早安，今天來講解基於深度學習及神經網路的幾個有名的模型～

利用深度學習實行單通道降噪

接下來會提及四種神經網路模型，包括RNNoise（Valin，2018）、WaveUnet（Stoller，2018）、SEGAN（Pascual，2017）、TCN（Pandey，2019）。

1. RNNoise（Recurrent Neural Network Noise Suppression）:

• 描述：RNNoise是一種基於深度學習的語音降噪模型，設計用於降低語音中的背景噪音水平。
• 特點：RNNoise使用循環神經網絡（RNN）和長短時記憶（LSTM）網絡，以學習語音和噪音之間的關係。它可以實時處理來自麥克風的語音信號並將其降噪。
• 應用：RNNoise廣泛應用於通話系統、錄音設備以及語音識別應用中，以提高語音品質。

2. WaveUnet（Waveform-to-Waveform U-Net）:

• 描述：WaveUnet是一種音訊生成模型，旨在生成高質量的音訊波形。
• 特點：WaveUnet結合了WaveNet和U-Net的設計。它使用深度卷積神經網絡（CNN）來生成逼真的音訊波形，具有高音質和高度可調性。
• 應用：WaveUnet主要應用於音訊生成，例如語音合成、音樂生成和音頻處理中的增強效果。

3. SEGAN（Speech Enhancement Generative Adversarial Network）:

• 描述：SEGAN是一種生成對抗網絡（GAN）模型，專門用於語音增強，以減少語音中的噪音。
• 特點：SEGAN使用GAN框架，其中生成器網絡負責生成乾淨的語音，而判別器網絡負責區分真實和生成的語音。這有助於改善語音的品質。
• 應用：SEGAN常用於語音通話品質增強、語音識別、語音合成以及任何需要提高語音品質的場景。

4. TCN（Temporal Convolutional Network）:

• 描述：TCN是一種卷積神經網絡（CNN）架構，專門用於處理具有時間依賴性的數據。
• 特點：TCN使用卷積操作來捕捉時間序列數據中的長期和短期時間關聯性，這使它適用於多種時間序列預測和語音處理任務。
• 應用：TCN廣泛應用於時間序列預測、語音信號處理、音樂生成以及自然語言處理等領域。

這些模型和演算法代表了音訊處理領域的一些重要進展，它們能夠改善語音和音樂的品質，並在多種應用中提供高效的解決方案。選擇哪個模型或演算法通常取決於您的具體需求和應用場景。

參考書籍：Hey Siri及Ok Google原理：AI語音辨識專案真應用開發
參考網站：今日無
學習對象：ChatGPT