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低延迟降噪算法原理探讨
深度卷积神经网络
- 利用卷积神经网络的深度特征提取能力,学习输入音频的时频特征,并提取与噪声相关的特征。
- 利用多层卷积层,增加网络的深度,增强特征提取能力,提高降噪效果。
- 采用残差连接机制,缓解深度网络的梯度消失和爆炸问题,保证模型稳定性和性能。
递归神经网络
- 利用递归神经网络的时序建模能力,处理音频信号的时序依赖性,捕获噪声的动态变化。
- 采用长短期记忆(LSTM)或门控循环单元(GRU)等门控机制,控制信息的流动,提高模型对
噪声的适应性。
- 通过引入注意力机制,增强网络对噪声相关特征的捕捉能力,提高降噪精度。