AI 时代下数字音频修复方法

海古力

（内蒙古广播电视台译制中心，呼和浩特 010000）

随着数字媒体技术的迅速发展，数字音频修复成为一项重要任务。数字处理技术可以将音频信号转换为数字形式，然后对其进行分析和处理，实现对受损音频的准确修复。这些技术的发展和应用，将为音频修复提供更加高效的方法，为人们带来更好的听觉体验。

1 数字音频主要问题

白噪声。白噪声是指频率分布均匀、各种频率成分的功率相等的噪声。通常，在数字音频信号的采集、传输和存储过程中，由于受到各种外部环境因素的影响，会产生不可忽视的白噪声。白噪声的存在会严重影响音频信号的质量，因此必须进行修复。

断裂失真。断裂失真是指声音在传输中出现断裂现象，导致信号中出现了一些短暂的静音片段。这种失真通常表现为声音的间歇性断开或噪声。常见的断裂失真原因包括信道失真、数据包丢失等。

失真和饱和度。声音失真和饱和度是指信号的增益太高，导致音频数据被不当地压缩并损坏。常见的失真和饱和度问题包括削峰、削谷和剪辑等。

混响。混响是指声音在反射后造成的多次声波叠加，导致余声不断响起。混响问题通常由于不良的录音条件、麦克风位置错误和演奏者在传统演出空间内演奏等原因引起。

随机非相关声的干扰。在前期录音的现场环境中会有很多非相关的声音元素，例如大型足球现场报道中经常出现兴奋的球迷干扰采访的现象，以及户外采访中出现的突发情况等。

2 数字音频修复算法

2.1 基于时间域的修复算法

1）去均值化。去均值化是一种常用的音频修复算法，其目的是减少噪声与音频信号的相互影响。该算法通过消除音频信号中的直流成分来消除噪声和信号的交互作用，从而减小噪声对修复结果的影响。去均值化主要适用于包含高斯噪声和电源线噪声的音频信号。高斯噪声是由周围环境和仪器引起的随机噪声，电源线噪声则是由主电源和其他设备产生的电磁干扰。去均值化算法的特点在于其适用于去除信号中存在的各类低频噪声。

2）中值滤波。中值滤波是一种非线性滤波算法，其可以在不降低信号分辨率的情况下去除噪声。中值滤波算法是基于统计学的方法，通过计算信号中每个样本周围一定范围内的中值来平滑信号，并且可以有效地去除噪声中的孤立噪声。中值滤波主要适用于强噪声类型的音频信号，例如椒盐噪声和脉冲噪声等。椒盐噪声是由突然出现的噪声脉冲和信号点之间的缺失造成的，而脉冲噪声则是由电源线等设备引起的间歇性噪声。中值滤波算法通过计算信号中每个样本周围一定范围内的中值来平滑信号，可以有效消除椒盐噪声等孤立的恶意噪声。

3）小波包消噪。小波包消噪是一种基于小波变换的噪声消除算法，其主要思想是在小波域内消除噪声。小波包消噪算法能够处理不同频率和时间分辨率的信号，具备高效去噪的能力，而且可以避免信号失真。小波包消噪主要适用于复杂的噪声类型，如声波噪声和非正常振动产生的噪声等。声波噪声是由声波产生的随机噪声，非正常振动产生的噪声则是由运动设备的非正常振动引起的。小波包消噪算法能够根据信号的频率和时域分布特征，进行优化的去噪处理，从而保留信号的关键特征，并有效消除各种类型的噪声。

4）基于自适应滤波的方法。自适应滤波是一类非线性滤波算法，其能够通过适应输入信号的统计特性来抑制噪声。基于自适应滤波的方法在音频信号修复中具有较强的鲁棒性，适用于各种类型的噪声和信号失真。基于自适应滤波的方法主要适用于高斯噪声和颜色噪声等复杂的噪声类型。颜色噪声是由频率成倍变化的噪声组成的，相比高斯噪声更加难以消除。基于自适应滤波的方法可以根据噪声的时变性和统计分布，自动调整滤波器参数，适用于各种类型的颜色噪声和高斯噪声。

2.2 基于频域的修复算法

1）预处理。首先需要对音频信号进行预处理，去除一些毫无意义的信息。对于音频信号而言，其中可能存在很多与信号无关的信息，如通道失真、截止滤波器畸变等。在预处理过程中，可以对这些毫无意义的信息进行滤波，从而提高后续算法的效率和准确性。

2）频域变换。为了实现基于频域的修复算法，需要将时间域的音频信号转化为频域。傅里叶变换、小波变换等是常用的频域变换方法。通过频域变换，可以将信号转换为不同的频率和振幅，方便后续算法对信号加以处理。

3）噪声估计。在处理信号时，需要首先对噪声进行估计和处理。因为噪声是对信号进行损坏或干扰的主要因素之一，需要进行可靠的估计。在基于频域的修复算法中，噪声谱可以通过噪声参考噪声信号进行估计，也可以通过噪声方差进行估计。

4）频率信息分析。在频域中，音频信号的各个频率成分可以分别分析和处理。根据噪声估计结果，可以对不同频率成分加以处理，如卷积、滤波、降噪等，以达到滤除频率成分中的噪声和失真，保留原始信号信息的目的。

5）重构。修复后的频域信号需要进行逆变换，重新转换为时间域信号。针对不同的频域变换方法，需要调用相应的逆变换算法，还原信号。

2.3 高级技术（如深度学习）

高级技术（如深度学习）在音频修复领域已经展现出了很强的修复能力，相较于传统的基于频域的修复算法，其能够更加精确地处理本质难以处理的噪声并增加修复质量。现在详细介绍深度学习在音频修复中的应用。深度学习是一种通过训练神经网络来学习复杂模式的机器学习方法，其可以自动学习音频信号的表示方式，并在存在噪声和失真的情况下，自适应地恢复信号。在音频修复中，深度学习模型可以通过学习大量的带有噪声的音频文件，来自动学习信号的特性，以达到更好的修复效果。常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、自编码器（AE）和生成对抗网络（GAN）等。卷积神经网络（CNN）利用卷积核来提取音频特征，可以自动进行去噪和去失真的修复。其中一种应用是在音频增强中，使用CNN 来进行去噪得到更好的音频质量。循环神经网络在音频序列中具有重要的作用。例如，使用LSTM（长短时记忆网络）来对音频序列进行建模，可以有效地提取连续信号的特性。自编码器在音频修复中也经常使用，其可以学习信号的低维表示，并通过该表示来恢复原始信号。生成对抗网络同时训练一个生成器和一个判别器，可以从随机噪声中生成逼真的音频样本，并对修复效果进行评估。最近，深度学习在音频修复中的一项重大进展是使用生成对抗网络进行图像/speech 处理，通过迁移学习的方法，使用在大规模图像数据集上训练出来的生成对抗网络来生成干净的目标域数据，然后用这些目标域数据来进一步训练音频的修复模型。这种跨域训练使得模型在减小噪声方面更具普适性。

2.4 基于稀疏表示方法的算法

1）计算音频的频谱。将音频信号进行短时傅里叶变换（STFT）得到音频的频域表征，然后将频域表征转化为向量。使用短时傅里叶变换（STFT）将每一帧音频信号转换为其对应的音频频谱。在傅里叶变换中，时域信号被转换为频域信号，将多个时域信号的变换结果合并后，就可以获得单位时间内信号的频域分布。傅里叶变换具有能量守恒的特性，可使频域上的图像具有更好的可解释性，在音频处理中更为常见。通过STFT将音频分割成相互重叠的多帧，并将每一帧都做傅里叶变换，就得到了音频在频域的表示形式。

2）通过稀疏表示算法去除噪声。使用稀疏表示方法将受噪声污染的音频信号表示为基础字典和稀疏系数的线性组合形式，并通过优化问题求解稀疏系数。在STFT 处理过后，就可以对每一帧音频信号进行噪声去除。稀疏表示方法基于信号的稀疏性，通过选择最少的基础字典，从而减少用于描述信号的高维空间向量维数，对信号进行低维度表达。这种方法可以使得噪声信号字典中的冗余减少，从而对于受噪声污染的音频信号，可以通过这么低维度表示恢复出较好的语音信息。通过优化稀疏系数，可以减小带噪声音频与去噪后音频之间的重构误差，进而提高去噪效果。

3）恢复音频。在稀疏表示算法去除噪声后，通过将去噪后的频域表征通过逆STFT 变换为时域表征，从而最终恢复出去噪后的音频信号。综上所述，基于稀疏表示方法的音频去噪算法可有效地去除音频信号中的噪声，并在保持音频信号本质上模样不变的前提下，实现音质的提升。

3 结果分析和讨论

3.1 对比实验结果与已有算法

在数字音频修复方面进行对比实验是非常有必要的，这可以帮助评估新算法的表现以及与现有算法进行比较。下面是可能采用的一些方法。

1）比较修复质量。可以对比新算法与已有算法在SNR、PSNR、THD 和MINR 等方面的表现，判断新算法是否有明显的提升。

2）比较算法效率。可以比较不同算法处理输入数据所需要的时间以及所占用的内存等方面，更快或更少内存占用的算法可以更好地实现实时处理的需求，也更适合在较小的设备上使用。

3）比较算法适用性。可以对比不同算法在不同类型的音频和场景下的适用性，例如分析其在不同噪声类型和强度下的表现，以及其他信号干扰因素。

4）比较实际应用效果。可以评估不同算法在实际应用场景下的表现，例如在音频编辑软件、语音识别、音乐产业中的应用效果和解决问题的效能。

3.2 讨论各种算法在不同环境中表现的优缺点

1）基于时间域的算法。时间域算法是基于时域分析，例如利用平均降噪、中值滤波、维纳滤波等方法进行信号恢复处理。这些算法在处理典型的信号干扰，例如白噪声、X 波噪声时表现非常好。但是，在处理复杂的信号干扰时，例如细节和明显的音乐变化时，其表现可能不会达到理想状态。

2）基于频域的算法。频域算法通常是通过将音频信号转换为频域表示（如FFT 或STFT），然后对其进行滤波和处理。这些算法的优点在于可以减少高频噪声和图像叠加等类型的噪声，例如最小均方误差滤波（MMSE）等滤波器。但是，其可能无法适应噪声频率或强度的非线性变化。此外，频域算法可能会对信号中高频成分进行变形，这可能会导致原始信号的失真。

3）基于深度学习的算法。深度学习算法是将大量数据转换为特征向量，并使用神经网络学习特征表示来恢复音频信号的一种方法。与传统算法相比，深度学习算法能够更好地处理复杂的信号干扰，例如口齿不清和音乐变化。缺点是与传统算法相比，深度学习算法需要大量的训练数据，并且模型的效果高度依赖于数据集中的信号类型和噪声类型等因素。

4）模型组合算法。模型组合算法是将多种算法结合在一起，以增强几个算法的优点并减少性能差异。例如，可以使用时间域滤波器和深度学习模型来提高数字音频修复的表现力。缺点是这些算法结合的过程可能需要更多的计算资源，并且容易导致算法的复杂性增加。

综上所述，每个算法都有其适用的优势和限制性，因此使用正确的算法以及在不同环境中的组合具有重要意义，以便获得最佳的数字音频修复效果。

4 应用场景

4.1 语音识别领域

数字音频修复是一项在语音识别领域中非常有用的技术。在实际应用中，语音识别系统常常受到多种因素的影响，例如传输延迟、背景噪声、音频质量不佳、语音压缩和失真等。数字音频修复技术通过去除这些因素并提高语音信号的质量，可以改善语音识别的性能。

4.2 音乐重制领域

数字音频修复在音乐重制领域也具有广泛的应用场景。音乐重制指的是将原始音乐录音从模拟形式转换为数字形式，并将其修复使其更好地匹配当前的音乐市场。数字音频修复技术可以帮助音乐制作人员完善音乐录制的各个方面，从而使其更好地体现音乐的真实性和艺术性。

4.3 其他领域

1）视频制作。在许多视频项目中，原始音频需要被处理和编辑到视频中。数字音频修复技术可以清除视频中的环境噪音和其他噪声，使音频更清晰。

2）电影和电视节目。在电影和电视节目制作中，原始音频通常会经过多次编辑、混合和添加特效。数字音频修复技术可以帮助恢复音频的品质，并去除不必要的噪声和干扰。

3）电话录音和语音邮件。电话录音和语音邮件可能会因电话连接质量和其他因素而包含不可预知的噪音和失真。数字音频修复技术可以帮助清除这些噪音和失真，使录音和邮件更易于理解。

5 未来展望和挑战

5.1 发展趋势

1）深度学习的应用。深度学习算法在音频信号处理方面的应用越来越广泛。使用深度学习技术，可以自动学习从输入信号到输出信号之间的映射，从而提高音频修复的效率和准确性。

2）自适应信号处理。自适应信号处理技术可以为音频信号提供更高的鲁棒性，将能够自动适应不同类型的环境噪声，并修复各种类型的损坏。

3）基于物理模型的修复。物理模型可以模拟音频信号损伤和修复的物理过程，基于这些模型，开发更准确、自然、可扩展性以及可解释性的算法和工具。

4）实时音频修复。随着互联网和其他实时通信技术的普及，音频修复技术需要更快的处理速度，以确保实时音频咨询、通话、会议等音频相关业务的高质量。

5）结合多传感器技术。音频修复技术可以结合多传感器技术，如麦克风阵列、混合信号处理、空间信号处理等，以提高音频修复的性能和效率。

6）个性化修复技术。将开发能够自动区分不同用户需求和个性化特点的音频修复技术，为个人化的音频信号处理提供更好的支持。

5.2 待解决的难题

1）低信噪比（SNR）下的修复问题。在低信噪比下，音频信号容易受到干扰和失真，修复效果会受到限制。

2）整体性问题。当音频信号存在大量噪声、失真、空洞等问题时，整体性的修复将受到挑战。

3）结构性问题。在许多应用中，音频信号的各部分结构（节奏、旋律、和声等）之间存在相互依存，结构性的修复可以提高整体修复的效果，但也比较复杂。

4）时间和空间复杂度问题。随着音频信号的增加和复杂性的提高，修复算法的时间和空间复杂度也会增加。

5）真实感和可理解性问题。音频修复的结果需要保持高度的真实感和可理解性，在不同的应用场景中需要进行必要的主观性和客观性的平衡。

6 结论

在AI 时代下，数字音频修复已经取得了非常重要的进展。基于深度学习的数字音频修复算法已成为当前数字音频修复领域的主流方法之一。这些算法能够对音频的各种问题进行自适应的处理，其在复杂性、准确性、实时性等方面都有很大的优势，尤其适用于大规模数字音频修复任务。但仍面临一些挑战和问题，如算法鲁棒性、泛化性能、大规模数据集的获取等问题。这些问题需要进一步研究和解决。数字音频修复技术在音频处理、语音识别、语音合成和音乐生成等领域的应用前景将非常广阔。同时，数字音频修复技术还可以用于历史档案音频的修复和数字化，这对文化遗产的保护非常重要。数字音频修复技术的持续发展，将会为我们带来更好的音频体验和更深入的音频应用。