一种基于深度学习的地震速度建模方法、装置、存储介质及处理器

本申请公开了一种基于深度学习的地震速度建模方法、装置、存储介质及处理器。该方案中，首先获取地震数据；其后对所述地震数据进行预处理；所述预处理包括去噪标准化操作和降采样操作；最后将预处理后的地震数据输入到深度神经网络中，由所述深度神经网络根据所述预处理后的地震数据进行地震速度预测，输出地震速度模型；所述深度神经网络为基于样本数据训练后得到的。区别于已有技术中的地震速度模型对低频信号特征捕捉不充分且容易受到噪声的干扰，影响地震速度模型精度，通过在深度神经网络中引入频率增强推理模块和频率融合层，实现了地震速度模型精度的提升。相较于已有技术，具有明显的优势。