哥廷根数学学派
哥廷根数学学派

为什么很少拿神经网络来直接做滤波器呢？

其实无论是IIR（RNN）还是FIR(CNN)滤波器都可以看成一个简单神经网络，而且有严格的推理，可解释性比神经网络强多了，而已易于工程实现，因此在工程中大量应用。你说的含色噪声和其他乱七八糟的噪声难以滤除时，优先考虑现代信号处理方法（小波等）。

目前随着深度学习的兴起，深层神经网络进行信号滤波开始兴起（数据，算法，计算资源提升），虽然可解释性很弱吧。

举几个例子

基于深层神经网络的超低频信号降噪方法

为什么很少拿神经网络来直接做滤波器呢？_第1张图片

为什么很少拿神经网络来直接做滤波器呢？_第2张图片
为什么很少拿神经网络来直接做滤波器呢？_第3张图片

详细的例子

MATLAB环境下基于深度学习的JPEG图像去块（Image Deblocking） - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 MATLAB环境下基于深度学习的JPEG图像去块（Image Deblocking） - 知乎

MATLAB环境下基于深度学习的语音降噪方法 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/56

基于深度学习的超低频信号降噪方法

程序使用的深度学习模块为pytorch，运行环境为jupyter notebook和python，降噪结果如下

一种音频降噪优化方法—基于时频正则化重叠群收缩

为什么很少拿神经网络来直接做滤波器呢？_第4张图片

该代码运行环境为MATLAB R2021B，一种音频降噪优化方法—基于时频正则化重叠群收缩，附带参考文献,英文注释，便于理解。

代码面包多下载，见评论区链接

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