音频清理器 ⇐ 文章草稿

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== 音频清理器 ==

“音频清理器”是一个通用术语，描述了一系列技术、工作流程和软件工具，旨在通过减少噪音、失真和其他不需要的伪影来提高音频质量。该术语通常用作专业音频工程实践和面向消费者的软件中的广泛标签，而不是表示正式定义的技术领域。

音频清理器适用于多种环境，包括音乐制作、广播、电影和电视后期制作、播客、电信和档案修复。常见的程序包括去噪、去混响、消除咔嗒声和爆裂声、抑制嗡嗡声以及各种形式的频谱修复。

==历史==

===早期的模拟方法===
早期的音频净化模拟方法出现在模拟录音时代，当时使用基于硬件的解决方案来减少不需要的噪声，例如电滤波、选通和动态范围控制。
ape 系统经常采用降噪技术，包括杜比 A 和杜比 B，以减少专业级和消费级录音中的磁带嘶嘶声。
===数字音频工作站（DAW）时代===

随着数字信号处理 (DSP) 和数字音频工作站 (DAW) 的出现，音频清理越来越依赖于软件技术。谱减法、傅里叶变换分析、维纳滤波等技术使得音频信号的处理更加精确
=== 现代基于人工智能的方法 ===

在过去的十年中，机器学习和人工智能已成为许多音频清洁系统的核心组成部分。深度神经网络，特别是基于卷积和变压器的模型，现在通常用于实时降噪和去混响等任务。因此，以前仅限于专门工作室环境的技术越来越多地出现在面向消费者的工具中，包括基于浏览器的应用程序和移动应用程序。

==技巧==

=== 音频降噪 ===

'''''音频去噪''''' 是从音频信号中去除不需要的噪声，同时保留想要的声音（例如语音或音乐）的过程。 音频降噪技术范围从传统的数学模型或信号处理方法到基于现代机器学习的方法。
====背景====

音频信号通常包含在录制、播客或播放过程中引入的不需要的噪声。常见的噪声源包括环境声音、电气干扰、麦克风伪影和与压缩相关的失真。

在信号处理的背景下，音频降噪被认为是降噪的专门应用，特别关注音频数据。

由于语音过程的复杂性和非语音材料的未知性质，该问题的一个特别具有挑战性但常见的形式是单通道语音去噪的不确定情况。由于音频材料包含高密度的数据样本，数据的性质进一步加剧了复杂性。
====传统方法\&基于现代机器学习的方法====

传统方法依靠数学模型和信号处理技术来降低噪声。
现代基于机器学习的方法是一种数据驱动的方法，特别是为了增强去噪性能而引入。卷积\[\[神经网络|神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和基于变压器的架构通常用于现代去噪管道中。
在传统方法可能失败的复杂声学环境中，这些基于机器学习的方法在没有专业技能的情况下特别有效。
最近，研究人员探索了深度神经网络作为传统基于信号处理的去噪技术的替代方案。这些基于机器学习的方法学习将噪声音频信号映射到更清晰的输出，并且与传统方法相比已显示出有效性。 此类方法旨在充分利用深度网络的表达能力，同时避免昂贵的时频变换或相位信息丢失。
==== 音频降噪应用 ====

音频去噪应用于多个领域，包括

# 电信和虚拟助理的语音增强；
# 清理假期或重要时刻的采访录音； # 广播和播客编辑；
# 音乐修复及后期制作；
# 助听器等辅助技术。
=== 去混响 ===

“去混响”是指减少或消除封闭空间内声音反射引起的混响。过多的混响会降低语音清晰度和音频质量，尤其是在未经声学处理的环境中录制的音频。去混响技术通常用于会议、电影对话编辑和取证音频分析等领域。与主要针对随机或准随机背景噪声的音频去噪不同，去混响解决的是由声学环境而不是外部噪声源引起的原始声音的结构化、时间相关的反射。
=== 消除咔嗒声和爆音 ===

“消除咔哒声和爆音”专注于消除短时脉冲噪声事件，例如由黑胶唱片缺陷、数字故障或电气干扰引起的噪声事件。这些技术通常用于档案音频恢复和重新制作工作流程。
=== 嗡嗡声和嗡嗡声消除 ===

'''''消除嗡嗡声和嗡嗡声'''''技术主要针对窄带噪声，这些噪声通常源自 50 或 60 Hz 的电源线干扰及其谐波。此过程通常使用陷波滤波器或自适应滤波技术来实现。

===光谱修复===

“频谱修复”是指手动或自动修改音频信号的特定时频区域以消除不需要的噪声。该技术通常用于解决瞬态噪声，例如录音期间突然咳嗽、麦克风操作声音或意外的外部冲击。
== 应用==

音频净化器技术应用于广泛的行业和用例，包括：

* 音乐制作及后期制作；
* 播客和在线内容创作；
* 影视声音编辑；
* 广播和电信；
* 档案和历史音频保存；
* 消费者语音增强和通信工具。

== 术语和用法==
在消费类软件和营销环境中，专为音频降噪而设计的工具有时被称为“音频清洁器”或“语音清洁器”。 在学术和技术文献中，通常首选更具体的术语，例如“音频降噪”、“语音增强”或“音频恢复”。

==另见==
* 降噪
* 语音增强
* 音频恢复
* 数字信号处理