在日常生活中，噪声是影响语音通话质量的重要因素之一。语音降噪技术通过消除噪声并提取干净语音，从而提高语音质量和可懂度，在移动通信、耳机、会议系统、语音交互等应用中具有巨大价值。近年来，以深度学习为代表的AI降噪技术无需像传统语音增强算法一样对信号特性进行假设，在非平稳噪声上的表现取得了显著提升，面向通信场景的智能降噪技术是其中的研究重点之一。

面向通信的AI降噪技术要求算法能够对带噪语音进行实时处理，一方面，模型不能获得未来信息，只能利用当前帧及历史信息，这要求模型满足因果性；另一方面，模型的处理延迟不能超过人的容忍程度，因此模型在设备上的推理时间也应该符合实时处理的要求。