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本发明公开了一种音频降噪模型的智能训练方法及系统，涉及音频降噪的技术领域，定损模块根据模型训练音频数据和真实标签音频数据的频谱状态，分析每一帧的频谱失真因子Psyzn，有助于更精准地衡量模型在不同频谱状态下的性能，模型训练模块采用循环神经网络技术，更好地捕捉音频信号的时序信息，提高了降噪模型对复杂音频场景的适应性。该系统充分考虑了在训练数据处理中可能出现的欠拟合和过拟合状态。在处理训练数据的多样性时，系统不仅仅关注噪音的多样性，还考虑了音频信号在不同说话人、环境和发音方式中的变化，这有助于提高模型对不同语音特征的学习能力，使其更全面地适应真实世界的音频降噪挑战。
