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界也针对这种情况推出了各类可观察性相关的产品，包括开源、商业化的众多项目。

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同时也支持使用Scheduled SQL进行数据的编排，帮助我们产生更多新的数据。

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价值发掘过程主要通过可视化、告警、交互式分析等人机交互来实现，同时也提供了OpenAPI来对接外部系统或者供用户来实现一些自定义的功能。

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因此在可观测性引擎的建设上，我们非常关注数据编排的能力，能够让数据流转起来，从茫茫的原始日志中不断的去提取出价值更高的数据

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下面的示例是我们阿里云上一家客户的监控系统架构，系统除了负责IT基础设施和业务的监控外，还会负责分析和优化整个公司的IT成本，主要收集的数据有：

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1. 再经过变换得到增益函数，一般取维纳增益，将计算得到的增益函数乘以带噪语音的频域形式 再经过反变换，就得到了增强后的语音的时域信号。

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，这都是比较主流的一种网络结构，同时为了做到原理上可实时，卷积全部使用了因果卷积，CRNN在整段增强时效果是非常好的，增强后的主观听感也很好。

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但存在的问题也比较大的问题：、
1. 整段处理的输入无法满足流式处理的要求，在模型分帧后效果下降比较明显；

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AliDenoise是综合RNNNoise和CRNN的一种自研算法，首先为了可实际部署，去除了中间的lstm层，此时如果训练目标还是具有时序关系的降噪后频谱，效果会大大受到影响，所以我们更改了降噪策略

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总结下来，传统降噪算法只能处理稳态噪声，非稳态突发噪声处理能力弱，但数据驱动类的算法稳态噪声及瞬时 非稳态噪声均可处理。