Die Störgeräuschunterdrückung (Automatic Noise Reduction - ANR) findet hauptsächlich in einkanaligen Kommunikationssystemen Anwendung, die unter gestörten Bedingungen eingesetzt werden. Dem vom Mikrofon detektierten Nutzsignal s(t) ist ein Störsignal n(t) additiv überlagert. Die Aufgabe des Algorithmus besteht in der Schätzung und der anschließenden Reduktion der Störanteile. Die Grundlage hierfür sind unterschiedliche Eigenschaften von Stör- und Nutzsignal, was den Einsatz eines solchen Algorithmus auf stationäre und leicht instationäre Störsignale beschränkt.
Der Algorithmus führt eine frequenzabhängige Schätzung der im Eingangssignal enthaltenen Störanteile durch, um diese dann gezielt zu bedämpfen. Die Schätzung erfolgt im Frequenzbereich unter Berücksichtigung typischer Eigenschaften des Störsignals, wie z.B. der Stationärität. Hierfür wird ein kombinierter Algorithmus aus Minimum-Statistik und rekursiver zeitlicher Mittelung verwendet. Mit jeder Aktualisierung der Störgeräuschschätzung wird ein spezielles Reduktionsfilter berechnet, mit dem die Bereinigung des Eingangssignals erfolgt.
Da die Filterberechnung auf Schätzwerten basiert, müssen Kompromisse zwischen der Unterdrückungsleistung und der Qualität des Sprachsignals eingegangen werden. Der Algorithmus eignet sich daher nicht unbedingt zur vollständigen Entfernung von Störsignalen, sondern dient eher der Verbesserung des Signal-Rausch-Verhältnisses. Abhängig von den Eigenschaften des Störsignals kann die Dämpfung der Störanteile bei guter Sprachsignalqualität bis zu 25 dB betragen. Stärkere Dämpfungen sind möglich, führen jedoch unter Umständen zu einer verminderten Sprachsignalqualität.