摘要

本文聚焦于语音降噪实时处理算法的研究，分析了传统语音降噪方法的局限性，提出了一种基于深度学习的实时语音降噪算法。该算法结合了卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的优势，实现了在低延迟条件下的高效噪声抑制。通过实验验证，该算法在多种噪声环境下均表现出优异的降噪性能，为实时语音通信、远程会议等应用场景提供了有力的技术支撑。

关键词

语音降噪；实时处理；深度学习；卷积神经网络；长短期记忆网络

1. 引言

随着远程办公、在线教育、智能语音助手等应用的普及，实时语音通信的质量成为影响用户体验的关键因素。然而，在实际应用中，语音信号往往受到背景噪声、回声等干扰，导致语音质量下降，影响通信效果。因此，研究高效、低延迟的语音降噪实时处理算法具有重要的现实意义。

传统的语音降噪方法，如谱减法、维纳滤波等，虽然在一定条件下能够取得一定的降噪效果，但存在计算复杂度高、对非平稳噪声适应性差等问题，难以满足实时处理的需求。近年来，深度学习技术的快速发展为语音降噪领域带来了新的机遇。基于深度学习的语音降噪算法通过学习大量带噪语音与纯净语音之间的映射关系，能够实现更精准的噪声抑制，且计算效率较高，适合实时处理场景。

2. 传统语音降噪方法分析

2.1 谱减法

谱减法是一种经典的语音增强方法，其基本原理是从带噪语音的频谱中减去噪声的估计频谱，从而得到纯净语音的频谱估计。然而，谱减法存在“音乐噪声”问题，即在噪声抑制过程中会产生类似音乐的残留噪声，影响语音质量。此外，谱减法对噪声估计的准确性要求较高，若噪声估计不准确，会导致降噪效果显著下降。

2.2 维纳滤波

维纳滤波是一种基于最小均方误差准则的线性滤波方法，通过设计一个滤波器，使得输出信号与期望信号之间的均方误差最小。维纳滤波在平稳噪声环境下能够取得较好的降噪效果，但对于非平稳噪声，其性能会显著下降。此外，维纳滤波需要预先知道噪声的统计特性，这在实际应用中往往难以满足。

3. 基于深度学习的语音降噪实时处理算法

3.1 算法框架

本文提出了一种基于CNN与LSTM结合的深度学习语音降噪算法。该算法框架如图1所示，主要包括特征提取、深度学习模型处理、特征重构三个部分。

3.2 特征提取

特征提取是语音降噪算法的关键步骤之一。本文采用MFCC作为语音特征，MFCC能够很好地反映人耳的听觉特性，且计算效率较高。具体提取过程如下：

1. 对输入语音信号进行分帧处理，每帧长度为25ms，帧移为10ms。
2. 对每帧信号加汉明窗，以减少频谱泄漏。
3. 计算每帧信号的短时傅里叶变换（STFT），得到频谱。
4. 将频谱通过梅尔滤波器组，得到梅尔频谱。
5. 对梅尔频谱取对数，并进行离散余弦变换（DCT），得到MFCC系数。

3.3 CNN-LSTM模型

CNN-LSTM模型结合了CNN的局部特征提取能力和LSTM的长期依赖建模能力。具体结构如下：

• CNN部分：采用两层卷积层，每层卷积层后接一个最大池化层。卷积核大小均为3×3，第一层卷积核数量为32，第二层卷积核数量为64。通过卷积操作，模型能够自动学习语音信号中的局部特征，如音素、音节等。
• LSTM部分：采用两层LSTM层，每层LSTM单元数量为128。LSTM能够捕捉语音信号中的长期依赖关系，如语音的语调、节奏等，这对于抑制非平稳噪声尤为重要。
• 输出层：采用全连接层，将LSTM的输出映射到MFCC系数的维度，实现特征的降噪处理。

3.4 损失函数与优化

本文采用均方误差（MSE）作为损失函数，衡量降噪后语音特征与纯净语音特征之间的差异。优化算法采用Adam优化器，学习率设置为0.001，批量大小设置为32。通过反向传播算法，不断更新模型参数，使得损失函数最小化。

4. 实验与结果分析

4.1 实验设置

实验数据采用TIMIT语音库，其中纯净语音样本用于训练和测试，噪声样本采用NOISEX-92数据库中的多种噪声，如白噪声、工厂噪声、街道噪声等。将纯净语音与噪声按不同信噪比（SNR）混合，得到带噪语音样本。实验环境为Python 3.8，TensorFlow 2.4框架，GPU为NVIDIA Tesla V100。

4.2 评价指标

采用语音质量感知评价（PESQ）和短时客观可懂度（STOI）作为评价指标。PESQ评分范围为-0.5~4.5，评分越高表示语音质量越好；STOI评分范围为0~1，评分越高表示语音可懂度越好。

4.3 实验结果

表1展示了本文算法与传统谱减法、维纳滤波在不同SNR条件下的PESQ和STOI评分对比。

SNR(dB)	算法	PESQ	STOI
0	谱减法	1.23	0.65
	维纳滤波	1.35	0.68
	本文算法	1.87	0.79
5	谱减法	1.89	0.78
	维纳滤波	2.01	0.81
	本文算法	2.45	0.88
10	谱减法	2.34	0.85
	维纳滤波	2.47	0.87
	本文算法	2.89	0.92

从实验结果可以看出，本文算法在不同SNR条件下均表现出优于传统方法的降噪性能，PESQ和STOI评分均有显著提升。特别是在低SNR条件下（如0dB），本文算法的PESQ评分比谱减法和维纳滤波分别提高了0.64和0.52，STOI评分分别提高了0.14和0.11，说明本文算法对非平稳噪声具有更强的适应性。

5. 结论与展望

本文提出了一种基于CNN与LSTM结合的深度学习语音降噪实时处理算法，通过实验验证，该算法在多种噪声环境下均表现出优异的降噪性能，能够有效提升实时语音通信的质量。未来工作将进一步优化模型结构，降低计算复杂度，以满足更低延迟的实时处理需求。同时，探索将该算法应用于更多实际场景，如智能语音助手、车载语音通信等，为语音技术的广泛应用提供有力支持。