语音震颤增强的解决办法主要包括医学治疗、技术干预和信号处理优化。对于病理因素（如肺炎、肺结核）需针对性用药；技术层面可采用类脑脉冲神经网络（SNN）或复数域循环神经网络（FRCRN）实时降噪；开源工具如优化版ClearerVoice-Studio支持批量处理，显著提升语音可懂度。
- 医学治疗：肺泡感染、肺结核等疾病需抗生素（如阿莫西林）或抗结核药物（如利福平）控制炎症，从根源改善语颤传导异常。
- AI语音增强技术：
- 类脑SNN系统（如Spiking-FullSubNet）通过动态门控神经元降低功耗，在噪声抑制挑战赛中性能超越传统模型，能耗减少千倍。
- 复数域循环神经网络（FRCRN）在低信噪比环境下提升语音可懂度40%以上，适配助听器、会议系统等实时场景。
- 开源工具应用：精简版ClearerVoice-Studio支持批量降噪，兼容Windows和高性能显卡，适合播客、影视后期等批量处理需求。
- 信号处理算法：组稀疏去噪技术利用非凸正则化（如LP/L2范数）分离语音谐波结构，结合凸优化算法保留关键频段信息。
提示：根据场景选择方案——病理因素优先就医，技术优化推荐SNN或FRCRN模型，日常需求可尝试轻量级工具。持续关注AI与医疗交叉研究，未来可能出现更高效的解决方案。
