一、语音降噪与增强的技术背景

语音信号在采集过程中易受环境噪声（如交通声、设备电流声）、混响（室内反射声）及干扰源（多人同时说话）影响，导致语音质量下降。语音降噪的核心目标是抑制背景噪声，保留目标语音的清晰度；语音增强则更侧重提升语音的可懂度与自然度，包括去噪、去混响、回声消除等任务。传统方法依赖信号处理理论，而深度学习技术通过数据驱动方式实现了性能突破。

二、传统信号处理算法

1. 谱减法（Spectral Subtraction）

原理：基于噪声与语音在频域的能量差异，通过估计噪声谱并从含噪语音谱中减去噪声分量。
步骤：

1. 噪声估计：在语音静默段（无语音活动）计算噪声功率谱。
2. 谱减操作：含噪语音谱 (Y(k,f)) 减去噪声谱 (N(k,f))，得到增强谱 (\hat{S}(k,f) = \max(|Y(k,f)|^2 - \alpha|N(k,f)|^2, \beta))，其中 (\alpha) 为过减因子，(\beta) 为谱底限。
3. 相位恢复：保留含噪语音的相位信息，通过逆傅里叶变换重构时域信号。

优缺点：

• 优点：计算复杂度低，实时性好。
• 缺点：易产生“音乐噪声”（残留噪声的频谱成分），噪声估计不准确时性能下降。

改进方向：结合语音活动检测（VAD）动态调整过减因子，或引入非线性谱减规则（如对数域谱减）。

2. 维纳滤波（Wiener Filtering）

原理：基于最小均方误差准则，设计频域滤波器 (H(f)) 使得增强语音 (\hat{S}(f)) 与纯净语音 (S(f)) 的误差最小。
公式：
[ H(f) = \frac{P_S(f)}{P_S(f) + P_N(f)} ]
其中 (P_S(f)) 和 (P_N(f)) 分别为语音和噪声的功率谱。

优缺点：

• 优点：噪声抑制更平滑，音乐噪声较少。
• 缺点：依赖准确的噪声功率谱估计，对非平稳噪声适应性差。

应用场景：稳态噪声环境（如风扇声、汽车引擎声）。

3. 自适应滤波（LMS/NLMS）

原理：通过最小均方（LMS）或归一化最小均方（NLMS）算法动态调整滤波器系数，消除周期性噪声（如回声、50Hz工频干扰）。
步骤：

1. 初始化滤波器系数 (w(n))。
2. 计算误差 (e(n) = d(n) - y(n))，其中 (d(n)) 为参考噪声，(y(n)) 为滤波器输出。
3. 更新系数 (w(n+1) = w(n) + \mu e(n)x(n))，(\mu) 为步长因子。

优缺点：

• 优点：对周期性噪声抑制效果好，计算量小。
• 缺点：需参考噪声信号，对非周期噪声无效。

代码示例（NLMS算法）：

import numpy as np
def nlms_filter(ref_noise, desired_signal, filter_length=32, mu=0.1):
    w = np.zeros(filter_length)
    output = np.zeros_like(desired_signal)
    for n in range(len(desired_signal)):
        if n >= filter_length:
            x = ref_noise[n:n-filter_length:-1]
            y = np.dot(w, x)
            e = desired_signal[n] - y
            norm = np.dot(x, x) + 1e-6
            w += mu * e * x / norm
        output[n] = y if n >= filter_length else 0
    return output

三、深度学习算法

1. 深度神经网络（DNN）

结构：输入为含噪语音的频谱特征（如对数功率谱），输出为理想比率掩码（IRM）或直接预测纯净语音谱。
损失函数：均方误差（MSE）或感知损失（结合语音质量评价指标）。
优缺点：

• 优点：对非平稳噪声适应性强，可学习复杂噪声模式。
• 缺点：需大量标注数据，实时性受模型复杂度限制。

2. 循环神经网络（RNN/LSTM）

原理：利用LSTM单元捕捉语音的时序依赖性，适用于长时噪声抑制。
改进：双向LSTM（BiLSTM）结合前后向信息，或引入注意力机制聚焦关键帧。
案例：Google的RNNoise模型通过GRU单元实现低延迟降噪。

3. 卷积神经网络（CNN）

结构：使用1D或2D卷积核提取频谱的局部特征，结合残差连接（ResNet）缓解梯度消失。
变体：

• CRN（Convolutional Recurrent Network）：CNN提取空间特征，LSTM处理时序依赖。
• U-Net：编码器-解码器结构，通过跳跃连接保留细节信息。

4. 生成对抗网络（GAN）

原理：生成器（G）学习从含噪语音到纯净语音的映射，判别器（D）区分真实与生成样本，形成对抗训练。
损失函数：
[ \minG \max_D \mathbb{E}{x\sim P{data}}[\log D(x)] + \mathbb{E}{z\sim P_z}[\log(1-D(G(z)))] ]
优缺点：

• 优点：生成语音自然度高，减少失真。
• 缺点：训练不稳定，需精心设计网络结构。

5. Transformer模型

原理：基于自注意力机制捕捉长距离依赖，适用于语音增强中的全局上下文建模。
改进：

• Conformer：结合CNN与Transformer，提升局部特征提取能力。
• Squeezeformer：通过分组注意力降低计算量。

四、算法选型建议

1. 实时性要求高：选择谱减法、维纳滤波或轻量级DNN（如TCN）。
2. 非平稳噪声环境：优先使用LSTM、CRN或Transformer模型。
3. 数据资源充足：尝试GAN或大规模预训练模型（如WavLM）。
4. 低功耗设备：量化模型参数或采用模型剪枝技术。

五、未来趋势

1. 多模态融合：结合视觉（唇语）或骨传导传感器提升降噪鲁棒性。
2. 自监督学习：利用无标注数据预训练模型（如Wav2Vec 2.0）。
3. 硬件协同优化：针对AI芯片（如NPU）设计专用算子。

结语：语音降噪与增强技术正从传统信号处理向深度学习演进，开发者需根据场景需求平衡性能与复杂度。未来，随着算法创新与硬件升级，语音交互的清晰度与自然度将进一步提升。