在语音通信、音频处理、人机交互等领域，噪声始终是影响信号质量与用户体验的关键障碍。传统噪声抑制技术依赖手工设计的特征与固定算法框架，在复杂多变的噪声环境（如多说话人干扰、非平稳交通噪声、室内混响等）下，往往难以平衡噪声去除效果与语音失真问题。随着深度学习（Deep Learning, DL）技术的快速发展，基于深度学习的噪声抑制（DL-Based Noise Suppression）凭借其强大的特征学习与复杂场景建模能力，成为解决这一难题的核心技术方向，显著推动了音频信号处理领域的革新。
一、技术背景与核心目标
噪声抑制（Noise Suppression）的本质是从 “带噪语音信号” 中分离或抑制无关噪声成分，还原出清晰的 “纯净语音信号”，其数学表达可简化为：
s(n) = x(n) - d(n)
其中，x (n) 为输入带噪语音，d (n) 为模型估计的噪声信号，s (n) 为输出纯净语音。
传统方法（如谱减法、维纳滤波、卡尔曼滤波）存在明显局限性：
依赖先验假设：需预设噪声类型（如平稳白噪声），对非平稳噪声（如突发咳嗽、汽车鸣笛）适配性差；
手工特征瓶颈：依赖梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测系数（LPC）等人工设计特征，难以捕捉复杂噪声与语音的非线性关联；
失真与残留权衡难题：过度抑制噪声易导致语音 “金属音”“失真”，保留语音细节则易残留噪声。
深度学习技术的出现打破了这些限制，其核心优势在于：
端到端学习：无需手工设计特征，直接从数据中学习 “带噪语音→纯净语音” 的映射关系；
复杂场景建模：通过深度神经网络（如 CNN、RNN、Transformer）捕捉噪声与语音的动态时空特征，适配多类型、非平稳噪声；
自适应能力：可通过在线学习调整模型参数，应对实时变化的噪声环境。
二、基于深度学习的噪声抑制核心原理与模型架构
深度学习噪声抑制系统通常包含信号预处理、特征提取、深度模型建模、信号重构四个核心模块，其中深度模型是决定性能的关键。根据建模维度的不同，主流模型可分为 “时域模型”“频域模型”“时频域联合模型” 三类。
1.频域深度学习模型（Frequency-Domain DL Models）
频域模型是最早落地的方案，其核心思路是：将时域语音信号通过短时傅里叶变换（STFT）转换为频域幅度谱与相位谱，利用深度学习模型对幅度谱进行噪声抑制，再通过逆短时傅里叶变换（ISTFT）重构时域信号。
典型模型：深度降噪自编码器（Denoising Autoencoder, DAE）
DAE 是频域模型的基础架构，由 “编码器（Encoder）” 和 “解码器（Decoder）” 组成：
编码器：通过全连接层或卷积层将高维频域特征（如幅度谱）压缩为低维隐向量，剔除噪声相关信息；
解码器：将低维隐向量还原为与输入维度一致的 “纯净幅度谱估计值”；
训练目标：最小化 “估计幅度谱” 与 “真实纯净幅度谱” 的均方误差（MSE）或 perceptual 损失（如 Mel 谱损失）。
改进与优化：
引入卷积神经网络（CNN）：利用 CNN 的局部感受野特性，捕捉频域中相邻频率的关联信息，提升对窄带噪声（如电流声）的抑制效果；
结合循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）：通过 RNN 的时序记忆能力，建模频域特征随时间的动态变化，适配非平稳噪声（如会议场景中的多人交替发言）。
优势与局限：
优势：计算复杂度较低，易与传统信号处理方法结合，在平稳噪声场景下性能稳定；
局限：依赖 STFT 参数（如窗长、重叠率），相位谱通常被视为 “固定值” 或 “简单估计”，易导致重构语音的相位失真，影响听觉自然度。
2.时域深度学习模型（Time-Domain DL Models）
为解决频域模型的相位失真问题，时域模型直接对原始时域语音信号进行建模，无需 STFT 转换，从根本上避免了频域 - 时域转换带来的信息损失。
典型模型：波形到波形（Wave-to-Wave）模型
WaveNet（2016）：谷歌提出的时域生成模型，基于 “因果卷积” 和 “残差连接”，可直接生成纯净语音波形。其核心创新是 “扩张卷积”，通过扩大感受野捕捉长时程时序信息，首次实现了时域噪声抑制的高自然度输出；
Conv-TasNet（2018）：基于 “时间域音频分离网络” 架构，将时域信号通过 1D 卷积转换为 “特征块（Feature Chunk）”，再通过 “分离网络” 学习噪声与语音的掩码（Mask），最终通过转置卷积重构纯净语音。Conv-TasNet 的优势在于：引入 “可学习的掩码机制”（如软掩码、硬掩码），能更精准地分离语音与噪声成分，在多说话人噪声场景下表现优异；
DPRNN-TasNet（2020）：在 Conv-TasNet 基础上加入 “双路径循环网络（DPRNN）”，通过 “时间路径” 和 “频率路径” 分别建模时序关联与频率关联，进一步提升复杂噪声下的分离精度。
优势与局限：
优势：无相位失真问题，重构语音自然度高，对非平稳、多源噪声的适配性更强；
局限：计算复杂度远高于频域模型（如 WaveNet 的扩张卷积需大量参数），对硬件算力要求较高，实时性部署难度较大。
3.时频域联合模型（Time-Frequency Joint Models）
时频域联合模型结合了频域模型的低复杂度与时域模型的高自然度，通过多模态特征融合提升性能，是当前的研究热点。
典型思路：
特征级融合：同时输入时域波形与频域谱图（如 Mel 谱、幅度谱），通过多分支网络分别提取时域特征（如波形的短时能量、过零率）与频域特征，再通过注意力机制（Attention）融合两类特征，最终输出纯净语音；
模型级融合：采用 “频域降噪 + 时域重构” 的级联架构，先通过 CNN/LSTM 对频域谱图进行初步降噪，再将处理后的谱图与原始时域信号结合，通过 WaveNet 或 Conv-TasNet 进行时域精细重构，平衡性能与复杂度。
代表模型：Audio-Visual Speech Enhancement（视听融合模型）
在视频会议等场景中，可引入面部视觉特征（如嘴唇运动、面部肌肉变化），通过 “音频 + 视觉” 双模态融合提升噪声抑制效果。例如，当麦克风同时采集到说话人语音与背景音乐时，模型可通过分析嘴唇运动判断 “哪些音频帧对应真实语音”，进而更精准地抑制噪声，尤其适用于低信噪比（SNR<0dB）场景。
三、性能评估指标与数据集
1.客观评估指标
客观指标通过数学计算量化噪声抑制效果，常用指标包括：
信噪比（SNR）提升量：计算处理后信号与处理前信号的 SNR 差值，差值越大表示噪声抑制效果越好（通常目标提升 5-10dB）；
perceptual evaluation of speech quality（PESQ）：国际电信联盟（ITU）推荐的语音质量评估指标，分数范围为 - 0.5~4.5，分数越高表示语音自然度与可懂度越好（优秀模型可达到 3.5 以上）；
short-time objective intelligibility（STOI）：衡量语音可懂度的指标，范围为 0~1，越接近 1 表示可懂度越高（适用于低信噪比场景下的评估）；
信号失真比（SDR）/ 噪声抑制比（NSR）：SDR 衡量纯净语音与重构语音的相似度，NSR 衡量噪声去除的彻底性，两者结合可全面评估 “去噪效果 - 语音失真” 的平衡。
2.常用数据集
深度学习模型的性能高度依赖数据质量，噪声抑制领域的主流数据集分为 “语音数据集”“噪声数据集”“带噪语音合成数据集” 三类：
纯净语音数据集：TIMIT（美式英语语音库）、LibriSpeech（开源英文语音库，含 1000 小时语音）、AISHELL（中文开源语音库）；
噪声数据集：NOISEX-92（含白噪声、粉红噪声、交通噪声等 15 类噪声）、DEMAND（含家庭、办公室、街道等 35 类真实环境噪声）；
带噪语音合成数据集：DNS Challenge 数据集（国际噪声抑制竞赛数据集，含不同 SNR 的带噪语音与对应的纯净语音标签）、VoxCeleb-Noise（含名人语音与多场景噪声的合成数据）。
实际训练中，通常采用 “数据增强” 技术（如随机调整 SNR、添加混响、时间拉伸）扩大数据集规模，提升模型的泛化能力。
四、应用场景与产业落地
基于深度学习的噪声抑制技术已广泛应用于消费电子、通信、医疗、车载等领域，成为提升产品体验的核心技术之一。
1.消费电子领域
耳机 / 智能音箱：如索尼 WH-1000XM 系列降噪耳机，通过深度学习模型实时分析环境噪声（如飞机引擎声、地铁噪声），生成反向降噪信号，实现 “主动降噪（ANC）”；智能音箱（如亚马逊 Echo、小米小爱同学）通过噪声抑制技术过滤家庭环境中的电视声、脚步声，提升语音唤醒与指令识别精度；
智能手机：在通话场景中，通过 “端侧深度学习模型” 抑制对方背景噪声（如马路噪声、餐厅嘈杂声），让接收方听到更清晰的语音；部分旗舰机型（如华为 Mate 系列、iPhone 15）已采用时域 Conv-TasNet 模型，实现实时通话降噪。
2.通信与协作领域
视频会议软件：Zoom、腾讯会议、飞书会议等平台均集成了深度学习噪声抑制功能，可自动过滤键盘敲击声、咳嗽声、关门声，同时保留多人发言的语音细节；例如，Zoom 的 “智能降噪” 功能采用 CNN-LSTM 联合模型，在 100 人以上的大型会议中仍能保持低延迟（<50ms）与高音质；
VoIP 通信：在网络电话（如 Skype、微信电话）中，通过轻量化深度学习模型（如量化后的 Tiny-ConvTasNet）适配移动端算力，在弱网环境下仍能实现高效噪声抑制。
3.专业领域
医疗诊断：在肺音、心音诊断中，通过噪声抑制技术过滤呼吸声、环境杂音，提升医生对病理声音的判断精度；
车载系统：在车载语音交互（如导航、音乐控制）中，通过深度学习模型抑制发动机噪声、风噪、胎噪，确保语音指令的准确识别；同时，在车载通话中，可通过 “双麦克风 + 深度学习” 实现对驾驶员语音的定向增强。
五、挑战与未来趋势
尽管深度学习噪声抑制技术已取得显著进展，但在实际应用中仍面临以下挑战：
实时性与算力平衡：时域模型（如 WaveNet）虽性能优异，但参数规模大（通常数百万至数千万参数），难以在算力有限的端侧设备（如耳机、智能手表）上实现实时运行；
极端低信噪比场景：当 SNR< -5dB 时（如嘈杂工厂、大型演唱会），噪声能量远超语音能量，模型易将语音误判为噪声，导致语音失真或丢失；
多源噪声与混响抑制：当前模型对单一类型噪声抑制效果较好，但对多源混合噪声（如同时存在说话人、电视声、空调声）与室内混响（声音反射导致的回声）的抑制能力仍需提升；
个性化适配：不同用户的语音特征（如音调、语速）存在差异，通用模型难以适配所有用户，可能导致特定用户的语音抑制过度。
针对这些挑战，未来的发展趋势可概括为以下方向：
轻量化模型设计：通过模型压缩（如量化、剪枝）、知识蒸馏（将大模型的知识迁移到小模型）、高效网络架构（如 MobileNet、EfficientNet 的语音适配版），在保证性能的前提下降低模型复杂度，满足端侧实时性需求；
自监督与半监督学习：当前模型依赖大量带标签数据（带噪语音 + 纯净语音），而真实场景中标签数据获取成本高。未来可通过自监督学习（如对比学习、掩码重建），利用无标签数据提升模型泛化能力，减少对标签数据的依赖；
多模态融合技术：除 “音频 + 视觉” 融合外，还可引入触觉（如车载场景中的振动信号）、位置信息（如通过 GPS 判断场景类型），构建多模态噪声抑制系统，提升复杂场景下的适配性；
动态自适应模型：通过在线学习（如联邦学习，在保护用户隐私的前提下更新模型）、场景感知（实时识别噪声类型与场景），实现模型参数的动态调整，适配不同场景与用户需求；
感知驱动的优化目标：当前模型多以 MSE、SDR 等客观指标为优化目标，而客观指标与人类主观听觉感受存在差异。未来可引入更贴近人类听觉系统的损失函数（如基于听觉感知模型的损失），进一步提升语音的主观自然度。
结语
基于深度学习的噪声抑制技术，通过从数据中学习复杂的噪声与语音映射关系，突破了传统方法的局限，成为音频信号处理领域的核心技术。从消费电子到专业医疗，从端侧设备到云端服务，该技术正深刻改变着人们对语音通信与音频体验的期待。随着轻量化、多模态、自监督学习等技术的不断发展，深度学习噪声抑制技术将在更广泛的场景中落地，为用户提供更清晰、更自然的音频体验，同时推动人机交互、远程协作、智能医疗等领域的进一步革新。
