Как технологии машинного обучения помогают устранять шумы при записи речи?

Технологии машинного обучения помогают устранять шумы при записи речи, анализируя аудиосигналы и определяя структуру шума. aimojo.io Затем алгоритмы выборочно уменьшают или удаляют шум, сохраняя при этом желаемый аудиоконтент. aimojo.io

Процесс шумоподавления с помощью искусственного интеллекта включает несколько этапов: aimojo.io

1. Профилирование шума. aimojo.io Система анализирует входное аудио, чтобы идентифицировать и профилировать различные типы присутствующего шума, такие как окружающий шум, ветер, гудение оборудования и т. д.. aimojo.io Это помогает алгоритму различать нужный сигнал (речь, музыку) и нежелательные компоненты шума. aimojo.io
2. Разделение сигналов. aimojo.io Используя такие методы, как спектральное стробирование, фильтрация Винера и глубокие нейронные сети, модель искусственного интеллекта отделяет компоненты шума от желаемого аудиосигнала в частотной области. aimojo.io
3. Шумоподавление. aimojo.io После того как шум изолирован, алгоритм искусственного интеллекта применяет методы подавления, такие как спектральное вычитание или статистические модели, чтобы ослабить или удалить компоненты шума, сохраняя при этом желаемый сигнал нетронутым. aimojo.io

Некоторые инструменты, использующие технологии машинного обучения для устранения шумов при записи речи: AI-Coustics, Adobe Podcast AI, Krisp. www.geeksforgeeks.org developers.sber.ru