声的抑制是一个涉及多个领域的复杂话题，包括音频处理、视频处理以及环境噪声控制等。以下是一些常见的声抑制方法：
噪声抑制技术：
频谱减除（Spectral Subtraction）：通过分析背景噪声的频谱特性，从原始音频信号中减去这些噪声成分。Wiener滤波器：一种基于统计原理的滤波器，能够根据输入信号的统计特性来优化输出信号，从而抑制噪声。谱门限（Spectral Gate）：设置一个阈值，只保留超过该阈值的频率成分，以减少背景噪声的影响。语音增强技术：
深度学习模型：如DNN（深度神经网络）、LSTM（长短期记忆网络）等，通过训练大量数据来学习语音和噪声的特征，从而实现高效的语音增强。自适应滤波器：能够根据输入信号的变化自动调整滤波器的系数，以消除或降低噪声信号。波束成形（Beamforming）：利用多麦克风阵列来定向拾取特定方向的声音，从而抑制来自其他方向的噪声。声反馈抑制：
相位调制：在电声路径上对声音信号进行频移，破坏自激振荡相位条件，从而抑制声反馈。增益控制：将整体放大倍数控制在自激振荡幅度允许范围内，以避免产生啸叫。陷波器陷波：针对啸叫频点，利用窄带陷波器破坏自激振荡幅度条件。合理摆放音箱和话筒：使音箱发出的声音不容易传到话筒中，如让话筒远离音箱、调整音箱和话筒的角度等。瞬态噪声抑制：
动态范围压缩（DRC）：调节时域增益的攻击释放时间，以抑制瞬态噪声。频域上的瞬噪抑制算法：如Onsemi原厂的INR算法，通过统计输入信号声压级和时间等信息进行瞬噪检测，并对特定频带进行抑制。环境噪声控制：
房间建筑声学设计：通过减少简正共振现象的发生、避免凹面反射等方式，改善房间的频率响应特性，从而减少声染色现象。使用吸音材料：在室内装修中充分考虑吸音材料和吸音结构对各个频率吸收(反射)均匀的问题，以减少对不同频率的声音反射或吸收不一致的情况。综上所述，声的抑制方法多种多样，需要根据具体的应用场景和需求选择合适的方法。在实际应用中，可能需要结合多种方法以达到最佳的声抑制效果。
