无人机降噪主要通过“被动声学优化”、“主动控制系统”和“主动飞行管理”三种路径实现。下表汇总了主要技术路径及其核心原理：

被动声学优化：从源头改变声音

此路径通过优化无人机的物理结构和材料来直接减少噪音的产生和传播，是最基础的技术。

优化桨叶设计与气动布局：这是最核心的方法。例如，日本JAXA和ACSL联合开发的“Looprop”8字形螺旋桨，能有效抑制旋转形变，降低与空气的摩擦和“泛音”，可实现约40%的降噪。此外，增加桨叶数量、采用特殊翼型（如仿生学启发设计）也常见。

应用仿生学结构：模仿猫头鹰等具有静音飞行能力的鸟类。有研究在螺旋桨表面增加仿生凸起结构，通过实验找到了特定组合参数，在保持升力的同时实现了14.22%的噪音降低率。

使用隔音与减震材料：在机身关键部位（如电机支架、相机云台）使用阻尼材料，吸收和隔离振动噪音。

主动控制系统：用声音对抗声音

该路径不抑制噪音产生，而是通过电子系统“抵消”它，非常适合处理特定、可预测的噪音。

主动噪声控制：类似于降噪耳机。系统通过麦克风采集环境噪音，处理器实时生成相位相反的“抗噪声”信号，并由扬声器播放，从而在特定区域抵消原噪音。

音频信号处理：用于提升无人机拾取语音等目标声音的清晰度。在搭载麦克风阵列的无人机上，通过维纳滤波等算法，可以从混合信号中分离并增强人声。这类模块可被视为保障通讯质量的“降噪模块”。

主动飞行管理：智能规划与环境适应

这是更为宏观的系统级思路，通过飞行控制和路径规划来降低噪音影响。

静音路径规划：研究机构开发了能模拟声音在城市中传播的软件，结合机器学习评估噪音对社区的实时影响，从而规划出对居民干扰最小的飞行路线。

环境感知与自适应控制：无人机感知风场、建筑物分布等信息，预测和避免因湍流引发的额外噪音。