La relación señal-ruido (SNR) es información a priori necesaria para muchos algoritmos o técnicas de procesamiento de señales. Sin embargo, existen muchos problemas en las técnicas convencionales de estimación de SNR, como el rango de aplicación limitado de tipos de modulación, el estrecho rango efectivo de estimación de relación señal-ruido y la escasa capacidad para adaptarse a desplazamientos temporales y desplazamientos de frecuencia no nulos. En este documento, se propone una técnica de estimación de SNR basada en aprendizaje profundo (DL), que es una técnica no asistida por datos (NDA). Se utiliza un estimador de segundo y cuarto momento (M2M4) como referencia, y los resultados experimentales muestran que el rendimiento y la robustez del método propuesto son mejores, y los rangos de aplicación de tipos de modulación son más amplios. Al mismo tiempo, el método propuesto no solo es aplicable a la señal de banda base y la señal incoherente, sino que también puede estimar la SNR de la señal de frecuencia intermedia.