다양한 왜곡을 모델링하기 위해서는 데이터에 다양한 종류의 왜곡을 적용하고 이러한 왜곡에 대한 라벨을 포함한 다양한 데이터셋을 사용해야 합니다. 예를 들어, 클리핑, 패킷 손실, 코덱 왜곡 등을 적용한 데이터를 사용하여 모델을 학습시키고 각 왜곡 유형에 대한 정확한 라벨을 제공하여 모델이 이러한 왜곡을 식별하고 처리할 수 있도록 해야 합니다. 또한, 데이터 증강 기술을 활용하여 다양한 왜곡을 모의하여 학습 데이터를 보강하고 모델의 일반화 능력을 향상시켜야 합니다.