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創建CSDN博客專欄的流程過於繁瑣，爲了節省時間，以系列文章的方式總結對語音增強算法的研究，主要包含語音降噪與回聲消除算法。
MMDE-STSA：
參考文獻：Speech Enhancement Using a Minimum Mean-Square Error Short-Time Spectral Amplitude Estimator
作者： Yariv Ephrain & David Malah
此文堪稱MMSE基於統計的方法進行語音降噪領域的開山之作，爲後續降噪算法的研究提供了強大基石。
先驗假設：
1. speech 和 noise統計獨立
2. speech 和 noise各服從高斯隨機分佈
主旨：更新估計增益因子Gain，根據noisy幅度譜可直接得到 speech估計值
核心：
1. 通過“Decision-Dericted”方法，估計先驗信噪比
2. 通過推導可驗證，speech估計值得最佳相位即爲noisy信號的相位，故無需再做相位估計
算法核心流程：
