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粉紅噪音是背景中持續存在的聲音。它會過濾掉那些分散您注意力的事物，例如人們說話或駛過的汽車，這樣它們就不會打擾您的睡眠。您可能聽說過它稱為環境噪音。

白噪聲它包含您可以聽到的聲音頻譜中發現的所有頻率的等份。它通常被稱為寬帶噪聲。白噪聲使用聲音頻率的混合來產生靜態的聲音。它可以是強烈而高亢的，就像風扇、空調或吸塵器一樣。

燃氣輪機的氣動噪聲主要來源于壓氣機內空氣產生的脈動，是由葉片壓力脈動引起的單音噪聲和湍流流體與葉片相互作用產生的寬帶噪聲的組合。因此，單音噪聲的分離對于預測每個噪聲源對降噪和健康監測的貢獻至關重要。

量子噪聲是指影響量子系統的不需要的干擾，導致量子計算中的錯誤。與可能簡單地向信號添加隨機誤差的經典噪聲不同，量子噪聲可能會產生更復雜和有害的影響。這是量子計算機發展中的一個重大挑戰，因為它可能導致量子位失去其微妙的量子態，即退相干。

由于深度學習方法，語音和事件識別系統的性能最近顯著提高。然而，當算法部署在機器人上時，由于訓練神經網絡時執行器會產生看不見的機械噪聲和電氣干擾，其中一些任務仍然具有挑戰性。

風力渦輪機徹底改變了能源領域，提供了可持續和可再生的電力來源。然而，雖然它們提供了無數的環境效益，但它們也帶來了噪音污染方面的挑戰。風力渦輪機產生的噪音會影響附近的居民和野生動物。

脈沖噪聲(IN)廣泛存在于許多通信系統中，嚴重影響了OFDM通信系統的性能。設計了一種基于所有子載波的聯合信道和IN估計方法。

提出了一種基于 DnCNN 和 U-net 的新網絡架構，用于地震隨機降噪。這兩種網絡架構通過遷移學習結合起來。在預訓練網絡中，遵循DnCNN框架下的基本網絡架構，但減少了原始網絡層數并在前幾層使用擴張卷積。

將地震數據視為整個網絡中的圖像。使用自然圖像訓練網絡，然后通過遷移學習將其轉移到合成地震圖像。其次，利用偏移的地震圖像來訓練與第一步中使用的網絡不同的網絡。

訓練實例在深度學習方法中至關重要，然而，對于地球物理問題，獲取完整的訓練數據并不容易，尤其是解決實際問題時。一方面，地震數據采集成本高昂，且現場數據有限且復雜，獲得干凈的數據具有挑戰性。

有幾種經典的深度學習去噪方法。提出了一種名為ResNet（Deep Residual Network）的殘差學習框架，它在不造成訓練困難的情況下實現了網絡深度的增加。

陸上或海上傳感器記錄的地震信號通常受到隨機噪聲的污染，導致地震數據質量差、信噪比（SNR）低。提高地震數據的信噪比是地震數據處理的目標之一，其中隨機噪聲抑制在疊前和疊后地震數據處理中都起著關鍵作用。

地震現場數據通常受到隨機或復雜噪聲的污染，嚴重影響地震數據的質量，污染地震成像和地震解釋。提高地震數據的信噪比（SNR）一直是地震數據處理的關鍵步驟。

目前，許多算法使用單個最小特征值來估計真實噪聲水平，并且這些算法估計的水平已被證明小于真實噪聲水平，這稱為低估。

基線噪聲也稱為基線噪聲，一般規定為：在數值上為最小檢測限的二分之一或三分之一。當然，不同的儀器和不同的操作條件有不同的基線噪聲。當我們放大光譜時，我們會看到基線有一些小的波動。這是基線噪聲。

結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。結果顯示相似的噪聲魯棒性，盡管使用前者產生更銳利的邊緣，而使用后者產生稍微粗糙的邊緣。

邊緣檢測是通過識別對象之間顏色或強度信號邊界變化的區域來勾畫場景中對象輪廓的過程，對于對象識別、圖像分割和特征提取等計算機視覺應用至關重要。

白噪聲（包含整個聲譜中相當于強度的頻率）聽起來像嘶嘶靜電，因為我們對與嘶嘶聲匹配的中等高頻更加敏感。大多數人會更喜歡其他的聲音，尤其是那些偏向低頻的聲音。這些包括棕色和粉紅噪聲。

機器學習中的船舶噪聲分類過程通常涉及將原始音頻信號轉換為聲譜圖，以提取相關特征進行識別。然而，此轉換過程可能會導致原始信號中的信息丟失。另外，用于創建頻譜圖的濾波器可以基于信號的頻率選擇性地保留某些信號特征。

與噪聲總是影響網絡準確性的觀點相反，他認為噪聲并不總是有害的，并且在某些領域，正向激勵噪聲對簡單神經網絡的影響比對抗性學習的影響更大。

與之前的去噪方法不同，提出使用正激勵噪聲將噪聲引入數據集擴展并提取融合特征作為網絡輸入。實驗結果表明，噪聲在一定條件下可以提高網絡識別率。該方法為有限水聲數據集的問題提供了一種新穎的解決方案，并提高了船舶噪聲分類模型的通用性。

提出了一種以 MFCC 作為輸入的海洋噪聲分類和識別系統，能夠對來自鯨目動物、魚類、海洋無脊椎動物、人為聲音、自然聲音和被動聲學海洋噪聲記錄的未識別海洋聲音進行分類。

為了解決這些問題，人們提出了各種信號處理方法來提取水聲信號的特征，包括LOFAR譜、Meier標量譜圖、Meier倒譜系數(MFCC)和Hilbert-Huang變換特征。

船舶噪聲分析是水聲遙感研究的一個關鍵領域，因為它在識別船舶方向、類型甚至特定船舶身份方面具有實際意義。然而，數據的有限性給開發準確的船舶噪聲分類模型帶來了挑戰。

聲音吸收材料主要用于降低噪音、改善聲音質量，常見的有以下幾種：泡沫材料：因其內部的空氣隔斷可以吸收聲波，使聲音在通過時轉化為熱能，達到降低聲音反射、提高聲音吸收的目的，常被用于吸聲處理。