粉红噪音是背景中持续存在的声音。它会过滤掉那些分散您注意力的事物，例如人们说话或驶过的汽车，这样它们就不会打扰您的睡眠。您可能听说过它称为环境噪音。

白噪声它包含您可以听到的声音频谱中发现的所有频率的等份。它通常被称为宽带噪声。白噪声使用声音频率的混合来产生静态的声音。它可以是强烈而高亢的，就像风扇、空调或吸尘器一样。

燃气轮机的气动噪声主要来源于压气机内空气产生的脉动，是由叶片压力脉动引起的单音噪声和湍流流体与叶片相互作用产生的宽带噪声的组合。因此，单音噪声的分离对于预测每个噪声源对降噪和健康监测的贡献至关重要。

量子噪声是指影响量子系统的不需要的干扰，导致量子计算中的错误。与可能简单地向信号添加随机误差的经典噪声不同，量子噪声可能会产生更复杂和有害的影响。这是量子计算机发展中的一个重大挑战，因为它可能导致量子位失去其微妙的量子态，即退相干。

由于深度学习方法，语音和事件识别系统的性能最近显着提高。然而，当算法部署在机器人上时，由于训练神经网络时执行器会产生看不见的机械噪声和电气干扰，其中一些任务仍然具有挑战性。

风力涡轮机彻底改变了能源领域，提供了可持续和可再生的电力来源。然而，虽然它们提供了无数的环境效益，但它们也带来了噪音污染方面的挑战。风力涡轮机产生的噪音会影响附近的居民和野生动物。

脉冲噪声(IN)广泛存在于许多通信系统中，严重影响了OFDM通信系统的性能。设计了一种基于所有子载波的联合信道和IN估计方法。

提出了一种基于 DnCNN 和 U-net 的新网络架构，用于地震随机降噪。这两种网络架构通过迁移学习结合起来。在预训练网络中，遵循DnCNN框架下的基本网络架构，但减少了原始网络层数并在前几层使用扩张卷积。

将地震数据视为整个网络中的图像。使用自然图像训练网络，然后通过迁移学习将其转移到合成地震图像。其次，利用偏移的地震图像来训练与第一步中使用的网络不同的网络。

训练实例在深度学习方法中至关重要，然而，对于地球物理问题，获取完整的训练数据并不容易，尤其是解决实际问题时。一方面，地震数据采集成本高昂，且现场数据有限且复杂，获得干净的数据具有挑战性。

有几种经典的深度学习去噪方法。提出了一种名为ResNet（Deep Residual Network）的残差学习框架，它在不造成训练困难的情况下实现了网络深度的增加。

陆上或海上传感器记录的地震信号通常受到随机噪声的污染，导致地震数据质量差、信噪比（SNR）低。提高地震数据的信噪比是地震数据处理的目标之一，其中随机噪声抑制在叠前和叠后地震数据处理中都起着关键作用。

地震现场数据通常受到随机或复杂噪声的污染，严重影响地震数据的质量，污染地震成像和地震解释。提高地震数据的信噪比（SNR）一直是地震数据处理的关键步骤。

目前，许多算法使用单个最小特征值来估计真实噪声水平，并且这些算法估计的水平已被证明小于真实噪声水平，这称为低估。

基线噪声也称为基线噪声，一般规定为：在数值上为最小检测限的二分之一或三分之一。当然，不同的仪器和不同的操作条件有不同的基线噪声。当我们放大光谱时，我们会看到基线有一些小的波动。这是基线噪声。

结合拉普拉斯算子和高斯算子的拉普拉斯算子探索了新方法。结果显示相似的噪声鲁棒性，尽管使用前者产生更锐利的边缘，而使用后者产生稍微粗糙的边缘。

边缘检测是通过识别对象之间颜色或强度信号边界变化的区域来勾画场景中对象轮廓的过程，对于对象识别、图像分割和特征提取等计算机视觉应用至关重要。

白噪声（包含整个声谱中相当于强度的频率）听起来像嘶嘶静电，因为我们对与嘶嘶声匹配的中等高频更加敏感。大多数人会更喜欢其他的声音，尤其是那些偏向低频的声音。这些包括棕色和粉红噪声。

机器学习中的船舶噪声分类过程通常涉及将原始音频信号转换为声谱图，以提取相关特征进行识别。然而，此转换过程可能会导致原始信号中的信息丢失。另外，用于创建频谱图的滤波器可以基于信号的频率选择性地保留某些信号特征。

与噪声总是影响网络准确性的观点相反，他认为噪声并不总是有害的，并且在某些领域，正向激励噪声对简单神经网络的影响比对抗性学习的影响更大。

与之前的去噪方法不同，提出使用正激励噪声将噪声引入数据集扩展并提取融合特征作为网络输入。实验结果表明，噪声在一定条件下可以提高网络识别率。该方法为有限水声数据集的问题提供了一种新颖的解决方案，并提高了船舶噪声分类模型的通用性。

提出了一种以 MFCC 作为输入的海洋噪声分类和识别系统，能够对来自鲸目动物、鱼类、海洋无脊椎动物、人为声音、自然声音和被动声学海洋噪声记录的未识别海洋声音进行分类。

为了解决这些问题，人们提出了各种信号处理方法来提取水声信号的特征，包括LOFAR谱、Meier标量谱图、Meier倒谱系数(MFCC)和Hilbert-Huang变换特征。

船舶噪声分析是水声遥感研究的一个关键领域，因为它在识别船舶方向、类型甚至特定船舶身份方面具有实际意义。然而，数据的有限性给开发准确的船舶噪声分类模型带来了挑战。

声音吸收材料主要用于降低噪音、改善声音质量，常见的有以下几种：泡沫材料：因其内部的空气隔断可以吸收声波，使声音在通过时转化为热能，达到降低声音反射、提高声音吸收的目的，常被用于吸声处理。