Современные нейросети для обработки аудиоданных работают на основе машинного обучения. 2 Нейросети учатся распознавать различные звуковые компоненты, анализируя огромные массивы музыкальных композиций. 2 Каждая из них имеет метки, указывающие, какая часть звука соответствует определённому компоненту. 2

Процесс обучения нейросети: 2

1. Нейросети предоставляют набор данных, где каждая композиция имеет свои метки. 2
2. Нейросеть анализирует эти данные и находит закономерности, которые позволяют ей впоследствии точно определять границы между различными элементами музыкальной композиции. 2

Некоторые принципы работы нейросетей для обработки аудио:

• Архитектура «энкодер-декодер». 2 Энкодер преобразует входной аудиосигнал в скрытое представление, которое содержит информацию о различных компонентах звука. 2 Декодер восстанавливает исходный сигнал, но уже разделённый на отдельные дорожки. 2
• Спектральный анализ. 1 Этот метод позволяет разложить звуковой сигнал на его составляющие и определить, какие частоты присутствуют в сигнале и с какой амплитудой. 1
• Синтез речи. 4 Нейросети анализируют входной текст, разбивают его на фразы и слова, определяют правильное произношение, учитывая контекст и языковые правила. 4 Затем алгоритм выбирает подходящие звуковые единицы из своей базы данных, соединяет их, регулируя тон, темп и интонацию. 4
• Фильтрация шумов. 3 Самообучающиеся модели анализируют архив записей, где известно, как звучит чистый сигнал и как он портится из-за окружающих факторов, а потом усваивают принципы коррекции. 3