在一个充满持续噪声的世界中，对更安静、更清晰的通信的追求导致了噪声抑制技术的显着进步。人工智能 (AI) 在这一努力中发挥着关键作用，彻底改变了我们处理不必要的背景噪音的方式，并提高了我们有效沟通的能力。人工智能使噪声抑制技术具有前所未有的准确性和适应性。通过利用机器学习算法，人工智能驱动的噪声抑制系统可以区分所需的语音和不需要的背景噪声，从而使它们能够选择性地抑制后者，同时保留前者。人工智能噪声抑制最突出的应用之一是在音频设备领域，特别是降噪耳机。这些耳机采用人工智能算法来持续分析和适应噪音环境，产生声波来消除不需要的声音。因此，用户可以沉浸在自己想要的音频内容中，同时享受更安静、更愉快的聆听体验。
此外，基于人工智能的噪声抑制已经进入语音通信领域。例如，视频会议平台利用人工智能算法来识别和抑制虚拟会议期间的背景噪音。这确保了参与者无论周围的物理环境如何都能清晰地听到并被听到，从而提高远程协作和通信的质量。
尽管人工智能驱动的噪声抑制和语音增强取得了重大进展，但挑战仍然存在。确保人工智能算法能够适应不同的噪声环境并保持语音的自然度仍然是一项持续的努力。在降噪和语音保留之间取得适当的平衡对于避免意外失真至关重要。随着技术的不断进步，我们可以预见人工智能驱动的噪声抑制和语音增强将更多地融入我们生活的各个方面。从更有效的远程医疗咨询到更清晰的虚拟通信，人工智能有望改变我们在日益嘈杂的世界中的沟通方式。
亿蝌语料噪声数据 1,297 小时 - 录音机的场景噪声数据 场景噪声数据，持续时间为 1,297 小时。数据覆盖多个场景，包括地铁、超市、餐厅、道路等；音频采用专业录音机录制，高采样率，双通道格式采集；注释了非噪声的时间和类型。该数据集可用于噪声建模。 10 小时 - 麦克风阵列家庭环境中的远场噪声语音数据 该数据由多组产品组成，每组产品具有不同类型的麦克风阵列。噪声数据采集自普通居民室内居住的真实家庭场景。该数据集可用于家庭场景中的语音增强和自动语音识别等任务。 531小时——麦克风、手机车内噪音数据 531小时车内场景噪音数据。包含各种车型、道路类型、车速和车窗关闭/打开状态。放置6个记录点，记录车内不同位置的噪声情况，准确匹配车辆噪声建模要求。 20小时麦克风采集射频噪声数据 数据采集于66个房间，每个房间2-4个点位。根据声源与点的相对位置，每个点采集2-5组数据。有效时间为20小时。数据记录范围广，可用于智能家居场景产品开发。
