深度学习在信号处理中的应用

深度学习是一种强大的机器学习方法，它已经在许多领域取得了显著的成功，其中之一就是信号处理。信号处理是处理和分析来自不同领域的信号的过程，例如音频、图像、视频和传感器数据等。深度学习通过其强大的特征提取和模式识别能力，为信号处理领域带来了新的突破。

在本文中，我们将探讨深度学习在信号处理中的应用，并提供一些相关的源代码示例。

一、音频信号处理

音频信号处理是深度学习在信号处理中的一个重要应用领域。深度学习模型可以用于音频信号的分类、分割、降噪和增强等任务。

例如，下面是一个使用深度学习模型对音频信号进行分类的示例代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 构建深度学习模型
model = tf.keras.Sequential([
    t