直播系统源码实现语音降噪，需要了解的两种类型

实现令人愉悦的音质音效体验对于直播系统源码而言非常重要，尤其是在实时互动场景中，但由于用户所处环境、网络不稳定等因素，被采集的原始音频中难免会出现噪声，因此，在直播系统源码开发时需要利用语音降噪技术实现语音质量的优化。

一、常用的两种语音降噪类型

1、传统信号处理方法

由于传统信号处理方法发展的时间比较长，所以实现的类别有很多，以下是在直播系统源码开发中较为常用的三种：

（1）谱减法：减去的噪音过多就会导致语音信号缺失，减去的噪音过少就会导致噪声的残留。

（2）维纳滤波法：比较适用直播系统源码中的平稳噪声场景，在非平稳噪声场景容易导致语音信号失真。

（3）子空间法：该方法的计算代价比较高，无法处理实时语音场景下的语音降噪。

2、深度学习方法

基于深度学习方法实现的类别就比较少了，以下面三种为主：

（1）基于频谱映射法：带噪语音谱参数与纯净语音谱参数的映射关系需要通过非线性建模能力来建立。

（2）基于时频掩码法：主要是利用视频掩码对直播系统源码中的噪声进行抑制，常用的视频掩码有复比例掩码、相敏掩码等。

（3）端到端语音增强：是一种直接在时间域波形级上进行语音降噪的方法。

二、两种语音降噪类型的区别

1、使用场景的区别

由于传统信号处理方法延迟比较低且计算量小，所以适用直播系统源码中实时性要求比较高的场景。由于深度学习方法所消耗的系统资源多且模型大，所以不适合实时性要求高的场景。

2、假设上的区别

传统信号处理方法采用的假设比较多，而且简化了计算，所以语音降噪上限比较低，比较适合处理直播系统源码中的平稳噪声场景。深度学习方法无需假设而且采用的基本都是复杂的非线性模型，所以更适用于非平稳噪声场景。

3、原理上的区别

传统信号处理方法是基于人类的认知不断发展优化的，所以适用性强。深度学习方法则需要利用大量的语音数据和噪声数据不断进行训练，所以在直播系统源码的新场景下鲁棒性较差。

其实就直播系统源码而言，不仅需要满足实时性需求，还需要尽可能降低CPU和内存的占用率，所以，如果能将传统信号处理方法和深度学习方法互相结合使用，那在直播系统源码开发中实现的语音降噪效果会更好。

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