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深度学习在噪声分析与抑制中的应用

在上一节中，我们讨论了传统的噪声分析与抑制方法，包括滤波器设计、频域分析和时域分析。然而，随着深度学习技术的不断发展，人们开始探索其在噪声分析与抑制中的应用。深度学习模型在处理复杂的非线性关系和大规模数据集方面表现出色，从而为噪声分析与抑制提供了新的解决方案。本节将详细介绍深度学习在噪声分析与抑制中的应用原理和具体方法，并通过实际案例来展示其有效性。

1.深度学习模型概述

深度学习是一种机器学习方法，通过多层神经网络模型来学习数据的复杂特征。常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗