频谱重构：将处理后的频谱通过逆傅里叶变换（IFFT）转换回时域，得到降噪后的语音信号。

2.2 谱减算法数学表达

设含噪语音信号为 $y(n)$，纯净语音信号为 $s(n)$，噪声信号为 $d(n)$，则有：

$y(n) = s(n) + d(n)$

对 $y(n)$ 进行短时傅里叶变换（STFT），得到频域表示 $Y(k, l)$，其中 $k$ 为频率索引，$l$ 为帧索引。同理，噪声的频域表示为 $D(k, l)$。谱减算法的频域操作可表示为：

$|S(k, l)| = \max(|Y(k, l)| - \alpha|D(k, l)|, \beta|Y(k, l)|)$

其中，$|S(k, l)|$ 为纯净语音的频谱幅度估计，$\alpha$ 为过减因子，用于控制噪声减去的强度；$\beta$ 为频谱下限因子，防止频谱过度减去导致语音失真。

三、经典谱减算法的局限性

3.1 噪声估计不准确

传统谱减算法通常在语音的静音段估计噪声，但在实际场景中，静音段可能不存在或难以准确检测，导致噪声估计不准确，进而影响降噪效果。

3.2 音乐噪声问题

谱减算法在减去噪声时，若过减因子选择不当，会导致频谱中出现随机峰值，产生类似音乐的噪声，即音乐噪声，严重影响语音质量。

3.3 语音失真

过减因子过大时，会过度减去语音信号的频谱成分，导致语音失真，降低语音的可懂度。

四、谱减算法的改进策略

4.1 噪声估计的改进

4.1.1 连续噪声估计

传统谱减算法仅在静音段估计噪声，改进方法采用连续噪声估计，即在每一帧都更新噪声估计。通过设置一个噪声估计更新因子 $\mu$，控制噪声估计的更新速度：

$|D(k, l)| = \mu|D(k, l - 1)| + (1 - \mu)|Y(k, l)|$，当 $|Y(k, l)|$ 被判断为噪声时

4.1.2 基于语音活动检测（VAD）的噪声估计

结合语音活动检测技术，准确判断语音帧和噪声帧。在噪声帧中，更新噪声估计；在语音帧中，保持噪声估计不变。VAD 算法可通过能量检测、过零率检测或基于深度学习的检测方法实现。

4.2 过减因子的动态调整

4.2.1 基于信噪比（SNR）的动态过减因子

信噪比是衡量语音信号中语音与噪声比例的重要指标。根据当前帧的信噪比动态调整过减因子 $\alpha$：

$\alpha(l) = \alpha_0 + \gamma \cdot \text{SNR}(l)$

其中，$\alpha_0$ 为基础过减因子，$\gamma$ 为调整系数，$\text{SNR}(l)$ 为当前帧的信噪比。高信噪比时，减小过减因子，避免语音失真；低信噪比时，增大过减因子，加强噪声抑制。

4.2.2 基于频谱特性的动态过减因子

不同频率段的语音和噪声特性不同。低频段通常包含更多的语音能量，而高频段噪声影响更大。因此，可根据频谱特性动态调整过减因子：

$\alpha(k, l) = \alpha{\text{low}} + (\alpha{\text{high}} - \alpha_{\text{low}}) \cdot \frac{k}{K}$

其中，$\alpha{\text{low}}$ 和 $\alpha{\text{high}}$ 分别为低频和高频的过减因子，$K$ 为总频率点数。

4.3 结合深度学习的改进

4.3.1 深度学习噪声估计

利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），对含噪语音进行噪声估计。深度学习模型可学习噪声的复杂特性，提高噪声估计的准确性。

4.3.2 深度学习谱减因子预测

训练深度学习模型预测每一帧的最优过减因子和频谱下限因子。模型输入为含噪语音的频谱特征，输出为最优的谱减参数，实现自适应的谱减操作。

五、实验验证与结果分析

5.1 实验设置

选择不同噪声环境下的语音样本，包括白噪声、工厂噪声、交通噪声等。将改进的谱减算法与传统谱减算法进行对比实验。评价指标包括信噪比提升（SNR Improvement）、语音质量感知评价（PESQ）和短时客观可懂度（STOI）。

5.2 实验结果

实验结果表明，改进的谱减算法在信噪比提升、语音质量感知评价和短时客观可懂度方面均优于传统谱减算法。特别是在低信噪比环境下，改进算法能有效抑制噪声，减少音乐噪声，提高语音的可懂度和舒适度。

六、结论与展望

本文深入探讨了谱减算法的改进策略，包括噪声估计的优化、过减因子的动态调整以及结合深度学习的方法。实验验证表明，改进的谱减算法在语音降噪方面具有显著优势。未来研究可进一步探索深度学习与谱减算法的深度融合，以及在实时语音通信中的应用优化。