基于深度学习技术的多噪声环境下室内自适应降噪技术优化

优化多噪声环境下室内自适应降噪技术,对于人们更好地学习、工作和生活具有重要意义。多噪声环境下面临噪声的检测和定位、分析和评价、制定和执行控制策略等降噪挑战;传统的自适应算法在处理单一、稳定的噪声源时效果良好,但在处理多源、变动的噪声时性能较差,深度学习可以有效优化自适应降噪技术。研究表明,深度学习在优化自适应滤波器、提升适应性反馈消除等方面优势明显,但也应解决训练数据量大、计算资源要求高以及模型解释性差等问题。