Для распознавания и удаления фоновых звуков используются алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения. 1 Некоторые из них:

• Профилирование шума. 1 Система анализирует входное аудио или видео, чтобы идентифицировать и профилировать различные типы шума, такие как окружающий шум, ветер, гудение оборудования. 1 Это помогает алгоритму различать нужный сигнал (речь, музыку) и нежелательные компоненты шума. 1
• Разделение сигналов. 1 Для этого используются такие методы, как спектральное стробирование, фильтрация Винера и глубокие нейронные сети. 1 Они отделяют компоненты шума от желаемого аудиосигнала в частотной области, используя различные спектральные и временные характеристики речи или музыки по сравнению с фоновым шумом. 1
• Шумоподавление. 1 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. 1

Некоторые сервисы, использующие эти алгоритмы: Krisp, Cleanvoice AI, Adobe Podcast. 13