スペクトルサブトラクション法は入力信号と推定雑音のレベルがほぼ同じになる周波数で信号の減衰が急に大きくなるので、雑音の推定レベルの誤差により特定の周波数で信号が現れたり消えたりする現象が起き、ミュージカルノイズ()と呼ばれるトーン性の雑音が発生する問題がある。ウィーナーフィルタリング法.ウィーナーフィルタリング法()は、ウィーナーが提案したウィーナーフィルターを使って雑音抑制を行う方法である。音声と雑音の相関が無いという前提で、本来の音声信号と推定した音声信号の平均二乗誤差()を最小にするような線形フィルターを形成し、雑音を含んだ入力信号から元の音声信号を得る。あるいは、推定したSN比ξ(ω)を用いると以下の式になる。ウィーナーフィルターはスペクトルサブトラクション法と比較しミュージカルノイズは発生しにくい。ただし雑音抑制の効果が大きくなるほど元の音声の成分も抑制され、必ず明瞭度や音質が向上するとは限らない。信号部分空間法.大まかな処理は以下のようになる。本来の音声成分の推定では、残留雑音エネルギーを特定の閾値以下に抑えながら信号歪みを最小化し、雑音抑制と明瞭度低下とをバランスさせる。スペクトル復元による雑音抑制.その他の手法.最小二乗誤差(MMSE)推定以外に、最尤法(、ML)や最大事後確率(、MAP)推定を用いて信号スペクトルを推定する方法が知られている。これらの推定方法は多くの望ましい特徴を持つため、広く検討されている。音声モデルベースの雑音抑制.通常のオーディオ信号と異なり、音声は固有の特性を持つ。人間の声は、音源である声帯の音の特性と、咽喉と口腔、鼻腔、舌、唇などの調音器官(声道)の共鳴による周波数選択特性で特徴づけられ、その変化にも何らかの規則性がある。音声に対し何らかのモデル化を行い他の方法と組み合わせることで、より優れた雑音抑制を行うことが期待できる。以下のようなモデル化が知られている。調波モデル.調波モデル()は音声を調波加算モデル、すなわち基本周波数+倍音で表現し利用するモデルである。