人工智能的噪声消除是通过深度神经网络（DNN）训练的，模型由超过5亿个数据生成，模拟人脑的工作方式。当听到声音时，模型会自动识别并分离出声音和背景噪音；因此，过滤掉所有不需要的噪音。此功能极大地改善了用户的通信体验。

适用于“麦克风（MSI Sound Tune）”—无噪音讲话

消除麦克风中的背景噪音，以便其他通话参与者能够清晰地听到您的声音

适用于“扬声器（MSI Sound Tune）”—无噪音收听

Remove background noise from incoming audio, so you can always hear their voice clearly

即使是一种未知的语言，人脑也能识别出声音是有声还是无声。大脑中，听觉系统也能集中精力听声音而忽略周围的噪音。微星声调正是基于这一理念，打破了传统的降噪功能界限。传统的降噪方法需要假设其所降噪的状态，导致降噪效果不稳定的噪音要差，这会包括人们打字时产生的噪音键盘，建筑工地发出的声音，或是人们在咖啡店里低语的声音，有时噪音甚至会超过人声。这是因为，传统的噪音还原技术是基于信号的知识，采用手工编译的算法，可以只有在稳定的水平或信噪比较高时才抑制噪声。上的MSI声音调另一方面可以提取复杂噪声环境下的人声，使用户可以在不同的环境下进行顺畅的通话，确保信息传递清晰。