定義された各種マルチメディアサービスで使用することができる。コアとなる技術は、ベル研究所が開発した以下の2つのアルゴリズムを組み合わせたものである。雑音の多い野外や車の中で使うケースは多いが、携帯電話で使われているCELPなどの音声符号化アルゴリズムは音声信号を特定の音声モデルにあてはめパラメータ化を行うため、雑音が含まれるとパラメータ化がうまく行えず音質は悪化する。パラメータの冗長度が低い低ビットレートの場合に音質の劣化が激しくなる。雑音抑制はこのような劣化を軽減するためのものである。信号の音声部分の周波数ごとのエネルギーは時間/周波数で大きく変化するのに対し背景雑音は比較的一定なのを利用し、背景雑音の推定を行う。雑音が多い周波数は推定SN比が低くそうでない周波数は高くなるので、推定SN比の低い周波数の信号を弱めることで雑音の抑制を行う。人間の音声を声道に相当する線形予測フィルターと声帯に相当する適応型と固定型のコードブックとでモデル化する。合成による分析(analysis-by-synthesis)の手法を用い、音声波形を再合成し元の信号とを比較することで、コードブックから誤差が最小になるものを探索する。その制限を緩め、時間軸方向に波形を修正した信号を比較対象にする手法である。一般に、人間の音声の大部分はほぼ同じ波形の特定周波数(ピッチ周波数)での繰り返しからなる。程度の短い周期での分析と符号化が必要になり、必要な情報量が増加してしまう。程度の周期で分析と符号化を行えば情報量は削減できるが、合成による分析の手法を用いた場合、ピッチ周波数の誤差のため実信号との比較がうまくできず音質が低下する。程度の大まかな周期でピッチ周波数の分析と符号化を行い、その間は実際のピッチ周波数との誤差分だけ元の信号を時間軸方向に修正することで、合成による分析の手法を用いた場合の音質低下を避ける。元信号の修正のため符号化時の演算量は増加するが、音質を低下させることなく情報量を削減することができる。形式を用いている[1]。