AI降噪技術基于深度神經網絡(DNN)，通過大量的噪聲和清晰語音樣本進行訓練，使神經網絡能夠學習不同噪聲與清晰語音的特征模式其核心算法包括卷積神經網絡(CNN)、遞歸神經網絡(RNN)及其變種(如LSTM和GRU)，以及生成對抗網絡(GAN)這些算法能夠有效處理復雜噪聲環境下的音頻信號，動態調整降噪策略，同時保留語音的自然度和清晰度。

　　應用場景：

　　視頻會議與在線教育：AI降噪技術能夠有效抑制背景噪聲，如鍵盤聲、風扇聲等，顯著提升語音清晰度。

　　BP620數字對講機搭載高性能喇叭+AI智能消噪算法，能有效過濾背景噪音并消除嘯叫、精準提取人聲，確保在各種嘈雜區域仍能精準捕捉對講聲音，實現清晰、洪亮的通話效果。

　　語音助手與智能設備：在嘈雜環境中，AI降噪技術可提高語音識別的準確率，確保設備能夠準確理解用戶指令

　　音樂錄制與直播：AI降噪技術可用于去除環境噪聲，提高錄音質量，尤其適用于非專業錄音環境

　　車載通信：AI降噪技術能夠消除車內路噪、風噪等背景噪聲，提升語音通話和語音助手的使用體驗

　　優點：

　　高度自適應性：能夠自動適應不同噪聲環境，動態調整降噪策略

　　復雜噪聲處理能力強：能夠有效處理多種類型的噪聲，包括非穩態噪聲

　　音質保留效果好：在降噪的同時，能夠保留語音的自然度和清晰度

　　缺點：

　　計算資源需求高：AI降噪技術需要強大的計算能力來支持實時處理

　　模型訓練依賴大量數據：需要大量的噪聲和清晰語音樣本進行模型訓練