В данной статье использовалась нейронная сеть для предсказания и реконструкции аудиофайла после сжатия с применением преобразования Фурье. Был проведен упрощенный процесс оптимизации для определения наилучшей структуры нейронной сети с целью максимизации отношения сигнал/шум (SNR). В результате была выбрана сеть с тремя скрытыми слоями. Входными данными для нейросети служил сжатый аудиофайл, а выходными — исходный аудиофайл без сжатия. Обученная сеть смогла восстановить оригинальный сигнал с SNR, равным 1.3946 для левого канала и 1.7734 для правого канала. Реализация была выполнена в среде Matlab.
