AI 降噪模型的基礎(chǔ)知識(shí)

AI 模型也就是我們經(jīng)常聽到的深度學(xué)習(xí)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)模型或人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其實(shí) AI模型的定義更為廣泛，后面的這幾種說法都是從不同角度描述了目前常用 AI 模型的特點(diǎn)。

AI 模型的構(gòu)建普遍采用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的方式，來讓模型學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)內(nèi)隱含的信息，這就是所謂的機(jī)器學(xué)習(xí)。在降噪這個(gè)領(lǐng)域，模型的輸入是帶噪的語音信號(hào)，模型的輸出是純凈的語音信號(hào)，我們通過大量的這樣成對的帶噪和純凈的語音數(shù)據(jù)，來訓(xùn)練 AI 模型，使其具有降噪的能力。

下面我們來看看常見的 AI 降噪模型的結(jié)構(gòu)，以及 AI 降噪模型的訓(xùn)練方法。

常見模型結(jié)構(gòu)

AI 模型常采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬人腦神經(jīng)的記憶和處理信號(hào)的能力。常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型有深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Network，DNN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）等。

DNN

一個(gè)典型的 DNN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖 1 所示：

可以看到圖 1 中信號(hào)從輸入層到輸出層中間經(jīng)歷了 n 個(gè)隱藏層。每層都是線性連接，并且
每層中的圓圈都代表一個(gè)神經(jīng)元。舉個(gè)例子，圖 1 中隱藏層 1 中的第一個(gè)數(shù) ，就是由
輸入層的（ x1，x2 ，x3 ）的線性加權(quán)得到的，即

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的AI降噪模型的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。