帮我写一篇语音降噪的综述吧

语音降噪是一种常见的信号处理技术，旨在减少环境噪声对语音信号的影响，提高语音信号的质量和清晰度。随着人工智能技术的发展，越来越多的语音降噪算法被提出并应用于实际场景中。本文将综述当前常见的语音降噪算法及其优缺点。

1. 基于频域的语音降噪算法

基于频域的语音降噪算法是最常见的一类算法。其基本思想是将语音信号从时域转换到频域，并通过滤波器滤除环境噪声。常见的方法包括谱减法、短时傅里叶变换法和小波变换法等。这类算法的优点是简单易懂，计算速度快，但是对于非平稳噪声和非线性失真效果不佳。

2. 基于时域的语音降噪算法

基于时域的语音降噪算法是近年来提出的一种新型算法，其基本思想是直接对语音信号进行处理，而不需要将其转换到频域。该类算法的代表是基于深度学习的降噪自编码器（Denoising Autoencoder，DAE）。该算法通过神经网络学习语音信号的特征表示，并将其应用于降噪。相比于基于频域的算法，基于时域的算法可以处理非线性失真的情况，并且可以更好地保留语音信号的细节信息。

3. 基于混合域的语音降噪算法

基于混合域的语音降噪算法是将时域和频域的算法结合起来，以取长补短。该类算法的代表是基于深度学习的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）降噪方法。该算法将语音信号分别转换到时域和频域，然后使用RNN进行降噪，最后再将两者合并得到最终的降噪结果。该算法能够处理非线性失真效果，同时也能够保留语音信号的细节信息。

总之，语音降噪是一个重要的信号处理技术，其应用范围非常广泛。当前，基于深度学习的降噪算法在语音降噪方面已经取得了不错的效果，未来这类算法还有很大的发展空间。