摘要
电影经历了百余年的历史,一些记录老电影音频的感光胶片由于受到时间侵蚀和人为损坏,产生了霉斑、划痕等痕迹,导致还音时出现了背景噪声,影响听感。目前国内外针对老电影的音频修复主要依靠人工,工作量大、修复周期长。深度学习的发展使机器在音频修复方面代替人工成为可能。本文将基于生成对抗网络的语音增强模型SEGAN应用于老电影音频修复当中,并结合老电影音频的噪声特点对模型进行改进。在判别器中加入矢量量化层以匹配生成器性能,在生成器中加入频域损失,使降噪后的音频在频域上与干净音频更加相似。实验结果表明,本文提出的方法能够进一步提高老电影音频的降噪效果,各客观评价指标均有所提升。
出处
《现代电影技术》
2022年第4期31-37,共7页
Advanced Motion Picture Technology
基金
国家级重点项目:历史影音资料音频修复方法与关键技术研究(61631016)。
