海古力

（內蒙古廣播電視臺譯制中心，呼和浩特 010000）

隨著數字媒體技術的迅速發(fā)展，數字音頻修復成為一項重要任務。數字處理技術可以將音頻信號轉換為數字形式，然后對其進行分析和處理，實現對受損音頻的準確修復。這些技術的發(fā)展和應用，將為音頻修復提供更加高效的方法，為人們帶來更好的聽覺體驗。

1 數字音頻主要問題

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，在數字音頻信號的采集、傳輸和存儲過程中，由于受到各種外部環(huán)境因素的影響，會產生不可忽視的白噪聲。白噪聲的存在會嚴重影響音頻信號的質量，因此必須進行修復。

斷裂失真。斷裂失真是指聲音在傳輸中出現斷裂現象，導致信號中出現了一些短暫的靜音片段。這種失真通常表現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、數據包丟失等。

失真和飽和度。聲音失真和飽和度是指信號的增益太高，導致音頻數據被不當地壓縮并損壞。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，導致余聲不斷響起?；祉憜栴}通常由于不良的錄音條件、麥克風位置錯誤和演奏者在傳統(tǒng)演出空間內演奏等原因引起。

隨機非相關聲的干擾。在前期錄音的現場環(huán)境中會有很多非相關的聲音元素，例如大型足球現場報道中經常出現興奮的球迷干擾采訪的現象，以及戶外采訪中出現的突發(fā)情況等。

2 數字音頻修復算法

2.1 基于時間域的修復算法

1）去均值化。去均值化是一種常用的音頻修復算法，其目的是減少噪聲與音頻信號的相互影響。該算法通過消除音頻信號中的直流成分來消除噪聲和信號的交互作用，從而減小噪聲對修復結果的影響。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。高斯噪聲是由周圍環(huán)境和儀器引起的隨機噪聲，電源線噪聲則是由主電源和其他設備產生的電磁干擾。去均值化算法的特點在于其適用于去除信號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分辨率的情況下去除噪聲。中值濾波算法是基于統(tǒng)計學的方法，通過計算信號中每個樣本周圍一定范圍內的中值來平滑信號，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噪聲類型的音頻信號，例如椒鹽噪聲和脈沖噪聲等。椒鹽噪聲是由突然出現的噪聲脈沖和信號點之間的缺失造成的，而脈沖噪聲則是由電源線等設備引起的間歇性噪聲。中值濾波算法通過計算信號中每個樣本周圍一定范圍內的中值來平滑信號，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消除噪聲。小波包消噪算法能夠處理不同頻率和時間分辨率的信號，具備高效去噪的能力，而且可以避免信號失真。小波包消噪主要適用于復雜的噪聲類型，如聲波噪聲和非正常振動產生的噪聲等。聲波噪聲是由聲波產生的隨機噪聲，非正常振動產生的噪聲則是由運動設備的非正常振動引起的。小波包消噪算法能夠根據信號的頻率和時域分布特征，進行優(yōu)化的去噪處理，從而保留信號的關鍵特征，并有效消除各種類型的噪聲。

4）基于自適應濾波的方法。自適應濾波是一類非線性濾波算法，其能夠通過適應輸入信號的統(tǒng)計特性來抑制噪聲?；谧赃m應濾波的方法在音頻信號修復中具有較強的魯棒性，適用于各種類型的噪聲和信號失真?；谧赃m應濾波的方法主要適用于高斯噪聲和顏色噪聲等復雜的噪聲類型。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?；谧赃m應濾波的方法可以根據噪聲的時變性和統(tǒng)計分布，自動調整濾波器參數，適用于各種類型的顏色噪聲和高斯噪聲。

2.2 基于頻域的修復算法

1）預處理。首先需要對音頻信號進行預處理，去除一些毫無意義的信息。對于音頻信號而言，其中可能存在很多與信號無關的信息，如通道失真、截止濾波器畸變等。在預處理過程中，可以對這些毫無意義的信息進行濾波，從而提高后續(xù)算法的效率和準確性。

2）頻域變換。為了實現基于頻域的修復算法，需要將時間域的音頻信號轉化為頻域。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，可以將信號轉換為不同的頻率和振幅，方便后續(xù)算法對信號加以處理。

3）噪聲估計。在處理信號時，需要首先對噪聲進行估計和處理。因為噪聲是對信號進行損壞或干擾的主要因素之一，需要進行可靠的估計。在基于頻域的修復算法中，噪聲譜可以通過噪聲參考噪聲信號進行估計，也可以通過噪聲方差進行估計。

4）頻率信息分析。在頻域中，音頻信號的各個頻率成分可以分別分析和處理。根據噪聲估計結果，可以對不同頻率成分加以處理，如卷積、濾波、降噪等，以達到濾除頻率成分中的噪聲和失真，保留原始信號信息的目的。

5）重構。修復后的頻域信號需要進行逆變換，重新轉換為時間域信號。針對不同的頻域變換方法，需要調用相應的逆變換算法，還原信號。

2.3 高級技術（如深度學習）

高級技術（如深度學習）在音頻修復領域已經展現出了很強的修復能力，相較于傳統(tǒng)的基于頻域的修復算法，其能夠更加精確地處理本質難以處理的噪聲并增加修復質量。現在詳細介紹深度學習在音頻修復中的應用。深度學習是一種通過訓練神經網絡來學習復雜模式的機器學習方法，其可以自動學習音頻信號的表示方式，并在存在噪聲和失真的情況下，自適應地恢復信號。在音頻修復中，深度學習模型可以通過學習大量的帶有噪聲的音頻文件，來自動學習信號的特性，以達到更好的修復效果。常見的深度學習模型包括卷積神經網絡（CNN）、循環(huán)神經網絡（RNN）、自編碼器（AE）和生成對抗網絡（GAN）等。卷積神經網絡（CNN）利用卷積核來提取音頻特征，可以自動進行去噪和去失真的修復。其中一種應用是在音頻增強中，使用CNN 來進行去噪得到更好的音頻質量。循環(huán)神經網絡在音頻序列中具有重要的作用。例如，使用LSTM（長短時記憶網絡）來對音頻序列進行建模，可以有效地提取連續(xù)信號的特性。自編碼器在音頻修復中也經常使用，其可以學習信號的低維表示，并通過該表示來恢復原始信號。生成對抗網絡同時訓練一個生成器和一個判別器，可以從隨機噪聲中生成逼真的音頻樣本，并對修復效果進行評估。最近，深度學習在音頻修復中的一項重大進展是使用生成對抗網絡進行圖像/speech 處理，通過遷移學習的方法，使用在大規(guī)模圖像數據集上訓練出來的生成對抗網絡來生成干凈的目標域數據，然后用這些目標域數據來進一步訓練音頻的修復模型。這種跨域訓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）計算音頻的頻譜。將音頻信號進行短時傅里葉變換（STFT）得到音頻的頻域表征，然后將頻域表征轉化為向量。使用短時傅里葉變換（STFT）將每一幀音頻信號轉換為其對應的音頻頻譜。在傅里葉變換中，時域信號被轉換為頻域信號，將多個時域信號的變換結果合并后，就可以獲得單位時間內信號的頻域分布。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表示為基礎字典和稀疏系數的線性組合形式，并通過優(yōu)化問題求解稀疏系數。在STFT 處理過后，就可以對每一幀音頻信號進行噪聲去除。稀疏表示方法基于信號的稀疏性，通過選擇最少的基礎字典，從而減少用于描述信號的高維空間向量維數，對信號進行低維度表達。這種方法可以使得噪聲信號字典中的冗余減少，從而對于受噪聲污染的音頻信號，可以通過這么低維度表示恢復出較好的語音信息。通過優(yōu)化稀疏系數，可以減小帶噪聲音頻與去噪后音頻之間的重構誤差，進而提高去噪效果。

3）恢復音頻。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 變換為時域表征，從而最終恢復出去噪后的音頻信號。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中的噪聲，并在保持音頻信號本質上模樣不變的前提下，實現音質的提升。

3 結果分析和討論

3.1 對比實驗結果與已有算法

在數字音頻修復方面進行對比實驗是非常有必要的，這可以幫助評估新算法的表現以及與現有算法進行比較。下面是可能采用的一些方法。

1）比較修復質量?？梢詫Ρ刃滤惴ㄅc已有算法在SNR、PSNR、THD 和MINR 等方面的表現，判斷新算法是否有明顯的提升。

2）比較算法效率?？梢员容^不同算法處理輸入數據所需要的時間以及所占用的內存等方面，更快或更少內存占用的算法可以更好地實現實時處理的需求，也更適合在較小的設備上使用。

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

4）比較實際應用效果。可以評估不同算法在實際應用場景下的表現，例如在音頻編輯軟件、語音識別、音樂產業(yè)中的應用效果和解決問題的效能。

3.2 討論各種算法在不同環(huán)境中表現的優(yōu)缺點

1）基于時間域的算法。時間域算法是基于時域分析，例如利用平均降噪、中值濾波、維納濾波等方法進行信號恢復處理。這些算法在處理典型的信號干擾，例如白噪聲、X 波噪聲時表現非常好。但是，在處理復雜的信號干擾時，例如細節(jié)和明顯的音樂變化時，其表現可能不會達到理想狀態(tài)。

2）基于頻域的算法。頻域算法通常是通過將音頻信號轉換為頻域表示（如FFT 或STFT），然后對其進行濾波和處理。這些算法的優(yōu)點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，其可能無法適應噪聲頻率或強度的非線性變化。此外，頻域算法可能會對信號中高頻成分進行變形，這可能會導致原始信號的失真。

3）基于深度學習的算法。深度學習算法是將大量數據轉換為特征向量，并使用神經網絡學習特征表示來恢復音頻信號的一種方法。與傳統(tǒng)算法相比，深度學習算法能夠更好地處理復雜的信號干擾，例如口齒不清和音樂變化。缺點是與傳統(tǒng)算法相比，深度學習算法需要大量的訓練數據，并且模型的效果高度依賴于數據集中的信號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合在一起，以增強幾個算法的優(yōu)點并減少性能差異。例如，可以使用時間域濾波器和深度學習模型來提高數字音頻修復的表現力。缺點是這些算法結合的過程可能需要更多的計算資源，并且容易導致算法的復雜性增加。

綜上所述，每個算法都有其適用的優(yōu)勢和限制性，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，以便獲得最佳的數字音頻修復效果。

4 應用場景

4.1 語音識別領域

數字音頻修復是一項在語音識別領域中非常有用的技術。在實際應用中，語音識別系統(tǒng)常常受到多種因素的影響，例如傳輸延遲、背景噪聲、音頻質量不佳、語音壓縮和失真等。數字音頻修復技術通過去除這些因素并提高語音信號的質量，可以改善語音識別的性能。

4.2 音樂重制領域

數字音頻修復在音樂重制領域也具有廣泛的應用場景。音樂重制指的是將原始音樂錄音從模擬形式轉換為數字形式，并將其修復使其更好地匹配當前的音樂市場。數字音頻修復技術可以幫助音樂制作人員完善音樂錄制的各個方面，從而使其更好地體現音樂的真實性和藝術性。

4.3 其他領域

1）視頻制作。在許多視頻項目中，原始音頻需要被處理和編輯到視頻中。數字音頻修復技術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，原始音頻通常會經過多次編輯、混合和添加特效。數字音頻修復技術可以幫助恢復音頻的品質，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因電話連接質量和其他因素而包含不可預知的噪音和失真。數字音頻修復技術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

1）深度學習的應用。深度學習算法在音頻信號處理方面的應用越來越廣泛。使用深度學習技術，可以自動學習從輸入信號到輸出信號之間的映射，從而提高音頻修復的效率和準確性。

2）自適應信號處理。自適應信號處理技術可以為音頻信號提供更高的魯棒性，將能夠自動適應不同類型的環(huán)境噪聲，并修復各種類型的損壞。

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

4）實時音頻修復。隨著互聯(lián)網和其他實時通信技術的普及，音頻修復技術需要更快的處理速度，以確保實時音頻咨詢、通話、會議等音頻相關業(yè)務的高質量。

5）結合多傳感器技術。音頻修復技術可以結合多傳感器技術，如麥克風陣列、混合信號處理、空間信號處理等，以提高音頻修復的性能和效率。

6）個性化修復技術。將開發(fā)能夠自動區(qū)分不同用戶需求和個性化特點的音頻修復技術，為個人化的音頻信號處理提供更好的支持。

5.2 待解決的難題

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

2）整體性問題。當音頻信號存在大量噪聲、失真、空洞等問題時，整體性的修復將受到挑戰(zhàn)。

3）結構性問題。在許多應用中，音頻信號的各部分結構（節(jié)奏、旋律、和聲等）之間存在相互依存，結構性的修復可以提高整體修復的效果，但也比較復雜。

4）時間和空間復雜度問題。隨著音頻信號的增加和復雜性的提高，修復算法的時間和空間復雜度也會增加。

5）真實感和可理解性問題。音頻修復的結果需要保持高度的真實感和可理解性，在不同的應用場景中需要進行必要的主觀性和客觀性的平衡。

6 結論

在AI 時代下，數字音頻修復已經取得了非常重要的進展?；谏疃葘W習的數字音頻修復算法已成為當前數字音頻修復領域的主流方法之一。這些算法能夠對音頻的各種問題進行自適應的處理，其在復雜性、準確性、實時性等方面都有很大的優(yōu)勢，尤其適用于大規(guī)模數字音頻修復任務。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)模數據集的獲取等問題。這些問題需要進一步研究和解決。數字音頻修復技術在音頻處理、語音識別、語音合成和音樂生成等領域的應用前景將非常廣闊。同時，數字音頻修復技術還可以用于歷史檔案音頻的修復和數字化，這對文化遺產的保護非常重要。數字音頻修復技術的持續(xù)發(fā)展，將會為我們帶來更好的音頻體驗和更深入的音頻應用。