在深度学习中，如何运用掩模时域解码器进行实时语音降噪？请详细阐述该技术的工作流程。

在深度学习框架中，实时语音降噪技术借助掩模时域解码器提供了一种新的解决思路，其工作流程主要分为以下几步：

参考资源链接：[基于掩码时域解码器的实时语音降噪技术](https://wenku.csdn.net/doc/7b1b20e3tk?spm=1055.2569.3001.10343)

第一步，短时傅立叶变换（STFT）：首先对带有噪声的语音信号进行STFT，将其从时域转换到时频域，以提取出信号的特征。这一步骤能够将语音信号分解为一系列的频率分量，并获取对应的幅度和相位信息。
第二步，掩模估计：提取的时频特征随后被输入到预先训练好的神经网络中，神经网络根据训练时学习到的语音和噪声的统计特性，输出一个掩模，该掩模用于区分语音和噪声成分。
第三步，时域解码：获得掩模后，将其与带噪语音信号的STFT结果结合，通过时域解码器对信号进行处理。这个解码器是一个深度学习模型，它能够利用掩模信息和带噪语音的时频特征，重建出较为纯净的语音波形。时域解码器特别设计用来减少对相位信息的依赖，同时提高降噪的实时性。
第四步，逆短时傅立叶变换（ISTFT）：最后，通过ISTFT将经过深度学习模型处理的时频特征转换回时域，从而得到降噪后的语音信号。
这一过程中的关键在于，时域解码器能够更准确地重建语音信号的幅度和相位信息，从而降低延迟并实现实时语音降噪。在深度学习模型的设计上，需要注意选择合适的网络结构和训练策略，以确保模型能够在不同噪声环境下均表现出优秀的降噪能力。
为了进一步提升技术的实用性和准确性，可以参考《基于掩码时域解码器的实时语音降噪技术》一文，该文献详细介绍了这一领域的最新研究成果和实现细节，对于希望深入理解并应用掩模时域解码器进行实时语音降噪的研究者和工程师来说，是一份宝贵的资料。

参考资源链接：[基于掩码时域解码器的实时语音降噪技术](https://wenku.csdn.net/doc/7b1b20e3tk?spm=1055.2569.3001.10343)