水下音訊傳輸中的深度神經網路降噪技術
概述
近期，中山大學和約翰尼斯堡大學的科學家設計了一種運用機器學習的新模型，以更好地表徵水下聲學通道干擾，提高海洋和離岸傳輸的準確性。在水下環境中，傳輸精度和可靠性受到許多背景噪聲和潛在失真的干擾。因此研究中提高通道估計效能的建模對於降低誤差和背景噪聲干擾非常重要。降低水下噪聲干擾的深度神經網路技術
過去的降噪模型通常無法區分常見的干擾和稀有的干擾，而深度神經網路技術則可以有效地區分稀有干擾。為了有效地在極具挑戰性的環境中降低水下傳輸中的噪聲干擾，研究人員提出了一種基於模型驅動的稀疏學習方法，它基於機器學習，具有除噪能力。與傳統的抗干擾或抗噪聲方法相比，這種方法具有更好的通道估計效能。影響和應用
這種方法促進了音訊傳輸的精度和可靠性，除了提升水下通訊以外，還可以用於提升海洋科學和監測精度以及提高海洋資源獲取效率。這種方法不僅可以提高水下通訊的精準度和可靠性，而且能夠更好地區分干擾，提高通道估計效能。展望
科學家希望設計一種 AI 增強的水下聲學傳輸系統，該系統不僅利用文章中所述的學習方法進行通道估計，而且可以基於未來的 AI 技術解決整個傳輸任務，提高聲學通訊的可靠性和準確度。如果設計得當，機器學習模型將能夠獨立地區分訊號和噪聲，透過自主、精確的通道估計對傳輸進行降噪處理。結論和建議
該研究的成果顯示出，機器學習對於解決水下傳輸中的背景噪聲干擾問題具有巨大的潛力。未來，我們可以進一步加固水下聲學模型的準確性，並開發更有效的通道估計方法，以降低水下傳輸中的干擾和噪聲。也許最終我們能夠開發一種全自動、完美降噪的下水道通訊系統。Underwater acoustics-深度學習,神經網路,水下聲學,噪音減少
