實現令人愉悅的音質音效體驗對于直播系統源碼而言非常重要，尤其是在實時互動場景中，但由于用戶所處環境、網絡不穩定等因素，被采集的原始音頻中難免會出現噪聲，因此，在直播系統源碼開發時需要利用語音降噪技術實現語音質量的優化。

一、常用的兩種語音降噪類型

1、傳統信號處理方法

由于傳統信號處理方法發展的時間比較長，所以實現的類別有很多，以下是在直播系統源碼開發中較為常用的三種：

（1）譜減法：減去的噪音過多就會導致語音信號缺失，減去的噪音過少就會導致噪聲的殘留。

（2）維納濾波法：比較適用直播系統源碼中的平穩噪聲場景，在非平穩噪聲場景容易導致語音信號失真。

（3）子空間法：該方法的計算代價比較高，無法處理實時語音場景下的語音降噪。

2、深度學習方法

基于深度學習方法實現的類別就比較少了，以下面三種為主：

（1）基于頻譜映射法：帶噪語音譜參數與純凈語音譜參數的映射關系需要通過非線性建模能力來建立。

（2）基于時頻掩碼法：主要是利用視頻掩碼對直播系統源碼中的噪聲進行抑制，常用的視頻掩碼有復比例掩碼、相敏掩碼等。

（3）端到端語音增強：是一種直接在時間域波形級上進行語音降噪的方法。

二、兩種語音降噪類型的區別

1、使用場景的區別

由于傳統信號處理方法延遲比較低且計算量小，所以適用直播系統源碼中實時性要求比較高的場景。由于深度學習方法所消耗的系統資源多且模型大，所以不適合實時性要求高的場景。

2、假設上的區別

傳統信號處理方法采用的假設比較多，而且簡化了計算，所以語音降噪上限比較低，比較適合處理直播系統源碼中的平穩噪聲場景。深度學習方法無需假設而且采用的基本都是復雜的非線性模型，所以更適用于非平穩噪聲場景。

3、原理上的區別

傳統信號處理方法是基于人類的認知不斷發展優化的，所以適用性強。深度學習方法則需要利用大量的語音數據和噪聲數據不斷進行訓練，所以在直播系統源碼的新場景下魯棒性較差。

其實就直播系統源碼而言，不僅需要滿足實時性需求，還需要盡可能降低CPU和內存的占用率，所以，如果能將傳統信號處理方法和深度學習方法互相結合使用，那在直播系統源碼開發中實現的語音降噪效果會更好。

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