また、携帯電話や衛星電話などで使用されている低ビットレートの音声符号化や、音声認識の処理では、音声を何らかのモデルに当てはめパラメータ化を行うため、音声信号に雑音が含まれるとパラメータ化がうまく行えない。音声符号化では音質の劣化、音声認識では認識率の低下に繋がる。このような分野でも音声強調の技術はよく使われている。音声強調では、音声と雑音などそれ以外の成分との統計的な性質の違いなどを利用し、信号に含まれる本来の音声や雑音などを様々なアルゴリズムを用いて推定し、雑音などを抑制する。音声成分や雑音成分の推定は一般に難しく、それらの性質は時間の経過やアプリケーション、環境の違いにより大幅に変わるため、音声強調のアルゴリズムは異なった実環境での評価が必要になる。また、音声の評価についても様々な指標があり、アプリケーションや目的ごとに異なる。一般に、音声の音質と明瞭度との両立は難しく、例えば雑音の多い周波数をフィルターでカットすると音声の明瞭度は向上するが音質はカットされた分だけ悪化する。歴史.これには現在のスペクトルサブトラクション法に当たる考え方も含まれていたフィルタリングによる雑音抑制.フィルタリングによる雑音抑制は最も古典的な方法で、何らかのフィルターにより雑音成分を取り除く方法である。これを周波数領域で考えると、各信号のスペクトルは以下のように表現することができる。のように復元する方法である。スペクトルサブトラクション法.。処理が単純な割には比較的良い結果が得られるため、現在でもよく使われている。パワースペクトルではなく振幅スペクトルが使われるケースもある。スペクトルサブトラクション法は、周波数ごとの入力信号と推定した雑音の比(推定したSN比)によって特性が変化する一種のフィルターと見なすことができる。入力信号との比で推定雑音が大きい周波数は大きく減衰させ、そうでない周波数は減衰を少なくする。雑音の振幅スペクトルの平均値の推定には様々な方法が提案されている。最も単純には、雑音が時間的に変化しないと仮定して無音時の信号から雑音の振幅スペクトルを求め、これを雑音の推定スペクトルと見なして処理を行う。