深度学习在音频信号处理中的研究探析.pptx
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深度学习在音频信号处理中的研究探析;;01;;;;02;;;;03;;;音频分类：利用深度学习模型对音频信号进行分类，例如音乐流派分类、语音情感分类等。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）及其变体如长短期记忆网络（LSTM）等。
语音识别：将人类语音转换为文本信息，是深度学习在音频信号处理中的重要应用之一。深度学习模型如连接时序分类（CTC）、注意力机制等提高了语音识别的准确率和实时性。
音频生成：通过深度学习模型生成新的音频信号，例如语音合成、音乐生成等。生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等模型在音频生成领域取得了显著成果。
音频增强：利用深度学习技术对音频信号进行增强处理，如降噪、去混响等。深度学习模型可以学习音频信号中的复杂结构和特征，实现更高效的音频增强效果。;04;;;;;05;;;;;;;06;;;谢谢聆听
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