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維納濾波法（Wiener Filtering）是一種經典的數位信號處理技術，用於單通道降噪，特別是在通信和語音處理領域中應用廣泛。它的主要目標是通過估計噪音和信號的統計特性，將噪音從觀察到的信號中去除，以改善信號的品質。以下是維納濾波法的基本原理：
信號模型：維納濾波法假設觀察到的信號可以表示為信號和噪音的線性組合，即 x[n] = s[n] + v[n]，其中 x[n] 是觀察到的信號，s[n] 是真實的信號，v[n] 是噪音。
估計噪音特性：在維納濾波法中，需要估計噪音的統計特性，如噪音的功率譜密度。這可以通過在觀察信號中選擇只包含噪音的部分或使用其他方法來實現。
估計信號特性：同樣，需要估計信號的統計特性，如信號的功率譜密度。這可以通過訓練模型或使用已知信號特性來實現。
計算維納濾波器：通過應用維納濾波器，可以估計信號，該濾波器最小化信號估計和實際觀察信號之間的均方誤差。維納濾波器通常是一個線性濾波器，其傳遞函數在頻域中可以表示為 H(f) = S(f) / (S(f) + N(f))，其中 H(f) 是維納濾波器的頻域表示，S(f) 是信號的功率譜密度，N(f) 是噪音的功率譜密度。
應用維納濾波器：最後，應用計算的維納濾波器來估計信號，從而去除噪音，生成更清晰的信號。
維納濾波法在實際應用中需要精確估計信號和噪音的特性，這可能需要高級信號處理技術和統計方法。此外，它在某些情況下可能無法處理非線性噪音，但對於線性噪音和信號的降噪效果通常很好。
參考書籍：Hey Siri及Ok Google原理：AI語音辨識專案真應用開發
參考網站：今日無
學習對象：ChatGPT
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