状态转移概率怎么算

接上回，咱继续聊聊前文提及的干货周记中关于语音降噪的话题。传统语音降噪中，除了之前介绍的谱减法和维纳滤波法外，还有诸多流派值得我们探索。

首先说说这“小波变换法”。它就像一位百变手，擅长从不同角度观察世界。通过小波变换，我们可以同时获得信号的时域和频域信息。在声音信号处理上，小波变换能够帮我们分离出不同的音调成分。想象一下，它就像把一本书里不同主题的章节单独拿出来研究。小波变换在时域里的表现，就像是使用了一种特殊工具，通过调整参数，我们能够立刻得知信号在不同时间点的频率特性。这样，对于降噪来说，通过设定合适的阈值，我们就可以过滤掉明显的噪声部分，从而得到清晰的语音信号。这一方法的优点在于计算速度快，尤其适合处理实时语音信号。难点在于噪声阈值的选择，需要仔细权衡以避免丢失信号或残留噪声。

接下来聊聊隐马尔可夫模型（HMM）。这个模型源自马尔科夫链，但它更像是一个听话听音的侦探。日常听到的语音表层信息为观测状态，而话语中的深层含义则是待推测的隐藏状态。HMM能够根据语音的“行为模式”来判断哪些是正常语音，哪些是噪声。它通过学习状态转移概率和观测概率来去除不符合模式的噪声，从而得到纯净的语音信息。HMM的优点是能适应语音的动态变化，对连续语音信号处理效果较好。但缺点在于计算复杂度高，需要大量数据训练模型参数。

再来说说高斯混合模型GMM。它和高斯模型有些类似，但更注重声音与噪声的分布概率区分。想象声音是由不同颜色的颜料组成，GMM就是分析每种颜料比例和特性来还原纯净语音。通过训练数据的洗礼，我们可以找出声音和噪声的高斯分布参数，从而得到GMM模型。它的优点在于模型简单且能灵活拟合多种分布情况。但对于非高斯噪声或信号与噪声在特征空间有重叠的情况，效果可能会打折扣。