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降噪是音频图像算法中的必不可少的。

目的肯定是让图片或语音 更加自然平滑,简而言之,美化。

图像算法和音频算法 都有其共通点。

图像是偏向 空间 处理,例如图片中的某个区域。

图像很多时候是以二维数据为主,矩形数据分布。

音频更偏向 时间 处理,例如语音中的某段时长。

音频一般是一维数据为主,单声道波长。

处理方式也是差不多,要不单通道处理,然后合并,或者直接多通道处理。

只是处理时候数据参考系维度不一而已。

一般而言,图像偏向于多通道处理,音频偏向于单通道处理。

而从数字信号的角度来看,也可以理解为聚类,频率归一化之类的。

总之就是对一些有一定规律的数字数据进行计算处理。

图像降噪被磨皮美颜这个大主题给带远了。

音频降噪目前感觉大有所为,像前面分享的《基于RNN的音频降噪算法 (附完整C代码)》

能达到这样的降噪效果,深度学习 确实有它独到的一面。

但是无可厚非,做机器学习之前还是要基于前人很多 基础算法进行数据的预处理等操作。

才能达到至善至美。

各有优劣,所谓算法肯定是互相配合为主,没有说谁能替换掉谁。

做算法最核心的思路就是使用各个算法的核心思想,放大它的优点,弱化它的缺点。

当然,做人也是如此。

音频降噪算法,网上公开的算法不多,资源也比较有限。

还是谷歌做了好事,把We

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