音频降噪神经网络数据集：类型、来源及应用

神经网络的音频降噪输入的数据集通常包括两个部分：噪声数据和纯净数据。其中噪声数据是指包含不必要的杂音、干扰和混响等随机信号的音频文件，而纯净数据则是指没有杂音、干扰和混响等随机信号的音频文件。

这些数据集通常由专业的音频工程师或音频学者手动收集、录制和标注，并使用各种算法和工具进行处理和预处理。其中包括去除噪声、均衡化音频信号、标记数据集等步骤。

一些著名的音频降噪数据集包括：

音频降噪挑战赛（Denoising Challenge）：这是一个由IEEE Signal Processing Society举办的国际性竞赛，旨在促进和推动音频降噪领域的研究和发展。该数据集包括不同类型和强度的噪声数据和纯净数据。
UrbanSound8K：这是一个包含 8,732 个样本的音频数据集，用于研究和开发城市环境中的声音分类和识别技术。该数据集包括不同类型的城市环境噪声数据和纯净数据，可用于音频降噪和去除城市环境噪声的研究。
TIMIT：这是一个由美国国家标准技术研究所（NIST）开发的语音识别数据集，包括 630 个说话人的 16 位 kHz 采样率的音频数据。该数据集包括不同类型和强度的噪声数据和纯净数据，可用于音频降噪和语音增强的研究。
MUSAN：这是一个包含不同类型和强度的噪声数据和纯净数据的音频数据集，可用于音频降噪、语音识别和自然语言处理等领域的研究和开发。
Speech Commands：这是一个由谷歌开发的语音命令数据集，包括 65,000 个 1 秒钟的音频样本，用于训练和测试语音命令识别模型。该数据集包括不同类型和强度的噪声数据和纯净数据，可用于音频降噪和语音增强的研究。