近场风流会在助听器麦克风入口处产生较大噪声，这一噪声被放大后，对言语清晰度和可懂度损害严重(对PESQ和STOI的影响见文末附录1)，令听者感到不舒适，甚至损伤听力。同时由于较为剧烈的风噪不属于平稳噪声的范畴，助听器中的降噪算法对其抑制效果有限，因此有必要对风噪进行独立的抑制和管理。风噪抑制有相对开放的解决方案，不仅有很多论文专门介绍了针对风噪的抑制算法，还有很多精巧的工业结构设计可以帮助减少风噪的影响，这里准备介绍几种便于落地的实用方案和思路。

要解决风噪问题，就要了解风噪的基本特性：风噪的能量大小和风速呈正相关(即风速越高，风噪的声压越大)，同时受到角度影响，具有明显的非平稳特性；能量集中分布在500Hz以下且高频能量递减，典型风噪声产生机理和的时域频域波形如下所示：

当风噪声和语音混合时，风噪声(红色)、浊音(黑色)、清音(灰色)的频率分布情况如下：其中风噪声大部分能量分布在0~500Hz，浊音大部分能量分布在0~3000Hz，清音大部分能量在3000Hz以上：

风噪抑制算法WNR(Wind Noise Reduction)能够及时、准确地检测和抑制风噪；在抑制风噪的同时尽可能保留语音，提高信噪比；

解决风噪抑制的角度和方法较多，针对助听器算力有限、硬件资源有限的特点，应在合适的硬件和结构设计基础上，选择复杂度尽可能低的算法实现风噪抑制，下面介绍几种风噪抑制的方法：

统计单麦信号的高低子带功率之比 \frac{PSD_H}{PSD_L} ，再进行适当处理后，进行风噪检测；

功率谱质心SSC(Spectral Subband Centroids)反映功率谱上子带的偏移方向和程度，风噪的SSC和语音有明显的区别，SSC的定义式为：

参考论文：

但考虑到语音和风噪声都是多变的，同时外界还有其他SSC特征和风噪高度相似的信号，因此利用SSC检测风噪的方法存在误检的风险；但考虑到语音和风噪声都是多变的，同时外界还有其他SSC特征和风噪高度相似的信号，因此利用SSC检测风噪的方法存在误检的风险；

由于LMS算法能够消除不相关信号，而风噪的一大显著特征就是相关性低，因此可以利用LMS进行风噪抑制。

当两路信号相关性高时(如语音)，LMS可以实时估计滤波器系数，这组滤波器系数可以使两路信号的均方误差最小(梯度下降的方向)；而当两路信号相关性低时(如风噪)，无法快速收敛，这样就可以区分出语音和噪声。

逐帧计算信号的幅度平方相关系数MSC(magnitude squared coherence)，其定义式如下：

其中 f 为帧序号， \Phi(x,y) 分别为两路信号幅度。

参考Phonak的双耳风噪抑制方案：检测到风噪后，将SNR较低，音质较差的一侧助听器的低频信号替换为音质较好的一侧助听器的低频信号：

给出一种基于相关性的风噪检测和抑制效果：

风噪检测效果：

风噪抑制效果：

①.最常见、最直接的就是利用麦克风防风罩从物理上减少风流对麦克风的冲击影响：

例如苹果AirPods Pro的防风网状结构，可以在一定程度上降低风阻系数：

②.精巧的风道设计

参考华为 FreeBuds Pro的“降噪风贯穿导管设计”(需额外设计泄压孔)：在耳机靠近外部的两侧各有一个开孔，他们是连通的；内部由两个管道构成，麦克风被埋藏在下面，这样外壳能将大部分风噪阻挡在外部，同时风进入主管道后，只有少部分风能够再次通过钝角管道“回流”到麦克风；内部的截面图如下所示：

③.后馈麦克风设计

参考Sony的wf1000xm3的“后反馈麦克风”设计，在检测到风噪时，将这个采不到风噪的麦克风作为主麦，实现风噪抑制：

④.耳内麦克风/扬声器M&RIE(Mic & Receiver in Ear)设计

Resound One这款助听器设计了三个麦克风，除了传统的双麦，耳内麦设计M&RIE巧妙地将第三个麦克风直接置于耳道中，在耳道中收集声音，模拟自然的人耳声音收集过程，实现真正的“原生听力”，受话器和麦克风一体化的设计实现了不降低增益的同时对于风噪声高达14~19 dB的衰减。

该设计不仅对风噪有明显抑制效果，同时仿生的设计还为耳廓补偿、头部相关传递函数的还原(HRTF)带来额外受益，针对耳内麦的设计及论证，有兴趣的看另一篇文章：

耳内麦

测试风噪抑制算法时，不仅需要评估其对风噪的抑制效果，还需要评估其对目标语音信号的保留能力；因此在风噪抑制算法的测试环境和流程中，可以设置风噪源和目标声源在不同方位：

例如：目标声源(通过人工嘴播放)在0°方向，风噪源在90°方向(以佩戴者正前方为0°方向)：

Widex唯听方案：目标声源(通过人工嘴播放)在90°方向，风噪源在0°方向：

①.不同强度风噪对语音信号质量的影响