传统音频信号处理方法与深度学习相结合的方法

+我V hezkz17进数字音频系统研究开发交流答疑群(课题组) 

一      传统信号处理方法和深度学习可以相结合，形成一种融合的方法，以提高信号处理任务的性能和效果。以下是一些常见的传统信号处理方法与深度学习相结合的方式：

1. 特征提取：传统信号处理方法通常使用手工设计的特征提取算法来捕捉信号中的相关信息。而深度学习可以通过端到端的学习过程，自动从原始信号中学习到更具表征能力的特征表示。因此，可以将深度学习模型用于提取信号的特征，取代传统的手工特征提取过程，从而提高信号处理任务的性能。

2. 降噪与增强：传统的信号处理方法在降噪和信号增强任务中可以与深度学习相结合。传统方法中的滤波、谱减法等技术可以用作预处理步骤，减小输入信号中的噪声。然后，深度学习模型可以进一步学习和推断出信号中存在的噪声和干净信号之间的关系，实现更精确的降噪或信号增强。

3. 数据增强与拓展：在训练深度学习模型时，数据量往往是一个关键因素。传统信号处理方法可以用于生成合成数据、扩充数据集或增强训练数据，以增加深度学习模型的泛化能力和鲁棒性。

4. 结合模型和优化算法：传统的优化算法（如梯度下降、最小二乘法等）可以与深度学习模型结合，用于调整模型参数，从而更好地拟合信号处理任务的目标函数。

总体而言，传统信号处理方法和深度学习可以相互补充，结合他们的优点可以在信号处理任务中获得更好的性能和效果。这种结合可以提高特征表示能力、降低噪声、增强信号和拓展数据等方面。

二   什么是过DAE、DNN、LSTM或者GAN，实现频谱映射？

频谱映射是一种将输入信号的频谱转换为目标频谱的过程。以下是使用DAE（深度自