Python語言是一種高級編程語言，被廣泛應用于數據處理、人工智能、科學計算等領域。Python中有很多優秀的庫可以實現聲音信號的處理，比如numpy、scipy、pydub、pyaudio等。在這些庫的幫助下，我們可以輕松地實現聲音信號的采集、錄制、剪裁、變換、降噪等操作。

關于降噪，常見的做法是利用數字信號處理技術對聲音信號進行濾波或變換。例如，我們可以利用快速傅里葉變換（FFT）將聲音信號變換到頻域，然后在頻域上對信號進行濾波處理，最后再將信號變換回時域。下面是一個簡單的Python代碼實現：

import numpy as np
import scipy.fftpack as fft
def denoise(audio_data):
# 將音頻數據進行快速傅里葉變換
spectrum = fft.fft(audio_data)
# 把頻域中低于某個閾值的部分設為0
spectrum[spectrum< 0.1 * spectrum.max()] = 0
# 將處理后的頻域信號進行反變換得到時域信號
denoised_data = np.real(fft.ifft(spectrum))
return denoised_data

上面的代碼僅是一個簡單的例子，實際上降噪還有很多方法和技巧。在實際應用中需要根據具體情況進行調整和優化。另外，對于非常大的聲音文件，我們還需要利用分塊處理（如overlap-add）等技術進行加速和節省內存。