深度学习语音降噪损失

深度学习语音降噪是指利用深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）技术处理语音信号中的噪声，使其更清晰可听的过程。在这个过程中，一个关键的概念就是“损失函数”，特别是在训练模型时，它是用来评估模型性能并引导优化过程的标准。

对于语音降噪任务，一种常见的深度学习损失函数是“Mean Squared Error”（均方误差），通常称为MSE Loss。这个损失函数测量了原始干净语音和经过降噪处理后的预测语音之间的差异，计算的是它们差值的平方平均数。当预测语音越接近实际干净语音，MSE就越小，表明模型的效果越好。

然而，针对语音降噪，还可能采用其他的自适应或专门设计的损失函数，比如：

- "Signal-to-Distortion Ratio" (SDR) 或 Signal-to-Noise Ratio Improvement (SNRI): 这些指标关注的是处理后信号质量的提升，相比于噪声的程度。
- "Perceptual Evaluation of Speech Quality" (PESQ) 或 "Short-Time Objective Intelligibility" (STOI): 它们考虑的是人类听众对语音可理解性的主观感受，这类损失更贴近人的听觉系统。