1.一种判断音乐噪声的方法，其特征在于，包括步骤A、对语音进行预处理；

步骤B、求频域信号的功率谱；

步骤C、选取特定的语音段作为噪声功率谱；

步骤D、通过带噪语音以及噪声功率谱进行谱减得到带有音乐噪声的语音功率谱，并将语音还原成时域语音信号；

步骤E、通过正态分布计算静音段的均值与方差，并统计各帧的正态输出概率；

步骤F、判断音乐噪声。

2.如权利要求1所述的一种判断音乐噪声的方法，其特征在于所述步骤C中取前[20，

100]ms的语音段作为噪声功率谱。

3.如权利要求2所述的一种判断音乐噪声的方法，其特征在于所述步骤C中取前[20，

30]ms的语音段作为噪声功率谱。

4.如权利要求1所述的一种判断音乐噪声的方法，其特征在于所述步骤A中预处理包括依次进行步骤A1分帧、步骤A2加窗、步骤A3预加重。

5.如权利要求1所述的一种判断音乐噪声的方法，其特征在于所述步骤D包括：步骤D1、选取噪声功率谱|D(k)|与语音功率谱|X(k)|求得一帧中各点的谱减系数，即谱减系数为： 其中k∈[0，N-1]，N为帧长；

步骤D2、根据谱减系数对语音进行频域谱减：S(k)＝δk*X(k)，X(k)为带噪语音频域信号，S(k)为谱减后的语音频谱；

步骤D3、利用离散逆傅里叶变换将语音还原到时域；

(0≤k≤N-1)

WN＝exp(j2πnk/N)

S(k)表示谱减后的语音频谱， 表示时域语音数据，N为帧长；

步骤D4、取 实数部分作为谱减后的语音信号。

6.如权利要求5所述的一种判断音乐噪声的方法，其特征在于所述步骤E包括：步骤E1、于谱减后的语音信号中取特定语音段为静音；

步骤E2、设静音有L帧，则：

k∈[0，N-1]

其中E(k)表示L帧中每帧第k个点的均值， 表示第l帧的第k点的时域信号的模；

步骤E3、根据一帧静音中各点的均值求各点的方差：k∈[0，N-1]

D(k)表示每帧第k点的方差， 表示第l帧的第k点的时域信号，E(k)表示L帧中每帧第k点的均值；

步骤E4、根据以上求得的均值和方差，求每帧每个点的正态输出概率之和：其中N为帧长；

步骤E5、根据求得的均值和方差，求静音段的帧平均正态输出概率：其中N为帧长，Pl表示第l帧的概率之和，N为帧长，xlk表示第l帧第k个语音点。

7.如权利要求6所述的一种判断音乐噪声的方法，其特征在于所述步骤C中取前[20，

100]ms的语音段作为静音。

8.如权利要求7所述的一种判断音乐噪声的方法，其特征在于所述步骤C中取前[20，

30]ms的语音段作为静音。

9.如权利要求6所述的一种判断音乐噪声的方法，其特征在于还包括步骤F、取系数α与β(α＞β＞1)，当βPs＜P＜αP时则判断该帧为音乐噪声，否则不是音乐噪声。

10.如权利要求9所述的一种判断音乐噪声的方法，其特征在于所述取系数α＝3与β＝1.5(α＞β＞1)。

11.一种语音消噪的方法，其特征在于包括如权利要求1至10任意一项所述的判断音乐噪声的方法，还包括步骤G：消除音乐噪声。

12.如权利要求11所述的一种判断音乐噪声的方法，其特征在于所述步骤E消除音乐噪声包括将所述音乐噪声部分的能量设置为0。