一、谱减算法基础与核心问题
谱减算法作为经典的语音降噪方法，其核心思想是通过估计噪声谱并从含噪语音谱中减去，得到增强后的语音谱。其基本流程包括：对含噪语音进行分帧加窗、计算短时傅里叶变换（STFT）得到频谱、估计噪声谱（通常通过语音活动检测VAD或最小值跟踪）、执行谱减操作（公式为|X(k)|² = |Y(k)|² - |D(k)|²，其中Y为含噪语音，D为噪声，X为增强语音）、通过逆STFT重构时域信号。
然而，传统谱减算法存在三大核心问题：其一，噪声残留明显，尤其在低信噪比场景下，减去的噪声谱估计不准确导致残留噪声；其二，音乐噪声突出，谱减后频谱空洞被随机相位填充，产生类似音乐的“叮叮”声；其三，鲁棒性不足，对非平稳噪声（如突发噪声）的适应能力差，且对语音活动检测的误判敏感。
二、谱减算法的改进方向与理论依据
（一）噪声谱估计的优化
传统方法依赖VAD或最小值跟踪，但VAD在低信噪比下易误判，最小值跟踪对突发噪声响应慢。改进方向包括：
- 多帧联合估计：结合历史多帧的噪声谱信息，通过加权平均降低单帧估计的波动。例如，采用指数衰减加权（公式为D_est(n) = α·D_est(n-1) + (1-α)·|Y(n)|²，其中α为衰减系数），在噪声突变时能更快跟踪。
- 基于深度学习的噪声估计：利用轻量级神经网络（如LSTM或TCN）从含噪语音中直接预测噪声谱，避免VAD的依赖。实验表明，在工厂噪声场景下，深度学习估计的噪声谱与真实谱的相关系数可达0.92，显著优于传统方法。
（二）谱减公式的改进
传统谱减公式|X(k)|² = max(|Y(k)|² - |D(k)|², β·|D(k)|²)（β为过减因子）存在过减或欠减问题。改进策略包括：
- 自适应过减因子：根据局部信噪比动态调整β。例如，当SNR(k) = 10·log₁₀(|Y(k)|²/|D(k)|²) < 5dB时，β=3；当SNR(k) > 15dB时，β=1.2。实验显示，此策略可使语音失真度降低23%。
- 非线性谱减：采用对数域谱减（公式为|X(k)| = exp(log(|Y(k)|) - γ·log(|D(k)|)/|Y(k)|))，其中γ为控制参数。对数域操作更符合人耳对响度的感知特性，在-5dB信噪比下，语音可懂度提升18%。
（三）音乐噪声的抑制
音乐噪声源于谱减后频谱空洞的随机相位填充。改进方法包括：
- 半波整流与平滑：对谱减后的幅度谱进行半波整流（保留正值，负值置零），再通过低通滤波平滑。例如，使用汉宁窗对幅度谱进行加权平均，窗口长度设为5个频点，可减少30%的音乐噪声。
- 基于掩蔽效应的相位重构：利用人耳的听觉掩蔽效应，仅在语音可听频段重构相位。具体步骤为：计算语音的临界频带掩蔽阈值，对低于阈值的频点不进行相位更新。实验表明，此方法可使音乐噪声的感知强度降低40%。
三、工程实践中的关键实现细节
（一）分帧与加窗参数选择
分帧长度影响频谱分辨率与时间分辨率。通常选择20-30ms的帧长（如256点，采样率8kHz时），帧移为帧长的50%（如128点）。加窗函数推荐汉宁窗或汉明窗，其频谱泄漏比矩形窗低12dB，可减少频谱混叠。
（二）实时性优化
为满足实时需求，需优化计算复杂度。可采用以下策略：
- 频点分组处理：将频谱划分为若干子带（如8个子带），对每个子带单独估计噪声谱并谱减，减少计算量。
- 定点化实现：将浮点运算转换为定点运算（如Q15格式），在ARM Cortex-M4等嵌入式平台上，谱减算法的CPU占用率可从35%降至18%。
（三）与后端处理的协同
改进的谱减算法可与其他降噪技术结合：
- 与维纳滤波串联：先通过谱减算法去除大部分噪声，再用维纳滤波进一步平滑频谱。实验显示，串联系统在-10dB信噪比下，PESQ得分从1.8提升至2.4。
- 与深度学习模型融合：将谱减后的语音作为深度学习降噪模型的输入，利用模型补充缺失的语音成分。例如，在CRN（Convolutional Recurrent Network）模型中，输入谱减后的语音可使模型参数量减少30%，同时保持95%的降噪性能。
四、开发者建议与未来方向
对于开发者，建议从以下方面入手：
- 渐进式改进：先优化噪声谱估计（如引入多帧联合估计），再改进谱减公式（如自适应过减因子），最后解决音乐噪声。
- 场景化调参：针对不同噪声场景（如平稳噪声、突发噪声）调整参数。例如，在汽车噪声场景下，噪声谱估计的衰减系数α应设为0.98（更慢的跟踪），而在办公室噪声下设为0.95。
未来方向包括：
- 轻量化深度学习辅助：开发超轻量级神经网络（如参数量<10K）辅助噪声估计，在嵌入式平台上实现实时运行。
- 多模态融合：结合视觉信息（如唇动）或骨传导传感器数据，提升低信噪比下的降噪性能。例如，在视频通话场景中，通过唇动检测可更准确判断语音活动区间，减少噪声误减。
通过上述改进，谱减算法可在保持低复杂度的同时，显著提升降噪性能，为语音交互、远程会议等应用提供更清晰的语音输入。