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为了在保证语音增强算法性能的同时，降低算法复杂度，提出了一种巴克域最小统计量控制递归平均噪声估计算法。将带噪信号在巴克域进行分解并进行最小统计量分析，基于此最小统计量控制噪声的递归平均估计。算法基于听觉模型，充分利用巴克带内频带间的相关性，具有较好的噪声跟踪估计性能。该算法复杂度低，适用于常见语音增强方法。仿真结果表明，基于该噪声估计的语音增强可以有效地抑制噪声，增强后语音失真较小，在低信噪比条件下能够有效改善语音编码合成后的语音质量。