音频去噪技术发展概述：从最小统计量估计到小波变换和听觉掩蔽

在2001年，Martin[5]提出了一种相对平滑的最小统计量噪声估计方法，为音频去噪领域带来了新的思路。这种方法通过统计分析音频信号中的噪声特征，进而估计出噪声的特性，并最终实现音频信号的去噪。

此外，数字信号处理技术的不断发展，也为音频去噪方法的研究和实践提供了更多可能性。例如，基于小波变换的音频去噪方法，可以有效地处理音频信号中的噪声干扰。小波变换能够将音频信号分解成不同频率的子带，并针对不同子带的噪声特点进行有效的去噪处理，从而实现更好的去噪效果。

同时，人耳听觉掩蔽效应的应用也成为了一种常见的音频去噪手段。人耳对于不同频段的声音具有不同的感知能力，例如，在高频段，人耳对噪声的感知能力较弱。基于这种特性，音频去噪技术可以利用人耳的听觉掩蔽效应，对音频信号中的噪声进行有针对性的过滤，从而实现更加自然、真实的声音效果。

这些新的技术方法，为音频去噪领域的研究和实践注入了新的活力和动力，为实现高质量音频的处理和传播奠定了坚实的基础。