在音频反馈抑制机器学习过程中实际发生了什么过程？

Question

在训练了一个神经网络(NN)来区分干净的音频信号和带有特定“噪声”的信号之后，机器学习模型“清理”了一个未被看到的充满噪声的音频文件，实际发生了什么机制呢？

它不对输入音频文件上的模型进行滤波或减法，因为所需音频文件的频率分量似乎“不受干扰”，尽管噪声频率分量与所需音频文件的部分重叠。

感谢您的时间和帮助给一些指导，以回答这个问题。

Answer 1

神经网络学习的过程通常被称为“黑匣子”，因为我们不能完全理解它，也就是说，它不是“可解释的”。

这样，你所指的处理过程是网络在它的训练中学到的东西，但不是我们可以解释的东西。因此，你的问题的答案是“我们不知道”网络所做的处理的确切特征，因为它的黑匣子性质。

您可以检查这个答案是否有更多关于神经网络可解释性的上下文。