Как работают алгоритмы машинного обучения в приложениях для шумоподавления?

Алгоритмы машинного обучения в приложениях для шумоподавления работают следующим образом: по зашумлённому сигналу учатся восстанавливать эталонный. advanced-science.ru В результате получается обученная модель, применив которую к исходному (эталонному) сигналу, можно получить очищенный от шумов сигнал. advanced-science.ru

Например, для шумоподавления аудиосигналов в начале и конце голосовой записи используют участки, на которых отсутствует речь, но ясно различим шум. advanced-science.ru Эти участки служат моделью шума, а извлечённый из них шум накладывают поверх исходной голосовой записи. advanced-science.ru Тогда исходная запись будет эталоном, а запись с наложенным поверх шумом — зашумлённым сигналом, который нужно научиться фильтровать. advanced-science.ru

Также для шумоподавления изображений используют автокодировщики — типы нейронных сетей, которые сжимают входящие данные и воссоздают их заново. pythonru.com