การลดเสียงรบกวนเสียงคืออะไร? คำอธิบายที่ชัดเจน

การลดเสียงรบกวนเสียงคือกระบวนการระบุและลดเสียงที่ไม่ต้องการในการบันทึกในขณะที่รักษาเสียงที่คุณต้องการเก็บไว้ โดยทั่วไปคือเสียงพูด เพลง หรือเสียงที่ตั้งใจอื่นๆ มันเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดในการตัดต่อเสียงหลังการผลิต และแนวทางที่ใช้ AI ได้ทำให้มันเข้าถึงได้มากขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา

อะไรนับเป็น “เสียงรบกวน”?

ในวิศวกรรมเสียง เสียงรบกวนหมายถึงเสียงใดๆ ที่ไม่ได้บันทึกโดยเจตนา:

• เสียงรบกวนแบนด์วิธ: เสียงหึ่ง สถิติ และเสียงหึ่งเทปที่กระจายไปทั่วทุกความถี่
• เสียงรบกวนโทน: เสียงหึ่งจากรบกวนทางไฟฟ้า โดยทั่วไปที่ 50 Hz หรือ 60 Hz และฮาร์มอนิก
• เสียงรบกวนแบบกระชาก: การคลิก ป๊อป และเสียงแตกจากไวนิล การบันทึกที่เสียหาย หรือความผิดพลาดทางไฟฟ้า
• เสียงรบกวนสภาพแวดล้อม: เครื่องปรับอากาศ การจราจร ลม ฝน เสียงฝูงชน
• เสียงรบกวนจากตัวเครื่อง: พื้นเสียงรบกวนที่มีอยู่ตามธรรมชาติของไมโครโฟนและอุปกรณ์บันทึก

ประเภทเสียงรบกวนที่แตกต่างกันต้องการเทคนิคการลดที่แตกต่างกัน

วิธีการลดเสียงรบกวนแบบดั้งเดิม

ก่อนที่ AI จะกลายเป็นที่นิยม การลดเสียงรบกวนขึ้นอยู่กับอัลกอริทึมการประมวลผลสัญญาณ:

การลบสเปกตรัล

วิธีการนี้ประมาณการสเปกตรัมเสียงรบกวนในช่วง “เงียบ” ของการบันทึกและลบการประมาณการเสียงรบกวนนั้นออกจากสัญญาณเสียงโดยรวม มันทำงานได้ค่อนข้างดีบนเสียงรบกวนคงที่แต่มักแนะนำสิ่งประดิษฐ์ “เสียงดนตรี” ที่เป็นเอกลักษณ์ คุณภาพการเคลื่อนไหว ริ้วเล็กๆ ที่ผู้ฟังหลายคนรู้สึกไม่พอใจ

เกตเสียงรบกวน

เกตเสียงรบกวนปิดเสียงทั้งหมดเมื่อตกต่ำกว่าเกณฑ์ที่ตั้งไว้ สิ่งนี้ทำงานได้สำหรับเสียงรบกวนระหว่างการบันทึกแต่ปล่อยเสียงรบกวนใดๆ ที่เกิดพร้อมกับสัญญาณที่ต้องการไม่มีการแตะต้อง

การกรองแบบปรับตัว

ตัวกรองแบบปรับตัวประมาณการและลบเสียงรบกวนอย่างต่อเนื่อง ปรับตัวตามเวลาจริง พวกเขาต้องการสัญญาณอ้างอิง (ไมโครโฟนแยกที่จับเฉพาะเสียงรบกวน) และใช้บ่อยกว่าในแอปพลิเคชันเสียงสด

การลดเสียงรบกวนด้วย AI ทำงานอย่างไร

การลดเสียงรบกวนสมัยใหม่ด้วย AI ตามที่ใช้ในเครื่องมือเช่น Noise Remover ใช้วิธีการที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิง แทนที่จะประมาณการและลบเสียงรบกวน มันเรียนรู้ที่จะรู้จำเสียงพูดโดยตรง

เครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึกถูกฝึกบนเสียงหลายพันชั่วโมง ทั้งเสียงพูดที่สะอาดและเสียงพูดที่ผสมกับเสียงรบกวนหลากหลายประเภท เมื่อเวลาผ่านไป โมเดลเรียนรู้ที่จะทำนายว่าเสียงพูดที่สะอาดเสียงอย่างไร แม้ฝังอยู่ใต้เสียงรบกวน เวลาอินฟเฟอเรนซ์ มันรันเสียงของคุณผ่านโมเดลที่เรียนรู้นี้และส่งออกเวอร์ชันที่ทำความสะอาดแล้ว

วิธีการนี้มีหลายข้อได้เปรียบ:

• มันจัดการเสียงรบกวนที่ไม่คงที่: เสียงรบกวนที่เปลี่ยนแปลงตามเวลา เช่น การจราจรเป็นช่วงๆ ไม่ใช่ปัญหาอีกต่อไป
• มันรักษาความเป็นธรรมชาติ: แทนที่จะลบเสียงรบกวนที่ประมาณการ (ซึ่งสามารถแนะนำสิ่งประดิษฐ์) โมเดลสร้างเสียงพูดใหม่
• มันทำงานบนประเภทเสียงรบกวนที่หลากหลาย พร้อมกันโดยไม่ต้องมีการกำหนดค่าผู้ใช้

ข้อจำกัดหลักคือต้นทุนด้านการคำนวณ การรันเครือข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่ต้องการพลังการประมวลผลที่สำคัญ ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมการกำจัดเสียงรบกวน AI แบบเรียลไทม์จึงใช้ได้เฉพาะบนเซิร์ฟเวอร์ที่ทรงพลังในตอนแรก การออกแบบโมเดลที่ปรับให้เหมาะสมและเทคโนโลยีเบราว์เซอร์สมัยใหม่ตอนนี้ทำให้เป็นไปได้ที่จะรันได้โดยตรงในเว็บเบราว์เซอร์ของคุณ

การลดเสียงรบกวน vs การยกเลิกเสียงรบกวน

คำศัพท์เหล่านี้มักสับสนกัน:

คำศัพท์	ความหมาย
การลดเสียงรบกวน	การประมวลผลเสียงที่บันทึกในขั้นตอนหลังเพื่อลดเสียงรบกวน
การยกเลิกเสียงรบกวน	ระบบฮาร์ดแวร์ (เช่นหูฟัง ANC) ที่สร้างคลื่นเสียงต่อต้านเฟสเพื่อยกเลิกเสียงรบกวนแบบเรียลไทม์

การยกเลิกเสียงรบกวนเป็นเทคนิคฮาร์ดแวร์ที่ใช้ในหูฟังและไมโครโฟนบางตัว การลดเสียงรบกวนเป็นกระบวนการซอฟต์แวร์ที่ใช้กับการบันทึก พวกเขาแก้ไขปัญหาที่แตกต่างกัน

เมื่อใดควรใช้การลดเสียงรบกวน?

การลดเสียงรบกวนมีประสิทธิภาพมากที่สุดเมื่อ:

• เสียงพูดหรือเพลงดังกว่าพื้นเสียงรบกวนอย่างชัดเจน
• เสียงรบกวนสม่ำเสมอพอที่จะลักษณะ (เสียงหึ่ง เสียงหึ่ง เสียงพัดลม)
• คุณต้องการทำความสะอาดการบันทึกที่ไม่สามารถบันทึกใหม่ได้

มันมีประสิทธิภาพน้อยกว่าเมื่อ:

• เสียงรบกวนดังกว่าสัญญาณที่ต้องการ
• เสียงรบกวนใช้ความถี่ร่วมกับสัญญาณ (เช่น เสียงฝูงชนระหว่างเสียงพูด)
• การบันทึกต้นฉบับทำด้วยเกนต่ำมาก

ระดับการประมวลผลที่เหมาะสม

การลดเสียงรบกวนมากขึ้นไม่เสมอไปที่ดีกว่า การประมวลผลที่รุนแรงสามารถ:

• ลบ “อากาศ” ความถี่สูงที่ทำให้เสียงพูดเสียงเป็นธรรมชาติ
• สร้างสิ่งประดิษฐ์โลหะหรือเหมือนหุ่นยนต์บนพยัญชนะ
• ลดความเข้าใจได้โดยการปรับให้เรียบทรานเซียนต์มากเกินไป

เป้าหมายคือการบันทึกที่สะอาดที่ยังคงเสียงเหมือนมนุษย์ ไม่ใช่การบันทึกที่สเตอร์ไรล์อย่างสมบูรณ์แต่ไร้ชีวิต เริ่มต้นด้วยการตั้งค่าที่ปานกลางและเพิ่มเฉพาะตามที่จำเป็น

พร้อมที่จะฟังความแตกต่าง? ลองใช้ Noise Remover กับการบันทึกของคุณเอง