为确保在嘈杂环境中进行鲁棒的特征提取，应关注三个关键领域：预处理技术、模型架构选择以及结合多种策略的混合方法。每种方法处理噪声的方式不同，能在保留信号和降低噪声之间取得平衡。
首先，滤波和小波变换等预处理技术有助于在特征提取前清理数据。例如，低通滤波器可以去除音频信号中的高频噪声，而中值滤波器可以减少图像中的椒盐噪声。小波变换将信号分解为不同频带，通过阈值处理系数实现选择性降噪——这在心电信号处理中非常有用。通过合成噪声进行数据增强（例如，在训练图像中添加高斯噪声）也可以通过在训练期间暴露模型于各种噪声模式来提高模型的鲁棒性。Librosa（用于音频）或 OpenCV（用于图像）等工具提供了执行这些操作的内置函数，使开发人员易于实现。
其次，自编码器和注意力机制等模型架构本身就具有处理噪声的能力。自编码器通过从噪声输入重建干净输出来学习数据的压缩表示——这常用于去噪任务，例如增强颗粒感照片。注意力机制（如 Transformer 中的）允许模型关注相关特征，同时忽略噪声。对于时间序列数据，LSTM 或时态卷积网络 (TCN) 等架构使用记忆单元或膨胀卷积来捕获长期依赖关系，从而降低对瞬态噪声的敏感性。例如，在语音识别中，LSTM 可能通过优先处理音素序列而非短暂的噪声尖峰来忽略背景嘈杂声。
最后，混合方法结合了预处理、架构选择和后处理。集成方法对在不同噪声条件下训练的多个模型的预测结果进行平均，从而降低方差。传感器融合合并来自多个来源的数据（例如，自动驾驶汽车中结合激光雷达和摄像头输入），以弥补单个传感器的噪声。使用预训练模型（例如，使用在 ImageNet 上训练的 ResNet）进行迁移学习，可以利用从干净数据集学到的特征，并在噪声数据上进行微调。TensorFlow 的 TFX 或 PyTorch Lightning 等工具通过提供用于数据清洗、增强和模型训练的统一工作流，简化了实现过程。
通过叠加这些技术，开发人员可以针对特定的噪声挑战（无论是音频、图像还是传感器数据）量身定制解决方案，同时保持计算效率和可解释性。