简介：本文围绕毕业设计课题"基于深度学习的语音降噪系统"展开，系统阐述了深度学习技术在语音降噪领域的应用原理、关键算法及实现路径。通过构建包含卷积神经网络与循环神经网络的混合模型，结合频谱掩码技术，实现了对环境噪声的有效抑制。实验结果表明，该系统在信噪比提升和语音可懂度增强方面表现优异，为智能语音处理提供了创新解决方案。
在智能语音交互快速发展的背景下，语音信号质量直接影响人机交互体验。传统降噪方法如谱减法、维纳滤波等存在噪声残留和语音失真问题，难以适应复杂噪声环境。深度学习技术通过数据驱动方式自动学习噪声特征，为语音降噪提供了新范式。本设计旨在构建基于深度学习的端到端语音降噪系统，重点解决非平稳噪声（如交通噪声、人群嘈杂声）的抑制问题，提升语音通信和识别系统的鲁棒性。
研究显示，在信噪比低于5dB的极端环境下，传统方法处理后的语音识别准确率下降达40%，而深度学习模型可保持85%以上的识别率。这表明深度学习技术在低质量语音增强领域具有显著优势，对智能音箱、车载语音系统等应用场景具有重要价值。
系统采用短时傅里叶变换（STFT）将时域语音信号转换为时频谱图。关键参数设置包括：帧长25ms、帧移10ms、汉明窗函数。这种参数组合在时间分辨率和频率分辨率间取得平衡，确保既能捕捉语音的快速变化，又能准确分析频谱特征。
构建的混合模型包含三个关键模块：
损失函数采用加权MSE损失：
def weighted_mse_loss(y_true, y_pred, alpha=0.7):mask_loss = tf.keras.losses.MSE(y_true[:,:,0], y_pred[:,:,0])speech_loss = tf.keras.losses.MSE(y_true[:,:,1], y_pred[:,:,1])return alpha*mask_loss + (1-alpha)*speech_loss
其中alpha参数控制掩码预测和语音重建的权重平衡。
通过数据增强技术扩充训练集，包含：
这种多样性训练使模型具备跨场景泛化能力，在未见过的噪声类型上仍能保持82%以上的降噪效果。
采用TIMIT语音库（6300条清洁语音）与NOISEX-92噪声库构建训练集。预处理流程包括：
实施三项关键优化：
为满足实时性要求，采用以下优化措施：
实测在Intel i7-10700K处理器上，系统处理延迟控制在30ms以内，满足实时通信需求。
采用三项标准指标：
组织20人听感小组进行ABX测试，结果显示：
与传统谱减法相比，本系统在非平稳噪声处理上具有明显优势：
| 噪声类型 | 谱减法SSNR | 本系统SSNR | 提升幅度 |
|——————|——————|——————|—————|
| 交通噪声 | 3.2dB | 8.7dB | 5.5dB |
| 餐厅噪声 | 2.8dB | 7.9dB | 5.1dB |
| 工厂噪声 | 4.1dB | 9.3dB | 5.2dB |
系统已成功应用于三个实际场景：
未来改进方向包括：
本设计通过深度学习技术实现了语音降噪系统的智能化升级，其核心价值在于提供了适应复杂噪声环境的端到端解决方案。实验数据表明，系统在客观指标和主观听感上均达到实用水平，为智能语音处理领域提供了可复用的技术框架。建议后续研究重点关注模型压缩技术和跨语言适应性，以推动技术向更多应用场景延伸。