噪音处理是信号处理中的一项关键任务。通过抑制背景干扰、保留有用信息，可以显著提升音频、图像或传感信号的质量。

常用方法包括自适应滤波、Wiener滤波、谱减法和小波降噪等。传统方法依赖统计假设，在低信噪比场景可能失真。近年深度学习方法通过端到端网络学习噪声特征，效果更稳健。

在实现时，要权衡实时性、计算成本与伪影控制。评估指标常用SNR、PESQ、段内SNR等，实际应用还需考虑环境适应性与保留细节。

未来趋势包括自适应多尺度网络、对抗训练与无参考降噪等，目标是在不损失细节的前提下提升自然度。