早上好！今天來介紹MCAR演算法～

MCRA演算法

MCRA（Minimum Controlled Recursive Averaging）是一種經典的單通道降噪演算法，通常用於語音處理和音頻處理中。MCRA的主要目標是減少背景噪音對信號的影響，以提高信號的品質。以下是MCRA演算法的基本原理：

1. 噪音建模：
   MCRA假設噪音是一種具有特定統計特性的隨機過程。它使用最小統計學方法來估計噪音的統計特性，特別是噪音的平均功率和功率譜密度。這些特性通常會根據過去的觀察值進行動態更新。

2. 過濾觀察信號：
   MCRA將觀察到的信號通過一個過濾器，以將估計的噪音成分從信號中分離出來。該過濾器的設計基於對噪音的統計建模。

3. 更新噪音統計特性：
   MCRA使用已過濾的信號部分來更新噪音的統計特性，特別是平均功率和功率譜密度。這可以確保噪音估計保持最新，並能夠適應不同噪音環境。

4. 重建降噪信號：
   MCRA使用估計的噪音統計特性，將估計的噪音從原始信號中移除，從而產生一個降噪後的信號。這個降噪後的信號應當只包含信號成分，而去除了噪音。

MCRA演算法的主要優勢是它是一個遞迴的演算法，能夠在實時處理中不斷適應不同的噪音環境。它通常用於語音通話的降噪、音頻處理、錄音應用等場合，以改善信號的品質。然而，MCRA也有一些限制，特別是當噪音特性在短時間內劇烈變化時，可能會導致降噪效果下降。因此，一些高級降噪演算法結合MCRA以應對不同情況。

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