和稀疏算法相结合的音频相结合的音频降噪算法有哪些

根据提供的引用内容，我们可以得知将稀疏表示技术和NLM相结合可以用于图像去噪，而引用中提到的降噪算法是针对音频的。因此，我们可以得出结论：将稀疏表示技术和NLM相结合的音频降噪算法并没有被提到。但是，我们可以根据这两种算法的思想，尝试提出一种新的算法来解决音频降噪问题。

一种可能的方法是，将音频信号分解为多个小块，然后对每个小块进行稀疏表示，即用尽可能少的基向量来表示该小块。然后，使用NLM算法对每个小块进行去噪处理。最后，将所有小块重新组合成一个完整的音频信号。这种方法的优点是可以处理非高斯噪声，并且可以在保留信号细节的同时去除噪声。

另一种可能的方法是，将音频信号表示为一个稀疏矩阵，其中每一列代表一个小块。然后，使用NLM算法对每个小块进行去噪处理，并将结果存储在一个新的稀疏矩阵中。最后，将新的稀疏矩阵转换回音频信号。这种方法的优点是可以处理非高斯噪声，并且可以在保留信号细节的同时去除噪声。