В чем разница между шумоподавлением на основе машинного обучения и традиционными методами?

Разница между шумоподавлением на основе машинного обучения и традиционными методами заключается в подходах к удалению шума из сигнала. www.hp.com

Шумоподавление на основе машинного обучения использует алгоритмы искусственного интеллекта для уменьшения фонового шума. www.hp.com Эти методы анализируют аудио- и видеозаписи, определяют структуру шума и выборочно уменьшают или удаляют его, сохраняя при этом нужные звуки или речь. aimojo.io Некоторые преимущества такого шумоподавления:

• Повышенная точность. {10-host} Модели машинного обучения обучаются на больших данных, что позволяет им точнее различать шум и реальный контент. {10-host}
• Адаптивная обработка. {10-host} ИИ-алгоритмы могут адаптироваться к различным типам шумов и контента, например, корректируя свою работу при съёмке в условиях низкой освещённости или при высоком ISO. {10-host}
• Скорость и эффективность. {10-host} Инструменты на основе машинного обучения обрабатывают звук быстрее и эффективнее, чем традиционные методы. {10-host}
• Удобство для пользователя. {10-host} Многие инструменты для шумоподавления на базе ИИ имеют простые и интуитивно понятные интерфейсы. {10-host}

Традиционные методы шумоподавления используются, когда заранее неизвестен характер шума и речи. {7-host} При таком подходе используются обычные или спектральные пороги: заглушаются любые отзвуки, если они не превышают определённого порога по громкости. habr.com {7-host} В основе других традиционных методов лежит моделирование распределения чистой речи или шума. habr.com

Таким образом, шумоподавление на основе машинного обучения превосходит традиционные методы по точности, адаптивности, скорости и эффективности.