深度学习信号降噪算法

回答: 深度学习信号降噪算法是一种将深度学习应用于噪声抑制的方法。它的主要思想是将经典信号处理与深度学习相结合，以创建一种小型且快速的实时噪声抑制算法。这种算法可以在树莓派等低成本设备上运行，并且比传统的噪声抑制系统更简单（更容易调音）并且听起来更好。深度学习信号降噪算法的核心是递归神经网络，它可以对输入信号进行学习和建模，以准确地分离出噪声和语音信号。这种算法通常包括语音活动检测模块、噪声频谱评估模块和谱减模块，通过对输入信号进行分析和处理，实现对噪声的抑制。然而，要在各种噪音条件下始终保持良好的性能，需要对算法进行仔细的调整和测试，这既是科学也是艺术的结合。\[1\]\[2\]\[3\]
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- *1* *2* *3* [RNNoise – 基于深度学习的降噪方案](https://blog.csdn.net/danteLiujie/article/details/102632918)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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