AI 降噪模型的基礎知識

AI 模型也就是我們經常聽到的深度學習模型、機器學習模型或人工神經網絡模型。其實 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。

AI 模型的構建普遍采用大量數據訓練的方式，來讓模型學習到數據內隱含的信息，這就是所謂的機器學習。在降噪這個領域，模型的輸入是帶噪的語音信號，模型的輸出是純凈的語音信號，我們通過大量的這樣成對的帶噪和純凈的語音數據，來訓練 AI 模型，使其具有降噪的能力。

下面我們來看看常見的 AI 降噪模型的結構，以及 AI 降噪模型的訓練方法。

常見模型結構

AI 模型常采用人工神經網絡來模擬人腦神經的記憶和處理信號的能力。常見的人工神經網絡類型有深度神經網絡（Deep Neural Network，DNN）、卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）、循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）等。

DNN

一個典型的 DNN 網絡結構如圖 1 所示：

可以看到圖 1 中信號從輸入層到輸出層中間經歷了 n 個隱藏層。每層都是線性連接，并且
每層中的圓圈都代表一個神經元。舉個例子，圖 1 中隱藏層 1 中的第一個數 ，就是由
輸入層的（ x1，x2 ，x3 ）的線性加權得到的，即

總結

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

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