1、傳統降噪演算法，大部分是估計雜訊+維納濾波，雜訊估計的準確性，是整個演算法效果的核心。
根據雜訊的不同，大部分處理是針對平穩雜訊，以及瞬時雜訊來做。
2、rnnoise 降噪演算法，是根據純語音，以及雜訊 通過gru 訓練來做。特徵點提取，以及語料成為了演算法的核心部分。
從兩種演算法的核心部分可以了解到：
rnnoise 的優點主要：
a、乙個演算法，通過訓練，可以解決所有雜訊場景。
b、可以優化傳統雜訊估計的時延，收斂問題。
rnnoise 的缺點是：
1、深度學習演算法，落地問題。因為相對大部分傳統演算法，rnn 訓練要得到乙個很好的效果，特徵點個數，隱藏單元的個數以及神經網路層數的增加，導致模型增大，執行效率就是問題。
2、高質量的純淨語音直接決定效果的好壞！
3、rnnoise 目前測試發現，單獨執行，或者整合到webrtc 上在硬體好的pc執行效率是夠的。
機器學習 GBDT演算法與stacking演算法
gbdt 梯度提公升迭代決策樹 總結 優先解決回歸問題，將第乙個資料的殘差傳入到第二個資料中去 詳述 gbdt也是boosting演算法的一種，但是和adaboost演算法不同 區別如下 adaboost演算法是利用前一輪的弱學習器的誤差來更新樣本權重值，然後一輪一輪 的迭代 gbdt也是迭代，但是...
基於SOPC的語音降噪系統的搭建與演算法
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人事工資軟體好用嗎？與傳統算薪區別在哪？有i人事召開的線上峰會，其中重頭戲 i薪稅重磅發布，展示智慧型薪稅裝備公升級成果，讓企業薪酬管理進入數位化時代。據i人事總監will zang介紹 i薪稅，可無縫貼合 企業薪稅管理場景 無需切換系統，hr可乙個平台完成 薪酬 稅務 工作全流程，與釘釘等第三方平...