深度学习语音降噪：方法对比与流程解析

摘要

随着深度学习技术的快速发展，语音降噪作为语音信号处理的核心任务，逐渐从传统统计方法转向基于神经网络的端到端解决方案。本文系统对比了LSTM、CNN、GAN和Transformer等主流深度学习语音降噪方法，分析了其技术原理、适用场景及优缺点。同时，以卷积递归网络（CRN）为例，详细阐述了一种完整的语音降噪流程，包括数据预处理、模型训练、后处理优化等关键环节，为开发者提供可落地的技术参考。

一、深度学习语音降噪方法对比

1.1 LSTM网络：时间序列建模的经典方案

LSTM（长短期记忆网络）通过门控机制有效解决了传统RNN的梯度消失问题，在语音降噪中表现出对时序特征的强建模能力。其核心优势在于能够捕捉语音信号中前后帧的依赖关系，尤其适用于非平稳噪声环境。例如，在车载语音场景中，LSTM可有效分离发动机噪声与语音信号。但LSTM存在并行计算能力弱、训练耗时较长等缺点，且对突发噪声的适应性有限。

典型实现代码片段：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
model = tf.keras.Sequential([
    LSTM(128, return_sequences=True, input_shape=(None, 257)),  # 输入为频谱帧序列
    LSTM(64),
    Dense(257, activation='sigmoid')  # 输出掩码或直接预测干净频谱
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

1.2 CNN网络：空间特征提取的高效工具

CNN通过卷积核的局部感知和权值共享机制，在语音频谱图的空间特征提取上具有显著优势。1D-CNN可直接处理时域信号，而2D-CNN更适合处理频谱图的时间-频率二维特征。例如，基于U-Net结构的CNN模型可通过编码器-解码器架构实现端到端降噪，在低信噪比条件下仍能保持较好的语音保真度。但CNN对长时依赖关系的建模能力较弱，通常需要结合其他结构（如CRN中的递归模块）来提升性能。

1.3 GAN网络：对抗训练的音质提升方案

生成对抗网络（GAN）通过生成器与判别器的博弈，可生成更接近真实语音的频谱特征。SEGAN（Speech Enhancement GAN）是首个将GAN应用于语音降噪的模型，其生成器采用编码器-解码器结构，判别器则通过时频域的二元分类引导生成器优化。GAN的优势在于可显著提升降噪后的语音自然度，减少音乐噪声，但训练过程不稳定，需要精心设计损失函数（如结合L1损失与对抗损失）和训练策略。

1.4 Transformer网络：注意力机制的长程建模

Transformer通过自注意力机制实现了对长序列依赖关系的高效建模，在语音降噪中可捕捉跨帧甚至跨句的上下文信息。例如，Conformer模型结合了CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局建模能力，在语音分离任务中取得了SOTA（State-of-the-Art）性能。但Transformer的计算复杂度较高，对硬件资源要求严格，且需要大规模数据支撑以避免过拟合。

二、一种语音降噪方法与流程：基于CRN的端到端实现

2.1 数据预处理：从时域到频域的转换

语音降噪的第一步是将时域信号转换为频域表示，常用方法包括短时傅里叶变换（STFT）和梅尔频谱（Mel-Spectrogram）。以STFT为例，需设置合适的帧长（如32ms）、帧移（如16ms）和窗函数（如汉明窗），以平衡时间分辨率和频率分辨率。预处理阶段还需进行归一化操作，将频谱幅度映射到[0,1]区间，以提升模型训练的稳定性。

2.2 模型架构：CRN的编码器-递归-解码器设计

卷积递归网络（CRN）结合了CNN的空间特征提取能力和LSTM的时间序列建模能力，其核心结构包括：

• 编码器：采用多层2D-CNN逐步下采样频谱图，提取多尺度空间特征。
• 递归模块：插入双向LSTM层，捕捉频谱图中的长时依赖关系。
• 解码器：通过转置卷积逐步上采样，恢复原始频谱尺寸，同时融合编码器的跳跃连接（Skip Connection）以保留细节信息。

典型CRN模型参数示例：
| 模块 | 层数 | 滤波器数 | 核大小 | 输出尺寸 |
|——————|———|—————|—————|————————|
| 编码器 | 3 | 64-128 | 3×3 | (T/8, F/8, 128)|
| 递归模块 | 1 | 128 | - | (T/8, F/8, 128)|
| 解码器 | 3 | 128-64 | 3×3 | (T, F, 1) |

2.3 训练策略：损失函数与优化器选择

CRN的训练通常采用复合损失函数，如频域的MSE损失与时域的SI-SNR（Scale-Invariant Signal-to-Noise Ratio）损失的加权组合。优化器推荐使用AdamW，其权重衰减机制可有效防止过拟合。训练过程中需设置合适的学习率调度（如Cosine Decay），初始学习率可设为1e-4，批量大小根据GPU内存调整（如32）。

2.4 后处理优化：掩码阈值与波形重建

模型输出通常为频谱掩码（如IRM）或直接预测的干净频谱。对于掩码输出，需设置阈值（如0.3）以过滤低能量噪声。波形重建阶段需通过逆STFT（iSTFT）将频谱转换回时域信号，同时可采用格拉姆-施密特正交化（GSOR）等算法减少相位失真。最终输出可通过峰值归一化（Peak Normalization）确保音量一致。

三、方法选择建议与实用技巧

1. 场景适配：实时应用优先选择轻量级模型（如CRN），离线处理可尝试Transformer；低信噪比场景推荐GAN或CRN，高信噪比场景CNN即可满足。
2. 数据增强：训练时需模拟多种噪声类型（如白噪声、粉红噪声、实际环境噪声）和信噪比范围（如-5dB到15dB），以提升模型泛化能力。
3. 部署优化：模型量化（如INT8）和剪枝（如通道剪枝）可显著减少计算量，TensorRT加速库可进一步提升推理速度。
4. 评估指标：除传统PESQ和STOI外，建议增加主观听测（如MUSHRA）以评估语音自然度。

结语

深度学习语音降噪方法的选择需综合考虑计算资源、实时性要求和降噪质量。本文对比的LSTM、CNN、GAN和Transformer各有优劣，而CRN流程提供了一种兼顾性能与效率的解决方案。未来，随着自监督学习和轻量化架构的发展，语音降噪技术将在更多场景（如元宇宙、智能汽车）中发挥关键作用。开发者可根据实际需求，灵活调整模型结构与训练策略，以实现最优的降噪效果。