低複雑性のMMSEに基づくノイズPSD追跡

ほとんどの音声強化アルゴリズムは、ノイズパワースペクトル密度（PSD）に大きく依存しています。この量は実際には未知のため、ノイズデータからの推定が必要です。私たちは、ノイズPSD推定のための低複雑性の方法を提案します。このアルゴリズムは、ノイズの大きさの二乗DFT係数の最小平均二乗誤差推定器に基づいています。最小統計に基づくノイズ追跡と比較して、非定常ノイズ源に対してセグメントSNRとPESQはそれぞれ1dBおよび0.25 MOSポイント改善されます。最近発表されたアルゴリズムと比較して、同様に良好なノイズ追跡性能が得られますが、計算の複雑性は約40倍低いものとなっています。