摘要：随着人工智能技术的迅速发展，语音信号处理技术在各个领域的应用愈加广泛，尤其是语音降噪和情感识别任务。在实际应用中，环境噪声常常影响语音信号的质量，导致情感识别的准确性降低。基于深度学习的语音信号降噪与情感识别算法能够有效地提高语音质量和情感分类精度。本文主要研究了基于深度学习的语音信号降噪与情感识别算法，并使用 MATLAB 进行仿真验证。通过设计适合的神经网络模型，本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）的混合模型，能够在多噪声环境中有效去除噪声并准确识别语音中的情感。仿真结果显示，所提算法在降噪和情感识别任务中均表现出较好的性能。

关键词：语音信号降噪；情感识别；深度学习

一、基于深度学习的语音信号降噪方法

（一）深度学习在语音信号降噪中的应用

语音信号降噪的目的是在保持语音质量的同时去除环境噪声，提升语音识别和情感分析的准确性。深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）和自编码器（AE），在这一领域中取得了显著成果。CNN能够自动提取语音信号的时间和频率特征，通过多层卷积和池化操作，有效分离噪声与有用信号。在实际应用中，CNN 可以在复杂的噪声环境下提取到清晰的语音特征，从而显著提高语音质量。自编码器在去噪方面表现出色，其通过将输入的噪声信号映射到低维的潜在空间，再通过解码器重构信号，去除其中的噪声部分。

（二）卷积神经网络（CNN）在降噪中的优势

卷积神经网络（CNN）在语音降噪中的应用越来越广泛，尤其是在处理复杂噪声环境下的语音信号时，CNN 能够自动学习信号中的空间特征，从而实现高效的降噪。CNN 通过多层卷积操作提取信号的局部特征，对于噪声和语音的分离具有很强的能力。与传统的信号处理方法相比，CNN 能够在频域和时域上同时提取信息，从而实现对噪声信号的精准识别和去除。在应用 CNN 进行语音信号降噪时，通常需要构建多个卷积层和池化层，来逐步提取不同层次的特征。通过这些特征的组合，网络能够有效地区分噪声和语音信号。此外，CNN 还具有较强的鲁棒性，能够适应不同噪声类型和不同环境的变化，在各种噪声环境下都能取得较好的降噪效果。

（三）长短时记忆网络（LSTM）在降噪中的应用

长短时记忆网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络（RNN），在处理时间序列数据方面表现出色。LSTM 通过引入门控机制，能够捕捉语音信号中的长期依赖关系，并在噪声环境中有效地去除干扰。与传统的 RNN 相比，LSTM 在梯度消失和梯度爆炸问题上具有较好的控制能力，使得它能够处理较长时间序列的数据。在语音信号降噪中，LSTM 可以学习到语音信号的时间序列特征，从而更好地区分语音信号和噪声。通过对语音信号的时间上下文进行建模，LSTM 可以将噪声信号与语音信号的时序关系分开，从而有效地去除噪声。通过结合 CNN与 LSTM，深度学习模型能够同时利用时域和频域的信息，进一步提升语音信号降噪的效果。

二、基于深度学习的语音情感识别算法

（一）情感识别的基本概念与挑战

情感识别是指从语音信号中提取情感信息并进行分类的过程。情感识别的主要任务是将语音信号中传递的情感（如愤怒、悲伤、快乐等）准确地识别出来。随着情感计算的应用越来越广泛，情感识别技术成为语音处理领域的重要研究方向。然而，情感识别面临诸多挑战，主要包括情感标注的主观性、情感与说话人语速、音高、音量等多种因素的关系复杂性，以及背景噪声对识别精度的影响。传统的情感识别方法通常依赖于手工特征提取和传统机器学习算法，如支持向量机（SVM）和决策树，这些方法在特征提取和情感分类精度上存在一定的局限性。随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的情感识别算法逐渐成为主流，能够通过学习大量数据中的特征模式，实现高效、准确的情感分类。

（二）卷积神经网络（CNN）在情感识别中的应用

卷积神经网络（CNN）在情感识别中的应用主要集中在提取语音信号的频域特征。CNN 通过多个卷积层和池化层，能够从语音信号的谱图中自动提取有意义的特征，并通过全连接层进行分类。在情感识别中，频域特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、谱质心等，往往携带着丰富的情感信息，CNN 通过学习这些频域特征，有助于提高情感识别的准确性。由于情感的表达不仅仅依赖于音高、语速等时间特征，频域特征能够更好地反映情感的变化。CNN 能够通过卷积操作提取这些频域信息，并将它们结合成一个高效的特征表示。此外，CNN 还能够避免手工特征提取的复杂性，自动从数据中学习出最有辨识力的特征，这使得其在情感识别任务中表现出较强的优势。通过对大规模语音数据进行训练，CNN 能够在各种情感类别的识别中，表现出较好的准确性和鲁棒性。

（三）长短时记忆网络（LSTM）在情感识别中的应用

长短时记忆网络（LSTM）在情感识别中的应用主要是处理语音信号的时序特性。与 CNN 不同，LSTM 更适用于处理时间序列数据，能够捕捉语音中的长短期依赖关系。情感表达往往通过语音的时序变化来实现，例如语音的音高、节奏、语速等随情感的不同而变化，LSTM通过其门控机制，可以有效学习和保留这些时序信息，提升情感识别的精度。LSTM 能够在长时间跨度内保持对情感特征的记忆，从而更准确地识别出语音中的情感。LSTM 特别适用于长时间语音数据的情感分析，能够有效处理语音中的音高变化、语速波动等情感表征。此外，LSTM 的结构也使其能够解决传统 RNN 在长时间序列处理中的梯度消失和爆炸问题，保证了其在情感识别中的高效性。结合 CNN 和 LSTM的深度学习模型，可以同时捕捉到语音信号的频域和时域特征，从而提高情感识别的准确性和鲁棒性。

（四）情感识别与降噪的联合优化模型

在实际应用中，语音信号中的噪声常常会对情感识别的精度产生影响，因此将语音信号降噪和情感识别任务进行联合优化显得尤为重要。通过结合深度学习的降噪算法和情感识别算法，可以实现更为精准的情感分析。降噪模型通过卷积神经网络（CNN）或自编码器（AE）从语音信号中去除噪声，提取清晰的语音特征，为情感识别模型提供更好的输入。情感识别模型则利用去噪后的语音信号，应用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）进行情感分类。通过联合优化这两个任务，系统能够在不同噪声环境下依然保持较高的情感识别精度。该联合优化模型的优势在于，通过对语音信号进行降噪，减少了背景噪声对情感识别结果的干扰，从而使得情感识别更加准确和可靠。该方法的仿真结果显示，结合降噪与情感识别的深度学习模型，比单独的情感识别模型具有更高的识别准确率和鲁棒性，特别是在复杂噪声环境下表现尤为突出。

结束语：本文研究了基于深度学习的语音信号降噪与情感识别算法，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）相结合的混合模型，用于实现高效的语音降噪与情感识别。通过MATLAB 仿真验证，结果表明该模型在噪声环境中具有较好的鲁棒性和较高的情感识别准确性。结合深度学习技术进行语音信号降噪和情感识别，不仅可以提高语音信号的质量，还能在多噪声环境中实现准确的情感分析。该研究为语音信号处理与情感分析领域的进一步发展提供了有力支持。

参考文献

[1] 李翔 . 基于卷积神经网络的语音信号降噪方法研究 [J]. 计算机科学与探索 ,2023,44(02):123-130.

[2] 陈丹淡 . 基于深度学习的情感语音识别算法研究 [J]. 信号处理 ,2023,39(07):89-94.