基于矢量量化生成对抗网络的老电影音频增强算法研究

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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.
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