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帧的 Magnitude 做互相关（Cross-Correlation）可以增加帧间的信息 ， 语音信号的谐波相比一些突发噪声具有更长的连续性 ， 以此可以将一些突发噪声从语音信号中区分开 。
另外一个和

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相似的特征是 Coherence ， 公式如下 ，

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可以看出 ， Coherence 也可以突出信号中的谐波信息 ， 不同之处在于它也是基于时域的相关性 ， 而且增加了归一化处理 。
损失函数
Valin 在 [1] 中提出了一种损失函数 ，

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其中

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代表 Gain 值的 Ground Truth ，

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代表估计出的 Gain 值 。

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通过平方的 Error 值 ， 在训练过程中不断调整模型收敛方向 ， 并且通过四次方的 Error 值去加强微调能力 ， 让收敛后的模型最终的损失能够进一步减小 。
在研究过程中研究发现 ， 虽然

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有着较好的调节能力 ， 但是存在两个问题 。第一个问题是

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容易陷入局部最小值 ， 由于平方过后 Error 值偏小 ， 导致很难逃出这个区间 。第二个问题是四次方的部分有时在实际信号中不好控制 ， 在最终收敛时会因为C值过大而产生误差 。因此 ， 该研究在

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的基础上提出了

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，

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在

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中 ， 我们可以根据需要去调节

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的大小 ， 从而减小陷入局部最小值的概率 ， 并且最大程度的减小收敛后的最终误差 。经过计算 ，

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的值从 0 增加的 5 的时候 ， 最终 Loss 值达到最小 ， 但是由于

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