Почему алгоритмы глубокого обучения лучше справляются с удалением фонового шума?

Алгоритмы глубокого обучения лучше справляются с удалением фонового шума, потому что они используют нейронные сети для изучения сложных шаблонов непосредственно из данных. www.analyticsvidhya.com Это позволяет комплексно решать задачу без необходимости в ручных функциях и достигать высокой производительности в различных сценариях. www.analyticsvidhya.com

Основное преимущество нейросетей перед заранее подготовленными фильтрами заключается в большем охвате различных видов шумов. habr.com Нейросеть можно натренировать, постоянно добавляя всё новые виды шума. habr.com

Также алгоритмы глубокого обучения способны адаптироваться к различным типам шума и обрабатывать аудио в реальном времени. na-journal.ru Например, метод RNNoise, который сочетает в себе принципы обработки сигнала и глубокого обучения, используется в реальном времени, что делает его идеальным для интеграции в мобильные приложения. na-journal.ru