AI降噪技術主要基於深度學習，特別是人工神經網路（ANN）模型。它通過大量帶噪和純淨語音數據的訓練，使模型能夠學習到區分人聲和噪聲的特徵。AI降噪模型能夠識別人聲和各種噪聲，並分離出噪聲進行抑制，從而有效應對突發的非平穩噪聲，並保持語音的還原度，提升通話體驗。
AI降噪模型通常採用CNN（卷積神經網路）等結構，這些網路能夠模仿人腦神經的記憶和處理信號的能力，對複雜的信號處理過程進行建模。在處理雷達信號或時間序列數據時，AI降噪技術能夠提取數據中的有效信息，提高學習效率和成果的可用性。
傳統降噪算法通常採用統計方法，對穩態噪聲有較好的降噪效果，但對於非穩態噪聲和瞬態噪聲效果有限。而AI降噪算法能夠處理這些類型的噪聲，因為它能夠學習到數據內隱含的信息，通過多層的線性網路對複雜的信號處理過程建模。
在實際套用中，AI降噪技術可以套用於智慧型感測設備、軍用雷達、金融分析等領域，通過學習原始數據中的特徵，對數據進行有效的處理，從而提升數據的質量和可用性。