语音降噪方法主要可以分为两类：基于深度学习的降噪方法和基于传统信号处理的降噪方法。
基于深度学习的降噪方法：
- 深度神经网络（DNN）降噪：这种方法使用深度神经网络来学习语音信号和噪声之间的映射关系。通过训练，神经网络可以自适应地去除语音中的噪声成分。
- 卷积神经网络（CNN）降噪：CNN能够捕捉语音信号中的局部特征和时间依赖性。在降噪任务中，CNN可以学习到噪声和语音信号在不同时间尺度和空间尺度上的特征表示。
- 循环神经网络（RNN）及其变体：RNN，特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），能够处理序列数据并捕捉其中的长期依赖关系。这些网络在降噪任务中可用于学习语音信号在连续时间步内的噪声模式。
- 自编码器（AE）和变分自编码器（VAE）：这些神经网络结构通过学习数据的低维表示来去除噪声。自编码器可以重构原始语音信号，而降噪过程就是学习如何最小化重构误差。
- 生成对抗网络（GAN）：GAN由生成器和判别器组成，可以用于生成去噪后的语音样本。通过训练，生成器可以学会生成越来越逼真的无噪声语音。
基于传统信号处理的降噪方法：
- 谱减法：这种方法通过估计噪声功率谱并从语音信号中减去它来降低噪声。**，谱减法可能产生残留噪声和听觉不适的问题。
- Wiener滤波：Wiener滤波是一种线性滤波方法，旨在通过最小化均方误差来改善语音信号的质量。它可以有效地去除高频噪声，但可能对语音信号的频谱特性产生不良影响。
- 小波阈值去噪：小波变换能够同时捕捉信号的多尺度特征。通过在不同尺度上应用阈值处理，可以将噪声信号与有用信号分离。
- 独立成分分析（ICA）：ICA是一种基于线性假设的方法，它假设输入信号是由相互独立的非高斯源信号组成的。通过找到这些独立成分并去除噪声成分，可以实现语音降噪。
- 深度神经网络与传统方法的结合：近年来，一些研究尝试将深度学习技术与传统信号处理方法相结合，以获得更好的降噪效果。例如，可以使用卷积神经网络来辅助谱减法或Wiener滤波。
在实际应用中，可以根据具体需求和场景选择合适的降噪方法或结合多种方法以达到**的去噪效果。
