降噪算法主要包括以下幾種方法：
頻域濾波方法。這種方法將噪聲信號從時域轉換到頻域，通過濾波技術去除特定頻率範圍內的噪聲。常見的頻域濾波方法包括快速傅立葉變換(FFT)濾波、小波變換濾波和自適應濾波等。
自適應濾波方法。自適應濾波器可以根據環境噪聲的變化自動調整濾波特性，以適應不同場合的降噪需求。主要方法包括最小均方歸納濾波器(NLMS)和遞歸最小二乘算法(RLS)。
譜減法。這是一種頻域降噪方法，它通過在頻域分析噪聲和信號，並差值操作來估計信號。譜減法的基本思想是噪聲的功率譜密度較高，而信號的功率譜密度較低，通過減去一個合適的增益係數，達到抑制噪聲的目的。
時間域濾波方法。這些方法直接在時域對信號進行處理，如中值濾波、均值濾波和卡爾曼濾波等。雖然這些方法能在一定程度上去除不同類型的噪聲，但也可能對信號本身產生一定的破壞。
機器學習方法。近年來，深度學習、卷積神經網路等技術的發展為噪聲降低領域帶來了新的思路。通過大量樣本的學習，可以構建降噪模型，適應不同類型、不同強度的噪聲。
高斯低通濾波去噪。這是一種有效的去噪技術，特別適用於去除服從常態分配的噪聲。
AI降噪算法。例如RNNoise算法模型，它通過提取語音和噪音特徵數據進行訓練，得到一個能夠區分語音信號和噪聲信號的模型，然後用這個模型處理輸入的音頻信號，實現降噪效果。
這些方法各有優缺點，適用於不同的降噪需求和場景。