一、引言：降噪技术的时代需求
在数字化时代，语音、图像和视频作为信息传递的核心载体，其质量直接影响用户体验与行业应用效率。传统降噪方法依赖统计模型与信号处理理论，在复杂噪声场景下逐渐暴露局限性。深度学习的崛起为降噪领域带来革命性突破，通过数据驱动的端到端学习，实现了从“规则约束”到“自适应优化”的跨越。本文将从语音降噪的深度学习对比切入，延伸至图像视频降噪的技术演进，探讨未来发展方向。
二、深度学习语音降噪方法对比
1. 经典方法回顾：从谱减法到维纳滤波
传统语音降噪技术以谱减法和维纳滤波为代表。谱减法通过估计噪声谱并从含噪语音中减去，实现简单但易引入“音乐噪声”；维纳滤波基于最小均方误差准则，在平稳噪声下效果较好，但对非平稳噪声适应性不足。这些方法依赖先验假设，难以处理动态噪声环境。
2. 深度学习方法的崛起：从DNN到Transformer
（1）DNN与RNN：基础架构的突破
早期深度学习模型如深度神经网络（DNN）和循环神经网络（RNN），通过多层非线性变换学习噪声与干净语音的映射关系。DNN适合静态特征提取，但缺乏时序建模能力；RNN（如LSTM）通过门控机制捕捉时序依赖，但训练效率低且长序列梯度消失问题突出。
（2）CNN：时空特征的融合
卷积神经网络（CNN）引入局部感知与权值共享机制，有效提取语音的频谱时空特征。例如，频谱图作为输入的CNN模型，通过卷积核捕捉频带间的相关性，显著提升降噪性能。但纯CNN模型对长时依赖建模不足，需结合其他结构。
（3）CRNN与Transformer：时序与全局建模
CRNN（CNN+RNN）结合CNN的空间特征提取与RNN的时序建模，成为语音降噪的主流架构。而Transformer通过自注意力机制实现全局时序依赖建模，避免了RNN的递归计算，在长序列处理中表现优异。例如，Conformer模型融合CNN与Transformer，兼顾局部与全局特征，成为当前SOTA方法之一。
3. 方法对比与选择建议
| 方法 | 优势 | 局限 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| DNN | 结构简单，训练快 | 缺乏时序建模 | 静态噪声环境 |
| RNN/LSTM | 时序依赖建模 | 训练效率低，长序列梯度消失 | 短时动态噪声 |
| CNN | 局部特征提取高效 | 长时依赖建模不足 | 频谱特征明显的噪声 |
| CRNN | 时空特征融合 | 模型复杂度高 | 复杂动态噪声 |
| Transformer | 全局时序建模，并行化强 | 数据需求大，计算资源消耗高 | 高质量语音重建，实时性要求低 |
建议：对于实时性要求高的场景（如移动端），优先选择轻量级CRNN；对于离线处理或高质量需求场景，Transformer或Conformer更优。
三、图像视频降噪的现在与未来
1. 经典方法：从线性滤波到非局部均值
传统图像降噪以高斯滤波、中值滤波为代表，通过局部像素加权平均去除噪声，但易模糊边缘。非局部均值（NLM）利用图像全局相似性进行降噪，保留更多细节，但计算复杂度高。视频降噪则通过光流法对齐帧间信息，结合时空滤波提升效果。
2. 深度学习方法的演进：从CNN到扩散模型
（1）CNN与GAN：端到端学习的突破
DnCNN首次将CNN应用于图像盲降噪，通过残差学习预测噪声；FFDNet引入噪声水平图，实现可控降噪。生成对抗网络（GAN）如CGAN，通过判别器引导生成器输出真实图像，但训练不稳定。
（2）Transformer与扩散模型：全局建模与生成能力
SwinIR将Transformer引入图像超分与降噪，通过滑动窗口机制实现全局与局部特征融合；扩散模型（Diffusion Models）通过逐步去噪生成高质量图像，如LDM在潜在空间建模，显著降低计算量。视频降噪领域，VBM4D结合块匹配与时空滤波，而深度学习模型如FastDVDnet通过帧间注意力机制提升实时性。
3. 未来趋势：跨模态融合与实时化
- 跨模态学习：结合语音与图像的联合降噪，如利用唇动信息辅助语音重建。
- 轻量化架构：设计高效Transformer变体（如MobileViT），满足边缘设备需求。
- 自监督学习：利用未标注数据预训练模型，降低对标注数据的依赖。
- 物理引导的神经网络：将传统信号处理理论融入网络设计，提升可解释性。
四、挑战与展望
1. 核心挑战
- 数据依赖：深度学习模型性能高度依赖训练数据分布，泛化能力需提升。
- 实时性：Transformer等复杂模型在资源受限设备上的部署仍需优化。
- 理论缺失：黑盒模型缺乏可解释性，限制了在医疗等关键领域的应用。
2. 未来方向
- 小样本学习：通过元学习或数据增强减少对大规模标注数据的依赖。
- 硬件协同：设计专用加速器（如NPU），优化模型推理效率。
- 标准化评测：建立统一的降噪质量评估体系，推动技术落地。
五、结语
从经典方法到深度学习，降噪技术经历了从“规则驱动”到“数据驱动”的范式转变。语音降噪领域，Transformer与CRNN的融合成为主流；图像视频降噪则向全局建模与生成式方向演进。未来，跨模态学习、轻量化架构与物理引导的网络设计将推动降噪技术迈向更高水平的智能化与实用化。对于开发者而言，把握技术演进趋势，结合场景需求选择合适方法，是提升竞争力的关键。