降噪是指通过各种技术手段减少音频信号中的杂乱噪声。在实时音频处理中，降噪通常包括预处理和后处理两个阶段。
1）预处理阶段，在声音采集阶段，降噪系统会首先获取音频信号，并利用特定的算法进行初步处理。常用的降噪算法包括均值滤波、中值滤波和自适应滤波等。这些算法通过分析音频信号的统计特征，去除其中的噪声成分。
2）后处理阶段，在音频采集后，降噪系统会对音频信号进行进一步处理。后处理阶段的降噪算法通常包括频域滤波、时域滤波以及混合滤波等。这些算法通过对音频信号在频域或时域进行分析，去除其中的噪声成分。
降噪技术有很多种，具体如下所示。
1）其中最常见的是基于频域分析的算法。这种算法通过对带噪音频信号进行傅立叶变换，将带噪音频信号从时域转换到频域，然后根据语音和噪声的频谱特征来估计噪声谱，然后将估计得到的噪声谱从带噪信号谱中减去得到估计的目标信号频谱，再使用逆傅里叶变换将估计的目标信号频谱变到时域。常用的噪声估计算法包含最小值跟踪、递归平滑方法、分位噪声估计方法等。常用的噪声抑制算法包括谱减法、基于各种判决准则的滤波法（例如对数幅度谱减法等）。
- 谱减法是一种简单而有效的降噪算法。它的原理是通过对音频信号的频谱进行减法运算，将原始频谱中的噪声成分减去，得到降噪后的频谱。然后再将降噪后的频谱转换回时域，得到降噪后的音频信号。谱减法虽然简单，但在大部分情况下都能取得较好的降噪效果，但是会引入明显的音乐噪声。
- 对数幅度谱减法在保证降噪效果的同时，能够明显改善音乐噪声，改善人们的主观体验。
2）另外一种降噪算法是光谱平滑法。它的原理是通过对音频信号的频谱进行平滑处理，以减少噪声的能量。光谱平滑法常用的平滑技术有移动平均法和中值滤波法。
- 移动平均法通过对频谱中的相邻频点进行平均，使得频谱变得平滑，减少噪声的影响。
- 中值滤波法则通过对频谱中的相邻频点进行中值运算，将频谱中的离群点（即噪声点）滤除，得到平滑的频谱。
这两种方法在实际应用中通常相结合，以获得更好的降噪效果。
3）降噪技术的发展，依赖于数字信号处理和机器学习等领域的进步。近年来，基于深度学习的降噪算法得到了广泛应用。这类算法通过使用深度神经网络对音频信号进行建模，不仅能够有效地抑制稳态噪声，对于非稳态/突发噪声也有非常良好的效果。在传统的音频降噪方法中，通常使用滤波器或者统计模型来估计并减小噪声成分。然而，这些方法需要手动定义特征或者假设数据的统计性质，因此效果受限。基于深度学习的音频降噪技术通过建立深度神经网络模型，可以自动学习特征和模式，进而实现更为精准的降噪处理。
- 一种常用的基于深度学习的音频降噪技术是自编码器。自编码器是一种无监督学习模型，它通过将输入数据编码为低维表示，并通过解码恢复原始输入。在音频降噪中，自编码器的输入是包含噪声的音频信号，输出是降噪后的音频信号。通过训练自编码器模型，可以学习到噪声和信号之间的映射关系，从而实现降噪处理。
- 另一种常用的基于深度学习的音频降噪技术是使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）。CNN是一种专门用于处理具有网格状结构数据的神经网络。在音频降噪中，CNN可以直接从音频频谱图或时域信号中提取特征，并通过多层卷积层和池化层进行降噪处理。通过训练CNN模型，可以学习到噪声和信号之间的空间关系，从而实现降噪处理。
除了自编码器和CNN，还有其他一些基于深度学习的音频降噪技术，如基于循环神经网络、深度生成模型和生成对抗网络等。这些模型可以通过大规模数据集的训练，学习到音频信号的潜在分布，并生成去除噪声的音频信号。
在实际应用中，基于深度学习的音频降噪技术通常需要大量的标注数据进行训练，并使用适当的损失函数和优化算法进行模型训练。此外，为了提高模型的降噪性能，可以结合其他音频处理技术，如语音增强、单声道分离和声源定位等。通过这些综合应用，基于深度学习的音频降噪技术可以在语音通话、音频重建和语音识别等领域发挥重要作用。
总而言之，基于深度学习的音频降噪技术通过建立深度神经网络模型，能够自动学习音频信号的特征和模式，并实现精准的降噪处理。尽管这些方法需要大量标注数据和计算资源进行训练，但在实际应用中已经取得了显著的成果，为音频质量的提升提供了有效的解决方案。