利用频谱排序和筛选的突变噪声快速估计

针对最小值控制递归平均(Minima Controlled Recursive Averaging,MCRA)算法不能快速跟踪突变噪声的问题，提出了一种基于频谱排序和筛选的突变噪声快速估计方法。该方法在MCRA算法的基础上对带噪语音的功率谱进行排序，筛选出不含语音信号的频点来估计噪声的平均功率谱；当检测到噪声突变时，对当前的平滑参数和状态变量进行校正。仿真结果表明，该方法可以将突变噪声的跟踪时间缩短90%以上；用于语音降噪处理时，音质可以提升约0.4分。该方法具有一定的工程应用价值。