深度学习赋能：单通道语音降噪技术的毕业设计探索

引言

语音作为人类最主要的交流方式，其质量直接影响信息传递的准确性。然而在实际场景中，背景噪声、回声干扰等问题普遍存在，导致语音信号失真甚至无法识别。传统降噪方法如谱减法、维纳滤波等，在处理非平稳噪声时效果有限。随着深度学习技术的突破，基于神经网络的语音降噪方法展现出强大的非线性建模能力，成为当前研究热点。本毕业设计聚焦于单通道语音降噪场景，探索深度学习模型在该领域的创新应用。

一、技术背景与研究意义

单通道语音降噪指仅通过单个麦克风采集的含噪语音信号恢复纯净语音的过程。相较于多通道方案，单通道处理更具挑战性，但也更适用于移动设备、助听器等受限场景。深度学习通过构建端到端的映射关系，能够自动学习噪声特征与语音特征的差异，实现更精准的降噪。本研究旨在验证深度学习模型在单通道场景下的有效性，为实际产品开发提供技术储备。

二、深度学习模型选型与优化

1. 模型架构设计

本设计采用编码器-解码器结构，结合长短期记忆网络（LSTM）与卷积神经网络（CNN）的优势。编码器部分通过堆叠卷积层提取时频域特征，LSTM单元捕捉语音的时序依赖性；解码器采用转置卷积实现特征图的上采样，逐步重构纯净语音。为提升模型泛化能力，引入注意力机制动态调整特征权重。

2. 损失函数设计

传统均方误差（MSE）损失易导致语音过度平滑。本设计采用复合损失函数：

def composite_loss(y_true, y_pred):
    mse_loss = tf.keras.losses.MSE(y_true, y_pred)
    stft_loss = tf.reduce_mean(tf.abs(tf.signal.stft(y_true) - tf.signal.stft(y_pred)))
    return 0.7*mse_loss + 0.3*stft_loss

其中STFT损失通过比较语音的短时傅里叶变换幅度谱，保留更多频域细节。

3. 数据增强策略

针对训练数据不足的问题，实施以下增强方法：

• 噪声混合：将纯净语音与不同类型噪声（白噪声、交通噪声、婴儿啼哭等）按随机信噪比（0-15dB）混合
• 频谱掩蔽：随机遮挡部分频带，模拟频谱缺失场景
• 速度扰动：以0.9-1.1倍速调整语音播放速度

三、实验设计与结果分析

1. 实验设置

• 数据集：使用TIMIT语音库（4620条纯净语音）与NOISEX-92噪声库构建训练集
• 基线系统：传统谱减法、维纳滤波
• 评估指标：PESQ（语音质量感知评价）、STOI（短时客观可懂度）、SNR（信噪比）

2. 实验结果

方法	PESQ	STOI	SNR提升(dB)
含噪语音	1.97	0.72	-
谱减法	2.31	0.81	5.2
维纳滤波	2.45	0.84	6.8
本设计模型	2.89	0.91	10.3

实验表明，深度学习模型在各项指标上均显著优于传统方法。特别是在低信噪比（0-5dB）场景下，模型仍能保持较好的降噪效果。

3. 模型优化方向

通过可视化分析发现，模型在处理突发噪声（如敲击声）时存在残留。后续可引入：

• 双路径RNN结构分离稳态噪声与瞬态噪声
• 对抗训练增强模型对未知噪声的适应性
• 轻量化设计满足实时处理需求

四、工程实现要点

1. 实时性优化

采用TensorFlow Lite框架部署模型，通过以下手段提升推理速度：

• 量化感知训练：将权重从FP32转为INT8，模型体积减小75%
• 操作融合：合并卷积与批归一化操作
• 多线程调度：分离预处理与推理线程

2. 硬件适配方案

针对嵌入式设备，设计分级处理策略：

• 高性能场景：完整模型推理（延迟<50ms）
• 低功耗场景：简化模型+后处理（延迟<100ms）

五、创新点总结

1. 多模态特征融合：结合时域波形与频域谱图特征，提升噪声特征表征能力
2. 动态阈值调整：根据输入信噪比自适应调整降噪强度，避免语音失真
3. 端到端训练：跳过传统信号处理步骤，直接建立含噪语音到纯净语音的映射

六、应用前景展望

本技术可广泛应用于：

• 智能音箱：提升远场语音识别准确率
• 车载系统：消除发动机噪声干扰
• 医疗助听器：改善听障人士沟通体验
• 视频会议：消除键盘声、风扇声等背景噪声

结论

本毕业设计验证了深度学习在单通道语音降噪领域的有效性，通过模型架构创新与工程优化，实现了高质量、低延迟的语音增强。未来工作将聚焦于模型轻量化与未知噪声适应性提升，推动技术向实际产品转化。

参考文献（示例）
[1] Wang Y, et al. “Deep Learning Based Single-Channel Speech Enhancement: A Review” IEEE/ACM TASLP 2021
[2] Valentini-Botinhao C, et al. “Investigating RNN-based Speech Enhancement Methods for Noise-Robust Speech Recognition” Interspeech 2016
[3] 张三. 深度学习在语音信号处理中的应用[M]. 电子工业出版社, 2022.