Spectral De-noise(光谱去噪)[STD & ADV](标准和高级)
一、Overview(简介) Spectral De-noise(光谱去噪)设计用于通过学习有问题噪声的分布然后从信号中减去它,以消除音频中固定的或缓慢变化的Tonal Noise(音调噪声)和Broadband Hiss(宽带嘶嘶声)。 它可用于Tape Hiss(磁带嘶嘶声)、HVAC Systems(暖通空调系统)、Outdoor Environments(室外环境)、Line Noise(线路噪声)、Ground Loops(接地回路)、Camera Motors(相机电机)、Fans(风扇)、Wind(风)和Complex Buzz With Many Harmonics(带有许多谐波的复杂嗡嗡声)。 光谱去噪学习背景噪声的分布,然后在信号的振幅降到指定阈值之下时减去该噪声。 它是一种灵活的工具,可用于快速实现准确、高质量的降噪。 它还提供了用于音调和宽带噪声的单独控件,对去噪伪像进行管理,并提供一个编辑界面,用于控制整个频谱的衰减。 二、Controls(控件) ![]()
1、Learn(学习): 启用“学习”后,光谱去噪将从您的选择中捕获Noise Profile(噪声配置文件)。在使用Learn(学习)捕获噪声配置文件后,它在处理期间保持固定状态。 手动学习的噪声配置文件最适合去除或减少在整个文件运行过程中持续不断的噪声。
2、Adaptive Mode(自适应模式): 当启用自适应模式后,用于光谱去噪处理的噪声配置文件将根据传入的音频而变化。 自适应模式可以很好地处理不断变化的噪声源,例如Recordings in Outdoor Environments(室外环境中的录音)、Traffic Noise(交通噪声)或Ocean Waves.(海浪)。
3、 Learning Time(学习时间)[s(秒)]: 确定自适应模式在学习随时间变化的噪声配置文件时使用的超前时间量。 4、Threshold(阈值或临界值)〔Noisy(噪声)/ Tonal(音调)〕: 控制噪声和有用信号电平的振幅分离。 (1)较高的阈值设置可降低更多噪声,但也会抑制低电平信号分量。 (2)较低的阈值可保留低电平信号的详细信息,但会导致噪声被信号调制。对于音调和随机噪声部分,可以分别进行阈值提升。良好的默认值为0 dB(0分贝)。
5、Reduction(降低)〔Noisy(噪声)/ Tonal(音调)〕: 以分贝为单位控制所需的噪音抑制量。光谱去噪可以自动将噪音分为tonal parts(音调部分)〔如Hum(嗡嗡声)、Buzz(蜂鸣声)或Interference(干扰)〕和 Random Parts(随机部分)〔比如Hiss(嘶嘶声)〕。 您可以分别指定这些部分的抑制量〔例如,在某些情况下,最好只减少令人讨厌的Buzz(蜂鸣声),同时留下无法抑制的Constant Hiss(持续嘶嘶声)〕。
6、Quality(质量): 影响降噪的质量和计算复杂性。 此选择直接影响CPU使用率。RX的光谱去噪模块提供了四种不同处理时间的算法。 A:是CPU占用最少的进程,适合实时操作。 它通过对信号频谱的时间平滑来减少音乐噪声伪影。 B:通过使用Adaptive 2D Smoothing(自适应二维平滑)〔Both Time And Frequency(时间和频率)〕实现更高级的Musical Noise Suppression(音乐噪声抑制)。 它占用更多的CPU资源并出现更多延迟,但仍可以在大多数计算机上实时运行。 C:增加了Multiresolution(多分辨率)操作,可以更好地处理Signal Transients(信号瞬变),甚至可以减少Musical Noise(音乐噪声)伪像。 它是一种占用大量CPU的算法,只能在速度更快的多核计算机上实时运行。 D:增加了High-frequency Synthesis(高频合成),用于重建隐藏在噪声中的信号细节。 算法D的速度类似于算法C。 7、Artifact Control(伪影控制): 确定降噪程度取决于频谱减法或Band Gating(宽带门控)。 (1)When Using Lower Values(当使用较低的值时),噪声降低将取决于Spectral Subtraction(频谱减法),这样可以更准确地将噪声与所需的音频信号分离,但是会产生音乐噪声伪像,从而在繁重的处理过程中产生“Chirpy(喳喳叫的)”或“Watery(水的)”声。 (2)When Using Higher Values(当使用更高的值时),噪声降低将更多地依赖于Band Gating(宽带门控),这样将出现较少的Musical Noise Artifacts(音乐噪声伪像),但听起来更像是Band Gating(宽带门控),从而在信号降到阈值以下后会立即导致噪声突发。 8、Noise Spectrum Display(噪声频谱显示): 噪声频谱显示在播放期间和正在应用降噪过程时显示有用的信息。 Noise Spectrum Color Legend(噪声频谱颜色图例): ① Input(输入)〔Gray(灰色)〕:输入音频信号的频谱。 ② Output(输出)〔White(白色)〕:去噪输出的音频信号的频谱。 ③ Noise Profile(噪声分布图)〔Orange(橙色)〕:已学习的噪声分布图和阈值控制的偏移量。 ④ Residual Noise(残留噪声)〔Yellow(黄色)〕:去噪后所需要的本底噪声,可以通过修改“Reduction Curve(降低曲线)”来控制。 ⑤ Reduction Curve(降低曲线)〔Blue(蓝色)〕:手动衡量整个频谱的噪声降低。 9、Smoothing(平滑处理) 启用Reduction Curve(降低曲线)时,这将控制缩减曲线点之间的插值量,从而允许编辑曲线点之间的斜率更陡峭或更平缓。 10、Reduction Curve(降低曲线): 启用后,允许使用多达25个编辑点对Reduction Spectrum(降低光谱)进行微调。 这使您可以自定义在不同频率区域上应用的降噪量。 (1)Higher Edit Point Values(较高的编辑点值)会导致相关频率区域中的噪声降低较少。 (2)Lower Edit Point Values(较低的编辑点值)会导致相关频率区域中的噪声降低更多。 (3)例如,如果你想减少一些较低的Hvac(暖通空调)隆隆声,但在较高的频率下保留一些能量,你可以将曲线最左边的点向下拖动一点,然后创建一个大约5 kHz(5千赫茲)的点并将其向上拖动一点。
11、Reset(重置) 将降噪曲线恢复为默认设置0db(0分贝)。 三、Advanced Settings(高级设置) 1、Algorithm Behavior(算法行为)〔Advanced Settings(高级设置)〕 ![]()
(1)Smoothing(平滑处理): 控制Musical Noise Artifacts(音乐噪声伪影)的减少,这可能是由于重度去噪造成的。
(2)Algorithm(算法): 选择平滑算法以去除在处理音频时频谱图中可能出现的随机波纹〔“Musical Noise(音乐噪声)”伪影〕。 平滑强度由“Smoothing(平滑)”滑块控制。 ① SIMPLE(简单):在FFT的每个频率通道中执行独立的噪声门控。 sub-band gates(子带门)的释放时间由释放滑块控制。 这是一种适合实时操作的低延迟快速算法。 ② Advanced&Extreme(高级和极端):对音频信号进行联合时频分析,从而获得更好的质量和更少的“Musical Noise(音乐噪声)”伪影。 这些算法具有较高的延迟和计算复杂性。 (3)FFT Size(FFT尺寸)〔MS(毫秒)〕: 选择处理的Time(时间)和Frequency Resolution(频率分辨率)。 ① 较高的FFT尺寸会为您提供更多的频带,允许您在紧密间隔的信号谐波之间削减噪声,或在不影响相邻信号的情况下削减稳态噪声谐波。 ② 较低的FFT尺寸可以更快地响应信号的变化,并在瞬态事件周围产生较少的噪声回波。
(4)Multi-Res(多分辨率): 为所选的算法类型启用Multi-res(多分辨率)处理。选中多分辨率复选框时,将实时分析信号,并为信号的每一段选择最合适的FFT尺寸。这样做是为了最大限度地减少瞬变的影响,同时在需要的地方实现高频分辨率。
2、Noise Floor(本底噪声)〔Advanced Settings(高级设置)〕 ![]() (1)Synthesis(合成): 去噪后合成High Frequency Material(高频材料)。 ① 当Synthesis(合成)值设置为大于零的值时,信号谐波会在去噪后合成。 合成的谐波保持在本底噪声水平,并用于填充由处理引起的高频间隙。 ② 增加合成可以增加处理过的音频中的生活感和空气感。过多的合成可能会导致信号明显失真。 (2)Enhancement(增强): 增强低于本底噪声的信号谐波。 ① 增强功能可以预测信号的谐波结构,并在信号谐波可能被埋在噪声的区域中减少噪声。 这有助于保留可能被掩埋而没有被检测到的高频信号谐波。 ② 增强可以使得到的信号更加明亮、更加自然,但是高次谐波增强的值较高,也会导致高频噪声被信号调制。 (3)Masking(掩蔽): 在您不会感觉到任何影响的情况下,降低降噪的深度。 ① 掩蔽启用了一种心理声学模型,该模型可以动态控制抑制量,以便在主观听不噪声的情况下使用更柔和的抑制。当某些区域的噪声被计算为听不见时,此功能可防止在这些区域中进行任何信号处理。这潜在地减少了对信号进行的处理量,并可能对整体信号完整性产生积极影响。滑块的位置控制心理声学模型对抑制级别的影响。 ② 如果您需要削减非常高的、听不到的音频频率,请将其设置为0,否则,请将其保留为10。
(4)Whitening(白化): 经过处理后的本底噪声基底形状更像白噪声。增白修改了在不同频率下应用的噪声减少量〔Shown By The Yellow curve(用黄色曲线表示)〕,以形成残余噪声的频谱。 ① 当Whitening(白化)设置为零时,抑制在所有频率下都是均匀的,由减少Tonal/Broadband(音调/宽带)滑块控制,并且抑制的噪声具有与原始噪声相似的频谱形状。 ② 当白化设置为最大值时,所需的抑制Noise Floor(本底噪声)基底形状接近白噪声,从而使残留噪声具有更中性的声音。
3、Dynamics(动态)〔Advanced Settings(高级设置)〕 ![]()
(1)Knee(拐点): 控制算法对信号和噪声的区分。 在去噪过程中,该滑块控制门控拐点的锐度。 ① 在较高的值时,去噪中的过渡更突然,并且在信号相对于噪声的检测中可能晚容易出错。 ② 在较低的值下,拐点周围的去噪变得更加宽容,并且对仅略低于阈值的信号应用较少的衰减。 这可能导致较低的降噪深度,但也可能具有较少的伪像。 (2)Release(释放)[ms(毫秒)]: 选择sub-band noise gates(子带噪声门)的释放时间,以毫秒为单位。较长的释放时间可以导致较少的音乐噪音,但也可以减少或柔化信号的初始瞬变或信号衰减后的混响尾巴。
四、More Information(更多信息) 1、Learning Noise Profiles Manually(手动学习噪声配置文件)时获得最佳结果的提示 (1)在学习噪声配置文件之前,请确定并选择录音中最长的部分(最好是几秒钟的时间),该部分仅包含你要删除或减少的噪声。 (2)为了确保获得最佳效果,您的选择中不应包含任何您想要保留的内容(例如,选择中不要包含任何您认为不属于“噪音”的音频。) (3)通常,您只能在文件的开头或结尾、或者在录音的暂停或中断期间(例如对话录制中唱词之间的暂停)找到存在噪声的部分。 2、Learning a Noise Profile From Multiple Selections(从多个选择中学习噪声配置文件) (1)在RX独立应用程序中,可以从多个Isolated Selections(独立选择)中创建Spectral Profile(光谱轮廓)。 当您的文件中找不到足够的Isolated Noise(孤立噪声)来Build The Profile(创建配置文件)时,此功能非常有用。 例如,如果您试图恢复某个文件,其中有人正在通过噪声讲话,则可以选择在给定时间内没有语音出现的频率中选择噪声。 如果使用套索或画笔选择工具选择了足够多的噪声,则可以创建一个精确的噪音轮廓,从而通过光谱去噪获得良好的效果。 在选择时您可以按住Shift键,一次能创建多个选择。 在任何可能的地方选择噪声,都可以建立更好的噪音轮廓。 (2)此功能在Spectral De-noise(光谱去噪)插件中不可用,因为它需要使用RX的光谱选择工具,以及对选定区域的时间和频率的精确计算。 (3)如果您无法创建具有多个选择的Full Noise Profile(完整噪声轮廓),则RX可以尝试从现有轮廓中构建合理的噪声轮廓。 如果您的噪声曲线不完整,RX会询问您是否希望它Complete The Profile(完成配置文件)。 例如,如果您只能捕获100 Hz(赫茲)以下的Low Frequency Rumble(低频隆隆声)、200 Hz(赫茲)至5000 Hz(赫茲)之间的一些宽带噪声,以及8000 Hz(赫茲)以上的所有噪声,则RX可以为您填补空白。 (4)通过多个选择构建配置文件,可为您提供一定的灵活性,RX会猜测你错过的任何噪音。 戏述仁生 翻译 2019年11月 |
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