深度学习语音降噪总结

　　实时语音通讯发展到今天，用户对通话语音质量提出了愈来愈高的要求。因为终端设备的多样性以及使用场景的差别，声音问题依然存在。传统的音频处理技术从声音信号自己出发，挖掘其时频特性，做出假设，创建物理模型，不少参数都须要人工进行精细化微调，比较费时费力。随着AI技术的发展，凭借着其强大的拟合能力，利用数据驱动，为改善音频体验提供了更多的可能性。

        关于理论部分，包括论文有不少，每种想法都存在一些问题，包括工程方面的，如需作落地，效果稳定良好，还须要作不少更多的工做，这里稍微作了下总结，深度学习降噪基本都在这份分享的PPT上面，降噪部分有些文章可能有些不太新了，可是仍是有学习参考意义的。

 　　此处就分享几张DNN处理后的样本，增长一下新手的信心，处理非平稳噪声，效果仍是很是明显的。

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n32:

　　　　

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