当前基于深度学习的语音降噪方法主要分为两个类：
- 基于TF时频域的方法 （有两大类：基于mask和非基于mask的方法）
- 基于时域的方法，就我自己的实验结果来说，基于时域的方法比基于TFmask的方法要差一些，可能这样方法的trick更多一些吧。
基于时频域方法中的基于mask的方法更常见一些，主要的是对语音提取频域特征，通过计算干净音频和对应的加噪音频的频域特征计算一个频域的mask。然后用加噪音数据训练以mask作为label训练。
基于时频域方法中的非基于mask的方法，主要是对语音提取频域特征，通过噪声数据的频谱特征作为输入特征，以干净音频的频谱特征作为label进行训练。
（注：此处实验中使用的频域特征是stft短时傅里叶变换）
这两种方式中基于mask的方法试验结果相对较好，因此我们再详细看一下基于mask的方法。那mask的方式其实有很多中：
- Irm ideal ratio mask. 只考虑幅频，不考虑相频： square(abs(stft(clean)))/square(abs(stft(noise))+abs(stft(clean))) 在论文中也有别的表示方式，特点是取值范围是0-1
- smm Spectral Magnitude Mask ： abs(stft(clean))/abs(stft(noise)+stft(clean)) 更结合音频频域特征相加的性质，取值范围（0- INF）取值范围较大，相对于irm更难训练一点
- psm Phase-Sensitive Mask 考虑phase相位谱：（abs(stft(clean))/abs(stft(noise)+stft(clean))）*cos(theta) theta 是相角。考虑了相位谱，语音通过mask 重建出来更完整，失真更少，取值范围更大（-INF ～ INF）。
试验中发现一般情况下irm 更好训练，容易收敛，Psm 训练结果的指标更好一些。说到指标论文里一般使用：
- PESQ （衡量失真）-0.5 ～ 4.5 模拟mos值
- STOI（衡量可理解读）0 ～ 1
- SNR
- 也有的用ASR识别结果对比，pesq/STOI github 上现成的代码，可以直接用。 主要是计算干净音频和噪声音频在频域上的差别。
基于时域的方法，我试了类似wavenet/tcnn 的方法，直接输入wav的采样点，有个前面加了二维卷积类似 stft频域变换， 输出采样点的值。更简单明了一些。但是模型大小更大，而且训练过程中的参数设置影响较大。