AI 時(shí)代下數(shù)字音頻修復(fù)方法

海古力

（內(nèi)蒙古廣播電視臺(tái)譯制中心，呼和浩特 010000）

隨著數(shù)字媒體技術(shù)的迅速發(fā)展，數(shù)字音頻修復(fù)成為一項(xiàng)重要任務(wù)。數(shù)字處理技術(shù)可以將音頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字形式，然后對(duì)其進(jìn)行分析和處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)受損音頻的準(zhǔn)確修復(fù)。這些技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，將為音頻修復(fù)提供更加高效的方法，為人們帶來更好的聽覺體驗(yàn)。

1 數(shù)字音頻主要問題

白噪聲。白噪聲是指頻率分布均勻、各種頻率成分的功率相等的噪聲。通常，在數(shù)字音頻信號(hào)的采集、傳輸和存儲(chǔ)過程中，由于受到各種外部環(huán)境因素的影響，會(huì)產(chǎn)生不可忽視的白噪聲。白噪聲的存在會(huì)嚴(yán)重影響音頻信號(hào)的質(zhì)量，因此必須進(jìn)行修復(fù)。

斷裂失真。斷裂失真是指聲音在傳輸中出現(xiàn)斷裂現(xiàn)象，導(dǎo)致信號(hào)中出現(xiàn)了一些短暫的靜音片段。這種失真通常表現(xiàn)為聲音的間歇性斷開或噪聲。常見的斷裂失真原因包括信道失真、數(shù)據(jù)包丟失等。

失真和飽和度。聲音失真和飽和度是指信號(hào)的增益太高，導(dǎo)致音頻數(shù)據(jù)被不當(dāng)?shù)貕嚎s并損壞。常見的失真和飽和度問題包括削峰、削谷和剪輯等。

混響。混響是指聲音在反射后造成的多次聲波疊加，導(dǎo)致余聲不斷響起。混響問題通常由于不良的錄音條件、麥克風(fēng)位置錯(cuò)誤和演奏者在傳統(tǒng)演出空間內(nèi)演奏等原因引起。

隨機(jī)非相關(guān)聲的干擾。在前期錄音的現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境中會(huì)有很多非相關(guān)的聲音元素，例如大型足球現(xiàn)場(chǎng)報(bào)道中經(jīng)常出現(xiàn)興奮的球迷干擾采訪的現(xiàn)象，以及戶外采訪中出現(xiàn)的突發(fā)情況等。

2 數(shù)字音頻修復(fù)算法

2.1 基于時(shí)間域的修復(fù)算法

1）去均值化。去均值化是一種常用的音頻修復(fù)算法，其目的是減少噪聲與音頻信號(hào)的相互影響。該算法通過消除音頻信號(hào)中的直流成分來消除噪聲和信號(hào)的交互作用，從而減小噪聲對(duì)修復(fù)結(jié)果的影響。去均值化主要適用于包含高斯噪聲和電源線噪聲的音頻信號(hào)。高斯噪聲是由周圍環(huán)境和儀器引起的隨機(jī)噪聲，電源線噪聲則是由主電源和其他設(shè)備產(chǎn)生的電磁干擾。去均值化算法的特點(diǎn)在于其適用于去除信號(hào)中存在的各類低頻噪聲。

2）中值濾波。中值濾波是一種非線性濾波算法，其可以在不降低信號(hào)分辨率的情況下去除噪聲。中值濾波算法是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，通過計(jì)算信號(hào)中每個(gè)樣本周圍一定范圍內(nèi)的中值來平滑信號(hào)，并且可以有效地去除噪聲中的孤立噪聲。中值濾波主要適用于強(qiáng)噪聲類型的音頻信號(hào)，例如椒鹽噪聲和脈沖噪聲等。椒鹽噪聲是由突然出現(xiàn)的噪聲脈沖和信號(hào)點(diǎn)之間的缺失造成的，而脈沖噪聲則是由電源線等設(shè)備引起的間歇性噪聲。中值濾波算法通過計(jì)算信號(hào)中每個(gè)樣本周圍一定范圍內(nèi)的中值來平滑信號(hào)，可以有效消除椒鹽噪聲等孤立的惡意噪聲。

3）小波包消噪。小波包消噪是一種基于小波變換的噪聲消除算法，其主要思想是在小波域內(nèi)消除噪聲。小波包消噪算法能夠處理不同頻率和時(shí)間分辨率的信號(hào)，具備高效去噪的能力，而且可以避免信號(hào)失真。小波包消噪主要適用于復(fù)雜的噪聲類型，如聲波噪聲和非正常振動(dòng)產(chǎn)生的噪聲等。聲波噪聲是由聲波產(chǎn)生的隨機(jī)噪聲，非正常振動(dòng)產(chǎn)生的噪聲則是由運(yùn)動(dòng)設(shè)備的非正常振動(dòng)引起的。小波包消噪算法能夠根據(jù)信號(hào)的頻率和時(shí)域分布特征，進(jìn)行優(yōu)化的去噪處理，從而保留信號(hào)的關(guān)鍵特征，并有效消除各種類型的噪聲。

4）基于自適應(yīng)濾波的方法。自適應(yīng)濾波是一類非線性濾波算法，其能夠通過適應(yīng)輸入信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性來抑制噪聲。基于自適應(yīng)濾波的方法在音頻信號(hào)修復(fù)中具有較強(qiáng)的魯棒性，適用于各種類型的噪聲和信號(hào)失真。基于自適應(yīng)濾波的方法主要適用于高斯噪聲和顏色噪聲等復(fù)雜的噪聲類型。顏色噪聲是由頻率成倍變化的噪聲組成的，相比高斯噪聲更加難以消除。基于自適應(yīng)濾波的方法可以根據(jù)噪聲的時(shí)變性和統(tǒng)計(jì)分布，自動(dòng)調(diào)整濾波器參數(shù)，適用于各種類型的顏色噪聲和高斯噪聲。

2.2 基于頻域的修復(fù)算法

1）預(yù)處理。首先需要對(duì)音頻信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，去除一些毫無意義的信息。對(duì)于音頻信號(hào)而言，其中可能存在很多與信號(hào)無關(guān)的信息，如通道失真、截止濾波器畸變等。在預(yù)處理過程中，可以對(duì)這些毫無意義的信息進(jìn)行濾波，從而提高后續(xù)算法的效率和準(zhǔn)確性。

2）頻域變換。為了實(shí)現(xiàn)基于頻域的修復(fù)算法，需要將時(shí)間域的音頻信號(hào)轉(zhuǎn)化為頻域。傅里葉變換、小波變換等是常用的頻域變換方法。通過頻域變換，可以將信號(hào)轉(zhuǎn)換為不同的頻率和振幅，方便后續(xù)算法對(duì)信號(hào)加以處理。

3）噪聲估計(jì)。在處理信號(hào)時(shí)，需要首先對(duì)噪聲進(jìn)行估計(jì)和處理。因?yàn)樵肼暿菍?duì)信號(hào)進(jìn)行損壞或干擾的主要因素之一，需要進(jìn)行可靠的估計(jì)。在基于頻域的修復(fù)算法中，噪聲譜可以通過噪聲參考噪聲信號(hào)進(jìn)行估計(jì)，也可以通過噪聲方差進(jìn)行估計(jì)。

4）頻率信息分析。在頻域中，音頻信號(hào)的各個(gè)頻率成分可以分別分析和處理。根據(jù)噪聲估計(jì)結(jié)果，可以對(duì)不同頻率成分加以處理，如卷積、濾波、降噪等，以達(dá)到濾除頻率成分中的噪聲和失真，保留原始信號(hào)信息的目的。

5）重構(gòu)。修復(fù)后的頻域信號(hào)需要進(jìn)行逆變換，重新轉(zhuǎn)換為時(shí)間域信號(hào)。針對(duì)不同的頻域變換方法，需要調(diào)用相應(yīng)的逆變換算法，還原信號(hào)。

2.3 高級(jí)技術(shù)（如深度學(xué)習(xí)）

高級(jí)技術(shù)（如深度學(xué)習(xí)）在音頻修復(fù)領(lǐng)域已經(jīng)展現(xiàn)出了很強(qiáng)的修復(fù)能力，相較于傳統(tǒng)的基于頻域的修復(fù)算法，其能夠更加精確地處理本質(zhì)難以處理的噪聲并增加修復(fù)質(zhì)量。現(xiàn)在詳細(xì)介紹深度學(xué)習(xí)在音頻修復(fù)中的應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)是一種通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)復(fù)雜模式的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其可以自動(dòng)學(xué)習(xí)音頻信號(hào)的表示方式，并在存在噪聲和失真的情況下，自適應(yīng)地恢復(fù)信號(hào)。在音頻修復(fù)中，深度學(xué)習(xí)模型可以通過學(xué)習(xí)大量的帶有噪聲的音頻文件，來自動(dòng)學(xué)習(xí)信號(hào)的特性，以達(dá)到更好的修復(fù)效果。常見的深度學(xué)習(xí)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、自編碼器（AE）和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）利用卷積核來提取音頻特征，可以自動(dòng)進(jìn)行去噪和去失真的修復(fù)。其中一種應(yīng)用是在音頻增強(qiáng)中，使用CNN 來進(jìn)行去噪得到更好的音頻質(zhì)量。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在音頻序列中具有重要的作用。例如，使用LSTM（長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)）來對(duì)音頻序列進(jìn)行建模，可以有效地提取連續(xù)信號(hào)的特性。自編碼器在音頻修復(fù)中也經(jīng)常使用，其可以學(xué)習(xí)信號(hào)的低維表示，并通過該表示來恢復(fù)原始信號(hào)。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)同時(shí)訓(xùn)練一個(gè)生成器和一個(gè)判別器，可以從隨機(jī)噪聲中生成逼真的音頻樣本，并對(duì)修復(fù)效果進(jìn)行評(píng)估。最近，深度學(xué)習(xí)在音頻修復(fù)中的一項(xiàng)重大進(jìn)展是使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像/speech 處理，通過遷移學(xué)習(xí)的方法，使用在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練出來的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)來生成干凈的目標(biāo)域數(shù)據(jù)，然后用這些目標(biāo)域數(shù)據(jù)來進(jìn)一步訓(xùn)練音頻的修復(fù)模型。這種跨域訓(xùn)練使得模型在減小噪聲方面更具普適性。

2.4 基于稀疏表示方法的算法

1）計(jì)算音頻的頻譜。將音頻信號(hào)進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換（STFT）得到音頻的頻域表征，然后將頻域表征轉(zhuǎn)化為向量。使用短時(shí)傅里葉變換（STFT）將每一幀音頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為其對(duì)應(yīng)的音頻頻譜。在傅里葉變換中，時(shí)域信號(hào)被轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，將多個(gè)時(shí)域信號(hào)的變換結(jié)果合并后，就可以獲得單位時(shí)間內(nèi)信號(hào)的頻域分布。傅里葉變換具有能量守恒的特性，可使頻域上的圖像具有更好的可解釋性，在音頻處理中更為常見。通過STFT將音頻分割成相互重疊的多幀，并將每一幀都做傅里葉變換，就得到了音頻在頻域的表示形式。

2）通過稀疏表示算法去除噪聲。使用稀疏表示方法將受噪聲污染的音頻信號(hào)表示為基礎(chǔ)字典和稀疏系數(shù)的線性組合形式，并通過優(yōu)化問題求解稀疏系數(shù)。在STFT 處理過后，就可以對(duì)每一幀音頻信號(hào)進(jìn)行噪聲去除。稀疏表示方法基于信號(hào)的稀疏性，通過選擇最少的基礎(chǔ)字典，從而減少用于描述信號(hào)的高維空間向量維數(shù)，對(duì)信號(hào)進(jìn)行低維度表達(dá)。這種方法可以使得噪聲信號(hào)字典中的冗余減少，從而對(duì)于受噪聲污染的音頻信號(hào)，可以通過這么低維度表示恢復(fù)出較好的語音信息。通過優(yōu)化稀疏系數(shù)，可以減小帶噪聲音頻與去噪后音頻之間的重構(gòu)誤差，進(jìn)而提高去噪效果。

3）恢復(fù)音頻。在稀疏表示算法去除噪聲后，通過將去噪后的頻域表征通過逆STFT 變換為時(shí)域表征，從而最終恢復(fù)出去噪后的音頻信號(hào)。綜上所述，基于稀疏表示方法的音頻去噪算法可有效地去除音頻信號(hào)中的噪聲，并在保持音頻信號(hào)本質(zhì)上模樣不變的前提下，實(shí)現(xiàn)音質(zhì)的提升。

3 結(jié)果分析和討論

3.1 對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果與已有算法

在數(shù)字音頻修復(fù)方面進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)是非常有必要的，這可以幫助評(píng)估新算法的表現(xiàn)以及與現(xiàn)有算法進(jìn)行比較。下面是可能采用的一些方法。

1）比較修復(fù)質(zhì)量。可以對(duì)比新算法與已有算法在SNR、PSNR、THD 和MINR 等方面的表現(xiàn)，判斷新算法是否有明顯的提升。

2）比較算法效率。可以比較不同算法處理輸入數(shù)據(jù)所需要的時(shí)間以及所占用的內(nèi)存等方面，更快或更少內(nèi)存占用的算法可以更好地實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理的需求，也更適合在較小的設(shè)備上使用。

3）比較算法適用性。可以對(duì)比不同算法在不同類型的音頻和場(chǎng)景下的適用性，例如分析其在不同噪聲類型和強(qiáng)度下的表現(xiàn)，以及其他信號(hào)干擾因素。

4）比較實(shí)際應(yīng)用效果。可以評(píng)估不同算法在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下的表現(xiàn)，例如在音頻編輯軟件、語音識(shí)別、音樂產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用效果和解決問題的效能。

3.2 討論各種算法在不同環(huán)境中表現(xiàn)的優(yōu)缺點(diǎn)

1）基于時(shí)間域的算法。時(shí)間域算法是基于時(shí)域分析，例如利用平均降噪、中值濾波、維納濾波等方法進(jìn)行信號(hào)恢復(fù)處理。這些算法在處理典型的信號(hào)干擾，例如白噪聲、X 波噪聲時(shí)表現(xiàn)非常好。但是，在處理復(fù)雜的信號(hào)干擾時(shí)，例如細(xì)節(jié)和明顯的音樂變化時(shí)，其表現(xiàn)可能不會(huì)達(dá)到理想狀態(tài)。

2）基于頻域的算法。頻域算法通常是通過將音頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域表示（如FFT 或STFT），然后對(duì)其進(jìn)行濾波和處理。這些算法的優(yōu)點(diǎn)在于可以減少高頻噪聲和圖像疊加等類型的噪聲，例如最小均方誤差濾波（MMSE）等濾波器。但是，其可能無法適應(yīng)噪聲頻率或強(qiáng)度的非線性變化。此外，頻域算法可能會(huì)對(duì)信號(hào)中高頻成分進(jìn)行變形，這可能會(huì)導(dǎo)致原始信號(hào)的失真。

3）基于深度學(xué)習(xí)的算法。深度學(xué)習(xí)算法是將大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為特征向量，并使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)特征表示來恢復(fù)音頻信號(hào)的一種方法。與傳統(tǒng)算法相比，深度學(xué)習(xí)算法能夠更好地處理復(fù)雜的信號(hào)干擾，例如口齒不清和音樂變化。缺點(diǎn)是與傳統(tǒng)算法相比，深度學(xué)習(xí)算法需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并且模型的效果高度依賴于數(shù)據(jù)集中的信號(hào)類型和噪聲類型等因素。

4）模型組合算法。模型組合算法是將多種算法結(jié)合在一起，以增強(qiáng)幾個(gè)算法的優(yōu)點(diǎn)并減少性能差異。例如，可以使用時(shí)間域?yàn)V波器和深度學(xué)習(xí)模型來提高數(shù)字音頻修復(fù)的表現(xiàn)力。缺點(diǎn)是這些算法結(jié)合的過程可能需要更多的計(jì)算資源，并且容易導(dǎo)致算法的復(fù)雜性增加。

綜上所述，每個(gè)算法都有其適用的優(yōu)勢(shì)和限制性，因此使用正確的算法以及在不同環(huán)境中的組合具有重要意義，以便獲得最佳的數(shù)字音頻修復(fù)效果。

4 應(yīng)用場(chǎng)景

4.1 語音識(shí)別領(lǐng)域

數(shù)字音頻修復(fù)是一項(xiàng)在語音識(shí)別領(lǐng)域中非常有用的技術(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中，語音識(shí)別系統(tǒng)常常受到多種因素的影響，例如傳輸延遲、背景噪聲、音頻質(zhì)量不佳、語音壓縮和失真等。數(shù)字音頻修復(fù)技術(shù)通過去除這些因素并提高語音信號(hào)的質(zhì)量，可以改善語音識(shí)別的性能。

4.2 音樂重制領(lǐng)域

數(shù)字音頻修復(fù)在音樂重制領(lǐng)域也具有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。音樂重制指的是將原始音樂錄音從模擬形式轉(zhuǎn)換為數(shù)字形式，并將其修復(fù)使其更好地匹配當(dāng)前的音樂市場(chǎng)。數(shù)字音頻修復(fù)技術(shù)可以幫助音樂制作人員完善音樂錄制的各個(gè)方面，從而使其更好地體現(xiàn)音樂的真實(shí)性和藝術(shù)性。

4.3 其他領(lǐng)域

1）視頻制作。在許多視頻項(xiàng)目中，原始音頻需要被處理和編輯到視頻中。數(shù)字音頻修復(fù)技術(shù)可以清除視頻中的環(huán)境噪音和其他噪聲，使音頻更清晰。

2）電影和電視節(jié)目。在電影和電視節(jié)目制作中，原始音頻通常會(huì)經(jīng)過多次編輯、混合和添加特效。數(shù)字音頻修復(fù)技術(shù)可以幫助恢復(fù)音頻的品質(zhì)，并去除不必要的噪聲和干擾。

3）電話錄音和語音郵件。電話錄音和語音郵件可能會(huì)因電話連接質(zhì)量和其他因素而包含不可預(yù)知的噪音和失真。數(shù)字音頻修復(fù)技術(shù)可以幫助清除這些噪音和失真，使錄音和郵件更易于理解。

5 未來展望和挑戰(zhàn)

5.1 發(fā)展趨勢(shì)

1）深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)算法在音頻信號(hào)處理方面的應(yīng)用越來越廣泛。使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)從輸入信號(hào)到輸出信號(hào)之間的映射，從而提高音頻修復(fù)的效率和準(zhǔn)確性。

2）自適應(yīng)信號(hào)處理。自適應(yīng)信號(hào)處理技術(shù)可以為音頻信號(hào)提供更高的魯棒性，將能夠自動(dòng)適應(yīng)不同類型的環(huán)境噪聲，并修復(fù)各種類型的損壞。

3）基于物理模型的修復(fù)。物理模型可以模擬音頻信號(hào)損傷和修復(fù)的物理過程，基于這些模型，開發(fā)更準(zhǔn)確、自然、可擴(kuò)展性以及可解釋性的算法和工具。

4）實(shí)時(shí)音頻修復(fù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)和其他實(shí)時(shí)通信技術(shù)的普及，音頻修復(fù)技術(shù)需要更快的處理速度，以確保實(shí)時(shí)音頻咨詢、通話、會(huì)議等音頻相關(guān)業(yè)務(wù)的高質(zhì)量。

5）結(jié)合多傳感器技術(shù)。音頻修復(fù)技術(shù)可以結(jié)合多傳感器技術(shù)，如麥克風(fēng)陣列、混合信號(hào)處理、空間信號(hào)處理等，以提高音頻修復(fù)的性能和效率。

6）個(gè)性化修復(fù)技術(shù)。將開發(fā)能夠自動(dòng)區(qū)分不同用戶需求和個(gè)性化特點(diǎn)的音頻修復(fù)技術(shù)，為個(gè)人化的音頻信號(hào)處理提供更好的支持。

5.2 待解決的難題

1）低信噪比（SNR）下的修復(fù)問題。在低信噪比下，音頻信號(hào)容易受到干擾和失真，修復(fù)效果會(huì)受到限制。

2）整體性問題。當(dāng)音頻信號(hào)存在大量噪聲、失真、空洞等問題時(shí)，整體性的修復(fù)將受到挑戰(zhàn)。

3）結(jié)構(gòu)性問題。在許多應(yīng)用中，音頻信號(hào)的各部分結(jié)構(gòu)（節(jié)奏、旋律、和聲等）之間存在相互依存，結(jié)構(gòu)性的修復(fù)可以提高整體修復(fù)的效果，但也比較復(fù)雜。

4）時(shí)間和空間復(fù)雜度問題。隨著音頻信號(hào)的增加和復(fù)雜性的提高，修復(fù)算法的時(shí)間和空間復(fù)雜度也會(huì)增加。

5）真實(shí)感和可理解性問題。音頻修復(fù)的結(jié)果需要保持高度的真實(shí)感和可理解性，在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中需要進(jìn)行必要的主觀性和客觀性的平衡。

6 結(jié)論

在AI 時(shí)代下，數(shù)字音頻修復(fù)已經(jīng)取得了非常重要的進(jìn)展。基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)字音頻修復(fù)算法已成為當(dāng)前數(shù)字音頻修復(fù)領(lǐng)域的主流方法之一。這些算法能夠?qū)σ纛l的各種問題進(jìn)行自適應(yīng)的處理，其在復(fù)雜性、準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性等方面都有很大的優(yōu)勢(shì)，尤其適用于大規(guī)模數(shù)字音頻修復(fù)任務(wù)。但仍面臨一些挑戰(zhàn)和問題，如算法魯棒性、泛化性能、大規(guī)模數(shù)據(jù)集的獲取等問題。這些問題需要進(jìn)一步研究和解決。數(shù)字音頻修復(fù)技術(shù)在音頻處理、語音識(shí)別、語音合成和音樂生成等領(lǐng)域的應(yīng)用前景將非常廣闊。同時(shí)，數(shù)字音頻修復(fù)技術(shù)還可以用于歷史檔案音頻的修復(fù)和數(shù)字化，這對(duì)文化遺產(chǎn)的保護(hù)非常重要。數(shù)字音頻修復(fù)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，將會(huì)為我們帶來更好的音頻體驗(yàn)和更深入的音頻應(yīng)用。