语音去噪方法主要可以分为两类：基于深度学习的去噪方法和基于传统信号处理的去噪方法。
基于深度学习的去噪方法
这类方法通常利用神经网络，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及近年来非常流行的变换器（Transformer）架构，来学习和提取语音信号中的有用信息，并去除噪声。以下是一些关键步骤和技术：
- 数据预处理：对原始语音数据进行降噪处理，如小波阈值去噪、谱减法等，以减少噪声的干扰。
- 特征提取：从预处理后的语音信号中提取出有用的特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测系数（LPC）等。
- 模型构建：构建深度学习模型，如CNN、RNN或Transformer模型，用于学习和预测去噪后的语音信号。
- 训练与优化：使用大量的带噪语音数据对模型进行训练，并通过反向传播算法调整模型参数以最小化去噪误差。
- 去噪处理：将训练好的模型应用于新的带噪语音数据，输出去噪后的语音信号。
基于传统信号处理的去噪方法
这类方法主要利用信号处理算法来去除语音信号中的噪声。以下是一些常用的传统信号处理技术：
- 谱减法：通过估计噪声功率谱，并从原始语音信号的功率谱中减去这个估计值，从而得到去噪后的信号。
- 维纳滤波：利用维纳滤波器来最小化去噪后的信号与原始信号之间的均方误差。
- 小波阈值去噪：利用小波变换将信号分解到不同的尺度上，然后对每个尺度上的小波系数进行阈值处理，以去除噪声。
- 自适应滤波：根据当前信号和噪声的统计特性，动态调整滤波器的系数，以实现更有效的去噪。
在实际应用中，可以根据具体的需求和场景选择合适的去噪方法。例如，对于实时性要求较高的应用场景，可以选择基于深度学习的去噪方法；而对于计算资源有限或对去噪质量要求不高的场景，则可以选择基于传统信号处理的去噪方法。
