噪聲抑制算法是基于頻譜估計的語音降噪算法，主要用于抑制環境背景噪聲以提升語音可懂度。其核心思想是通過短時傅里葉變換將語音信號轉換到頻域，在無語音活動的幀段估計噪聲功率譜，并利用平滑更新的方式跟蹤環境噪聲變化。

在抑制階段，算法通常采用改進的維納濾波器（Wiener Filter）或譜減法邏輯。通過計算先驗信噪比（SNR）與后驗信噪比，算法為每個頻點動態分配增益因子：對于噪聲能量占優的頻帶進行深度衰減，而對高信噪比的語音共振峰區域予以保留。算法中還引入了基于概率論的語音存在概率（SPP）檢測機制，對增益曲線進行非線性平滑處理。。最后，通過逆傅里葉變換（IFFT）將增強后的頻域信號重構回時域。