Vì nó sẽ gây xáo trộn với các đặc điểm của mục tiêu, khiến mô hình không thể nhận diện đúng đối tượng, trong nhiều cảnh khác, nhiễu cũng có thể được xem là một thông tin hữu ích, trong các sứ mệnh xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhiễu có thể được sử dụng để trích xuất thông tin và giúp mô hình hiểu ngữ cảnh, và trong các sứ mệnh học tập củng cố, âm thanh có thể được sử dụng để giới thiệu những hành vi và môi trường lạ, giúp mô hình có thể thích nghi
Mặc dù nhiễu có thể tác động tiêu cực đến hiệu năng của mô hình, nhưng nó cũng có thể được xem như một nguồn tài nguyên có giá trị, bằng cách sử dụng các thuật toán và công nghệ học máy phù hợp, chúng ta có thể xử lý tiếng ồn một cách hiệu quả và từ đó thu nhận được các Insight hữu ích, các mạng học sâu có thể cải thiện hiệu năng của nó thông qua chế độ phức Còn công nghệ học không giám sát có thể giúp chúng ta tìm ra các quy luật và cấu trúc hữu ích từ tiếng ồn.
Âm thanh cũng có thể được sử dụng để tối ưu hóa quá trình đào tạo của mô hình, bằng cách điều chỉnh tỷ lệ hay phân bố của âm thanh, chúng ta có thể kiểm soát tốc độ học tập và ổn định của mô hình để cải thiện hiệu năng, âm thanh cũng có thể được sử dụng để đo lường tính thanh Ru của mô hình, nếu chúng ta muốn đánh giá xem một mô hình có thể giữ ổn định và chính xác trong môi trường âm thanh hay không, chúng ta có thể sử Hãy xem mô hình hoạt động như thế nào trong các điều kiện ồn ào khác nhau.
Tiếng ồn là một vấn đề quan trọng mà chúng ta cần phải đối mặt trong nhiều ứng dụng học máy khác nhau, mặc dù nó có thể tác động tiêu cực đến hiệu suất của mô hình, nhưng chúng ta có thể biến nó thành kiến thức và công cụ hữu ích bằng cách biến nó thành những kiến thức và công cụ hữu ích trong quá trình đó, và trong quá trình đó, chúng ta cần không ngừng khám phá các công nghệ và phương pháp học
