स्पेक्ट्रल घटाव और वीनर फ़िल्टरिंग

They clean audio by estimating the noise spectrum and mathematically subtracting or attenuating it, and they still underpin many modern systems.

दोनों विधियाँ थोड़े समय के फूरियर रूपांतरण के बाद आवृत्ति डोमेन में काम करती हैं। वर्णक्रमीय घटाव औसत शोर शक्ति का अनुमान लगाता है, आमतौर पर मौन अंतराल के दौरान, और इसे प्रत्येक फ्रेम के परिमाण स्पेक्ट्रम से घटाता है; जो कुछ बचता है उसे वाणी माना जाता है। यह सरल और सस्ता है, लेकिन 'संगीतमय शोर' पैदा करता है, अपूर्ण घटाव के कारण क्षणभंगुर यादृच्छिक स्वर अलग-अलग वर्णक्रमीय चोटियों को छोड़ते हैं। वीनर फ़िल्टरिंग अधिक सैद्धांतिक है: यह माध्य-वर्ग त्रुटि को कम करने के लिए प्रत्येक आवृत्ति बिन के लिए सांख्यिकीय रूप से इष्टतम लाभ प्राप्त करता है, डिब्बे को उनके अनुमानित सिग्नल-टू-शोर अनुपात द्वारा भारित करता है। वाणी पर हावी डिब्बे गुजरते हैं; शोर से प्रभावित डिब्बे अत्यधिक क्षीण हो जाते हैं। दोनों मानते हैं कि शोर अपेक्षाकृत स्थिर है, जो उन्हें अचानक, बदलती आवाज़ों के विरुद्ध सीमित करता है।