降噪是一种处理信号中噪音的技术，常见的方式包括：

1. 滤波器：使用数字滤波器或模拟滤波器来滤除噪音。常见的滤波器类型包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。

2. 自适应滤波：根据信号的特性动态调整滤波器参数，以更好地适应噪音的变化。

3. 频谱减法：通过获取噪声信号的频谱，并从受噪声干扰的信号中减去噪声信号的频谱来降低噪音。

4. 小波变换：利用小波变换将信号从时间域转换到频率域，在频率域进行噪声滤波，然后将信号从频率域转换回时间域。

5. 自适应降噪：根据输入信号的实时特性动态调整降噪算法，以更好地抑制噪声。

6. 谱减法：利用信号的短时傅里叶变换（STFT）来分析信号的时频特性，并采用减少噪声的方法来减少噪声的影响。

7. 信号重建：通过对损坏的信号进行建模，并尝试恢复原始信号来消除噪音。

8. 神经网络降噪：利用深度学习技术，特别是卷积神经网络 (CNN) 或循环神经网络 (RNN)，来学习和移除噪音。

这些方法通常会结合使用，根据实际情况选择最适合的方法来降低噪音。