今年会阅读基于噪声轮廓的处理资料，会注意工具需要估计哪些频率成分属于背景。估计与原声音重叠时，降噪可能同时影响有用内容。背景变小并不保证声音更自然，有时还会出现短促、零碎或像金属般的残留变化。
噪声轮廓不是完整身份识别
一段只有背景的样本，可以帮助工具了解当时的噪声特征，但环境随后变化时，原估计未必继续适用。若选区含有语音或音乐，处理也可能把这些特征当作需要削弱的对象。不能只因软件成功取得轮廓，就认定全部条件已经正确。
提高衰减量可能减少更多背景，也可能损失细节或增加处理痕迹。具体结果依算法与素材，不宜把某个参数写成万能修复值。突发声、混响和失真也可能需要不同方法，不能都归为相同噪声。
回听被移除的内容
一些工具允许试听残余或被削去的部分，可以帮助判断是否误伤必要声音。仍需结合完整结果回听，避免只追求残留里没有任何声响。对语音而言，辅音、尾音和停顿都值得检查，不仅是最响的句子。
Audacity的降噪文档讨论了相关取舍。保留源件，使用适当强度并记录选区，能让后续判断有依据。修复应以需要保留的信息为中心，而不是把背景数字降得越低就视为越成功。