Алгоритмы глубокого обучения лучше справляются с удалением фонового шума, потому что они используют нейронные сети для изучения сложных шаблонов непосредственно из данных. 1 Это позволяет комплексно решать задачу без необходимости в ручных функциях и достигать высокой производительности в различных сценариях. 1

Основное преимущество нейросетей перед заранее подготовленными фильтрами заключается в большем охвате различных видов шумов. 2 Нейросеть можно натренировать, постоянно добавляя всё новые виды шума. 2

Также алгоритмы глубокого обучения способны адаптироваться к различным типам шума и обрабатывать аудио в реальном времени. 3 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. 3