Аудиоочиститель ⇐ Васина Википедия

[wiki_en]

== Очиститель аудио ==

«Аудиоочиститель» — это общий термин, описывающий ряд методов, рабочих процессов и программных инструментов, предназначенных для улучшения качества звука за счет уменьшения шума, искажений и других нежелательных артефактов. Вместо обозначения формально определенной технической области этот термин обычно используется как широкий термин как в профессиональной аудиоинженерной практике, так и в программном обеспечении, ориентированном на потребителя.

Audio Cleaner применяется в различных контекстах, включая производство музыки, радиовещание, постпродакшн фильмов и телевидения, подкастинг, телекоммуникации и реставрацию архивов. Общие процедуры включают шумоподавление, устранение реверберации, удаление щелчков и хлопков, подавление шума и различные формы спектрального восстановления.

== История ==

=== Ранние аналоговые методы ===
Ранние аналоговые методы очистки звука появились в эпоху аналоговой записи, когда для уменьшения нежелательных шумов использовались аппаратные решения, такие как электрическая фильтрация, стробирование и управление динамическим диапазоном.
В системах ape часто используются методы шумоподавления, в том числе Dolby A и Dolby B, чтобы уменьшить шипение ленты как в профессиональных, так и в потребительских записях.
=== Эпоха цифровых аудио рабочих станций (DAW) ===

С появлением цифровой обработки сигналов (DSP) и цифровых аудио рабочих станций (DAW) очистка звука стала все больше зависеть от программных технологий. Такие методы, как спектральное вычитание, анализ преобразования Фурье и фильтрация Винера, сделали обработку аудиосигналов более точной.
=== Современные подходы на основе искусственного интеллекта ===

За последнее десятилетие машинное обучение и искусственный интеллект стали центральными компонентами многих систем очистки звука. Глубокие нейронные сети, особенно сверточные и трансформаторные модели, теперь широко используются для таких задач, как шумоподавление и устранение реверберации в реальном времени. В результате методы, которые ранее были ограничены специализированными студийными средами, все чаще появляются в инструментах, ориентированных на потребителя, включая браузерные и мобильные приложения.

== Техники ==

=== Шумоподавление ===

'''''Подавление шума''''' — это процесс удаления нежелательного шума из аудиосигналов с сохранением желаемого звука, например речи или музыки. Методы шумоподавления варьируются от традиционных математических моделей или методов обработки сигналов до современных подходов, основанных на машинном обучении.
==== Фон ====

Аудиосигналы часто содержат нежелательный шум, возникающий во время записи, подкастинга или воспроизведения. К распространенным источникам шума относятся звуки окружающей среды, электрические помехи, артефакты микрофона и искажения, связанные со сжатием.

В контексте обработки сигналов шумоподавление считается специализированным применением шумоподавления, ориентированным конкретно на аудиоданные.

Особенно сложной, но распространенной формой проблемы является недоопределенный случай одноканального шумоподавления из-за сложности речевых процессов и неизвестной природы неречевого материала. Сложность еще больше усугубляется характером данных, поскольку аудиоматериал содержит высокую плотность выборок данных.
==== Традиционные методы \& Современный подход, основанный на машинном обучении ====

Традиционные методы основаны на математических моделях и методах обработки сигналов для снижения шума.
Современный подход, основанный на машинном обучении, представляет собой метод, основанный на данных, который, в частности, был введен для повышения эффективности шумоподавления. Сверточные \[\[Нейронные сети|нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и архитектуры на основе трансформаторов обычно используются в современных конвейерах шумоподавления.
Эти подходы, основанные на машинном обучении, особенно эффективны без профессиональных навыков в сложных акустических средах, где традиционные методы могут оказаться неэффективными.
Недавно исследователи исследовали глубокие нейронные сети как альтернативу традиционным методам шумоподавления, основанным на обработке сигналов. Эти подходы, основанные на машинном обучении, учатся преобразовывать шумные аудиосигналы в более чистый выходной сигнал и показали эффективность по сравнению с традиционными методами. Такие подходы направлены на полное использование выразительных возможностей глубоких сетей, избегая при этом дорогостоящих частотно-временных преобразований или потери фазовой информации.
==== Приложения для шумоподавления звука ====

Подавление шума применяется во многих доменах, включая

# Улучшение речи для телекоммуникаций и виртуальных помощников;
# Очистка записей праздников или интервью в важный момент; # Трансляция и редактирование подкастов;
# Реставрация и постпродакшн музыки;
# Технологии доступности, такие как слуховые аппараты.
=== Дереверберация ===

'''''Де-реверберация''''' означает уменьшение или устранение реверберации, вызванной отражениями звука в закрытых помещениях. Чрезмерная реверберация может ухудшить разборчивость речи и качество звука, особенно звука, записанного в акустически необработанной среде. Методы дереверберации обычно используются в таких областях, как конференц-связь, редактирование диалогов в фильмах и судебно-медицинский анализ аудио. В отличие от шумоподавления звука, которое в первую очередь нацелено на стохастический или квазислучайный фоновый шум, дереверберация устраняет структурированные, коррелированные по времени отражения исходного звука, вызванные акустической средой, а не внешними источниками шума.
=== Удаление щелчком мыши ===

'''''Удаление щелчков и щелчков''''' направлено на устранение кратковременных импульсных шумов, например, возникающих из-за дефектов виниловых пластинок, цифровых сбоев или электрических помех. Эти методы обычно используются в рабочих процессах восстановления и ремастеринга архивного аудио.
=== Удаление шума и шума ===

Методы «устранения шума и шума» в первую очередь направлены на узкополосный шум, который обычно возникает из-за помех в линиях электропередачи частотой 50 или 60 Гц и их гармоник. Этот процесс обычно реализуется с использованием режекторных фильтров или методов адаптивной фильтрации.

=== Спектральный ремонт ===

'''''Спектральное восстановление''''' относится к ручному или автоматическому изменению определенных частотно-временных диапазонов аудиосигнала для удаления нежелательного шума. Этот метод часто используется для устранения временных шумов, таких как внезапный кашель во время записи, звуки работы с микрофоном или случайные внешние воздействия.
== Приложения ==

Технологии очистки звука применяются в широком спектре отраслей и случаев использования, в том числе:

* Производство музыки и пост-продакшн;
* Подкастинг и создание онлайн-контента;
* Монтаж звука в кино и на телевидении;
* Радиовещание и телекоммуникации;
* Архивное и историческое сохранение аудио;
* Потребительские инструменты улучшения голоса и коммуникации.

== Терминология и использование ==
В контексте потребительского программного обеспечения и маркетинга инструменты, предназначенные для шумоподавления звука, иногда называют «очистителями звука» или «очистителями голоса». В академической и технической литературе обычно предпочитаются более конкретные термины, такие как «подавление шума», «улучшение речи» или «восстановление звука».

== См. также ==
* Снижение шума
* Улучшение речи
* Восстановление звука
* Цифровая обработка сигналов



Подробнее: https://en.wikipedia.org/wiki/Audio_cleaner