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フィルターにあたるゲイン関数 G(ω) は、パワースペクトル、振幅スペクトルの場合についてそれぞれ以下のようになる。
G ( ω ) = 1 − | N ^ ( ω ) | 2 | X ( ω ) | 2 {\displaystyle G(\omega )={\sqrt {1-{\frac {|{\hat {N}}(\omega )|^{2}}{|X(\omega )|^{2}}}}}}
あるいは
G ( ω ) = ( 1 − | N ^ ( ω ) | | X ( ω ) | ) {\displaystyle G(\omega )=\left(1-{\frac {|{\hat {N}}(\omega )|}{|X(\omega )|}}\right)}
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。
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(musical noise)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(Wiener filtering)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(mean-square-error)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。
時間領域、周波数領域のいずれでもウィーナーフィルターを作ることができ、時間領域では時系列のデータの平均二乗誤差が最小のものを、周波数領域ではスペクトルの平均二乗誤差が最小のものになる。いずれの領域でもSN比が改善されることは理論的に証明されている 。一般的によく使われる周波数領域の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同様、入力信号の振幅成分の雑音にのみ影響を与え、位相成分には影響を与えない。
周波数領域のウィーナーフィルターでのゲイン関数 G(ω) は以下のようになる。
G ( ω ) = | S ^ ( ω ) | 2 | S ^ ( ω ) | 2 + | N ^ ( ω ) | 2 {\displaystyle G(\omega )={\frac {|{\hat {S}}(\omega )|^{2}}{|{\hat {S}}(\omega )|^{2}+|{\hat {N}}(\omega )|^{2}}}}