智能手机语音降噪解决方案的呼叫去噪离不开语音信号处理技术，它是计算机智能界面和人机交互的重要手段之一。话音信号处理技术涉及广泛，主要分为三个方面或三个阶段：
1.语音增强分离，增强噪声信号分离；
2.语音自动识别，实现从语音到文字的转换；
3.语音合成，转换成文字后，再进行语音合成，通过语音合成技术让机器说话。
自动化语音识别和语音合成目前已采用或部分采用深度学习的方法，但语音增强，也主要是采用传统的语音信号处理方法，深度学习技术的采用相对较早。
智能手机语音降噪解决方案是第一个将深度学习和计算听觉场景分析相结合的理论，通过深度学习技术，把大量工程工作转化为面向场景的定制优化工作。与此同时，传统的信号处理算法需要花费大量时间来编写人工规则，通过数据自动学习来实现对这样一组规则的判断，从而大大简化了产品应用落地的周期。
智能手机语音降噪解决方案的AI智能通话降噪方案通过深度学习商用落地语音信号处理，已经成功地在手机通信领域实现了大规模落地，目前多款AI智能通话降噪方案已成功在手机通信领域应用。
与此同时，智能手机语音降噪解决方案还将深度学习、回声消除、波束形成、声源定位等算法引入到深度学习技术中，使机器能够真正实现智能化。
智能手机语音降噪解决方案希望能建立起一个机器听觉的技术平台，利用深度学习技术，使机器具有类似人耳的听觉能力。从智能手机，到蓝牙耳机，再到IoT，产品的应用范围不断扩大，赋能多个行业，让人与人更有效地沟通，让机器更懂你我。
