要扣除背景噪声
1、 记录背景噪声：在进行数据采集之前，记录下环境中的背景噪声。这可以通过关闭所有声源，只留下背景噪声并用麦克风记录下来。在之后的数据处理中，可以使用这个背景噪声样本进行扣除。
2、 时域滤波：时域滤波是一种简单有效的方法，可以用于消除高频噪声。其中常用的方法是移动平均法和中值滤波法。移动平均法是将每个时刻的信号值替换为其邻域内信号值的平均值，以平滑信号并去除噪声。中值滤波法则是用窗口内的中值代替当前信号值，对于不同类型的噪声有较好的去除效果。
3、 频率域滤波：频率域滤波是一种基于信号的频率表示进行滤波的方法。常用的频率域滤波方法包括傅里叶变换、小波变换和FFT等。这些方法可以将信号从时域转到频率域，然后过滤掉背景噪声的频率成分，再将信号转回时域。
4、 自适应滤波：自适应滤波是一种根据信号的统计性质来估计噪声的方法。它根据信号的特点调整滤波器的参数，以更好地适应信号和噪声的变化情况。常用的自适应滤波算法有LMS（小均方）和RLS（递归小二乘）等。
5、 深度学习方法：近年来，深度学习在噪声去除领域取得了显著进展。通过训练深度神经网络来学习信号和噪声之间的关系，可以实现准确的噪声去除。这种方法需要大量的训练数据和计算资源，但在某些特定的应用场景中效果非常好。