语音降噪的方法主要包括以下几种：

  1. 谱减法：

  2. 利用语音信号的频谱特性，通过预设的滤波器将噪声频谱从语音频谱中减去，从而得到去噪后的语音信号。

  3. 这种方法实现简单，但对噪声的频谱特性要求较高，且可能引入残留噪声。

  4. Wiener滤波：

  5. 利用维纳滤波器对含噪语音信号进行预处理，以估计并补偿语音信号中的噪声成分。

  6. Wiener滤波能够有效地减少噪声，同时尽量保留语音信号的细节和特征。

  7. 小波阈值去噪：

  8. 将含噪语音信号进行多尺度小波分解，然后对小波系数进行阈值处理，去除噪声成分。

  9. 阈值处理可以采用固定阈值或基于统计量的自适应阈值。
  10. 小波阈值去噪能够较好地保留语音信号的时域和频域特征。

  11. 深度学习降噪：

  12. 利用深度神经网络（如卷积神经网络、循环神经网络等）对含噪语音信号进行训练，学习噪声和语音信号的映射关系。

  13. 通过训练好的模型，可以对新的含噪语音信号进行去噪处理。
  14. 深度学习降噪在处理复杂噪声和大规模数据集时具有显著优势。

  15. 基于深度学习的自适应滤波：

  16. 结合深度学习和自适应滤波技术，设计能够实时调整滤波器系数的算法。

  17. 该算法能够根据当前环境噪声的变化动态调整去噪策略，从而提高去噪效果。

  18. 基于机器学习的降噪方法：

  19. 利用支持向量机（SVM）、随机森林等机器学习算法对含噪语音信号进行分类和去噪。

  20. 这些方法通常需要大量的标注数据进行训练，但在某些场景下可以取得良好的去噪效果。

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。***还可以结合多种降噪技术进行混合处理，以获得更好的去噪效果。