由於使用者在使用
陪玩系統原始碼
時所處的環境不同，所以在進行語音連麥時，會產生不同程度的噪聲，我們需要做的就是將麥克風採集到的原始音訊資料進行處理。語音增強的目的就是將音訊資料中的噪聲去除，恢復成我們需要的
“乾淨”音訊。在陪玩系統原始碼開發中，語音增強的方式有兩種。
陪玩系統原始碼開發
一、
數字訊號處理的語音增強方法
數字訊號處理的語音增強方法是陪玩系統原始碼開發時，主流的降噪方式，具有比較深的技術奠基，根據通道數目的不同可分為兩種方式：
1、
單通道語音增強方法
在陪玩系統原始碼開發中，單通道語音增強方法運用到的數字訊號處理知識點比較多，尤其是頻域處理，其中最為廣泛應用的是基於短時譜估計的語音增強方法。
除此之外還有一種自適應濾波的方法，由於該方法的應用需要先得到一段沒有噪聲的
“乾淨”音訊才能進行降噪處理，所以在陪玩系統原始碼開發中應用比較受限。
2、
麥克風陣列的語音增強方法
由於麥克風陣列的語音增強方法考慮了訊號的空間資訊，所以在陪玩系統原始碼開發時採用，能實現比單通道的語音增強方法效果更好的特定方向干擾抑制、語音分離等問題。
麥克風陣列方法有兩種主流方式
，一種是固定波束形成法，一種是自適應波束形成法。
陪玩系統原始碼
二、
基於機器學習的語音增強方法
1、
基於機器學習的語音增強方法，在陪玩系統原始碼開發時主要利用的是機器學習的思路，透過有監督的訓練實現語音增強。在陪玩系統原始碼開發中，像瞬時噪聲消除這種用數字訊號處理方法很難解決的問題，利用基於機器學習的處理方法就可以輕鬆解決。
2
、
在陪玩系統原始碼開發中，基於機器學習的語音增強方法可以分為以下幾類：
（
1
）基於隱馬爾科夫模型的語音增強方法
（
2
）基於非負矩陣分解的語音增強方法
（
3
）基於淺層神經網路的語音增強方法
（
4
）基於深層神經網路的語音增強方法
在這幾種型別中，透過大量資料的訓練，取得效果最好的就是基於深層申請網路的語音增強方法。
陪玩系統原始碼開發搭建
在陪玩系統原始碼的開發過程中，可以使用的語音增強方式還是比較多的，可以根據語音連麥具體的使用場景進行分析，選擇最合適的方式。雖然在陪玩系統原始碼開發時實現語音連麥技術存在一定的難度，但是在提升使用者體驗方面，效果還是非常顯著的。
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