Для автоматического распознавания фонового шума в видео применяются различные методы, например:

• Модели глубокого обучения. 2 При шумоподавлении видео искусственный интеллект использует свёрточные нейронные сети (CNN). 2 Они автоматически изучают сложные особенности видеокадров и используют алгоритмы глубокого обучения. 2
• Адаптивная фильтрация. 2 Метод идентифицирует и сохраняет ключевые особенности в видеокадре, подавляет шум. 2 Для этого используется алгоритм нелокальных средств (NLM) для устранения шумов в видео после анализа временных и пространственных областей. 2
• Оценка профиля шума. 2 Модели искусственного интеллекта изучают характеристики шумов, такие как временные или гауссовские шумы. 2 После этого в процессе обучения подготавливаются профили шума. 2 Когда нужно отключить шум, модель определяет его природу из подготовленных наборов данных и продолжает работу. 2
• Обучение работе с зашумлёнными и чистыми данными. 2 Для снижения уровня шума модели ИИ обучаются на зашумлённых и чистых видеокадрах. 2 Таким образом модели учатся реагировать на зашумлённый ввод и предлагать очищенный вывод. 2

Также для автоматического удаления фонового шума в видео используются программы на основе искусственного интеллекта, например VEED. 4