甚至连对画质的评估,AI都参与了一波 。
这次使用了一个针对画质的VQScore算法,对影片效果进行评估 。
该算法在ICME 2021的“压缩UGC视频质量评估”比赛中,获得了“无参考视频质量评价(NR-VQA)MOS赛道”第一名 。
拯救古早收音bug
视频修复方面细节拉满,不过既然是演唱会,光修复画面可不够,音质体验更是拨动观众心弦的关键 。
受限于当时的技术水平和录音设备,在原版影碟中,其实存在各种各样的音质问题 。
比如:
噪声干扰:设备、环境的噪声影响音质带宽不足:设备、压缩算法等导致音频截止频率低响度问题:响度问题导致听感不适针对这些问题,此次火山引擎音频技术团队在Beyond演唱会的音质修复方面,主要用到了三种算法 。
音频降噪算法
首先,来看看音频降噪算法带来的效果 。
由于90年代演唱会收音条件有限,现场的环境又比较嘈杂,原版音频中噪声是比较明显的 。
而修复之后,黄家驹的声音和音乐声变得更加清晰、干净 。
这一点在频谱图上表现得很明显:降噪前,音频频谱较为浑浊;降噪后,频谱图清晰了不少 。
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值得注意的是,传统的降噪方案通常针对人声,在演唱会这样的场景里,容易“误伤”音乐本身 。
因此,在为演唱会设计降噪算法之初,技术团队就将降噪导致的音乐失真问题考虑在内,通过在训练时加入音乐数据等方式,实现了对音乐场景和人声场景的兼容 。
也就是说,可以在保留人的说话声、唱歌声以及音乐本身的同时,抑制其他噪声 。
音频超分算法
噪声之外,由于演唱会拾音设备、录制硬件以及存储压缩等技术原因,声音带宽受损(即带宽变窄)同样会影响听觉体验 。
因此,修复团队还引入了音频超分算法 。
该算法主要对演唱会中人声的部分进行了频带拓展,以使人声更加清晰 。
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从蓝框部分可以看到,经过超分,原始音频的高频部分得到了拓展和增强 。
响度算法
最后,是通过音源分离算法提取演唱会中歌声的部分,然后用响度算法对响度进行调整 。
这是因为演唱会现场拾音的过程中,可能会出现人唱歌的声音被乐器、环境声盖住的情况 。
单独提取唱歌部分的人声,进行响度调整,然后再与原音频混合,能够使整体的声音大小听上去更加舒适 。
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一个幕后小故事是,无论是画质修复还是音频修复,都需要人工来进行最终质量评估 。
而修复团队的程序员们恰好都是听着《海阔天空》、《光辉岁月》长大的一群人 。
因此处理Beyond演唱会的旧影像时,修复人员们都是以粉丝的心态,一遍又一遍不断地去听、去看修复效果,力图用算法把当年红馆的热烈氛围在今日重现 。
他们的标准说起来也很简单:
我得先觉得身临其境了 。
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另外,值得一提的是,修复人员谈到,本次修复基本都是AI搞定的 。目前,这样的技术能力已经被集成到火山引擎对外开放的智能处理、音频技术两个产品中 。
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