你有没有注意到生活录像中总是有噪音？
你还担心大教室里上课的录音根本听不见吗？
你是否也希望旅行摄影可以去除嘈杂的人声，只留下自然的声音？
你是不是也觉得这个视频有噪音，一点也不高端大气？
是的，正如每个人都认为的那样，在我们的日常生活中，我们可以通过佩戴降噪耳机来保护我们免受外部噪音的影响。但如果视频有噪音，那就没那么简单了。
不过，这对我们快手音频团队来说并不难！科技巨头们用他们聪明的小脑袋，把头发换成了这个让数百万视频创作者受益的功能——降噪（开发者：我不是，我不是，不要胡说八道）。
降噪是“快影”近期推出的视频降噪功能。不像之前粗暴的降噪只能降噪，这次真的可以让不想要的声音消失。追踪！未来，您可以随时随地去除手机视频中的噪点！不仅可以非常干净地去除噪音，如果想要保留一些背景声音和环境感，还可以根据需要适当保留。当你和TA在沙滩上散步时，耳边传来海风和海浪的轻柔声响，周围人声鼎沸，远处传来微弱的汽船汽笛声……如果你把这一切都记录在视频，除了嘈杂的人声等，还可以保留海风和海浪的声音~以后每次重看这个视频，你一定能在。
【降噪】的入口在“快视频”App底部功能区的【音效】，点击【视频原声】或【配音】，有【降噪】页面上的选项。
（视频原声降噪入口→视频原声降噪）
（配音输入→配音降噪）
各种场景的噪音都逃不过“快影”【降噪功能】的关注，无论是室外还是室内，从人潮涌动的景区到海浪拍岸的海边，从用餐时的食堂到class Classroom，你能想到的常见场景都包括在内！
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(开首用户@dalin-2018)
一键消除风噪的效果简直不要太好！此外，降噪程度也可以自行选择，随意调整，或大或小。您可以从五种降噪级别中进行选择，并自定义您的专属音频~
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(快速用户@X613128M922)
效果是不是超级棒？以后再也不用担心噪点和低端视频了！
学生与神
好吧，为什么你是行业第一？
降噪并不少见。之前业界也有过很多不同的尝试，但要做好降噪技术并非易事。
语音降噪是语音领域一个非常重要的研究方向。它的历史可以追溯到1930年代。从收音机到有线电话，再到无线电话，最后到VOIP，对语音降噪技术的需求旺盛。 在深度学习取得长足进步之前，单通道语音降噪是通过传统的信号处理方法实现的。一般认为，它只能去除嘈杂语音中的稳定噪声成分，对咿呀声和瞬态噪声的增强效果不明显。 2015年后，随着深度学习技术的发展，降噪效果有了长足的进步。
现在市面上的大部分降噪技术仍然很难完全消除噪音，而且往往降噪后还有一些背景噪音（所以经常被人吐槽“消除了寂寞”）。如果您不使用专业设备，噪音会非常明显。如何真正消除目标噪声并保留其他声音自然成为工程师研究的重点。对此，国内外多家知名音视频降噪团队在近期的比赛中进行了PK。没错，这是世界顶级的音频技术大会。 Interspeech 2021 组织了 AEC 挑战赛（Acoustic Echo Cancellation Challenge）比赛。作为参赛选手中的一匹黑马，快手战队取得了骄人的战绩。
哪种降噪效果更好？降噪技术找快手！国内行业业绩最好的快手，并没有庞大的团队。他们是如何取得如此惊人的技术成就的？
获胜的秘诀
优秀的算法技术和团队素质
为了尽可能消除真实场景中的噪音，研究人员会自己录制或从开源数据库中收集干净的人声和纯噪音，然后手动混合，进行各种排列组合，模拟现实生活中的各种乐队噪声，大大提高了数据创建的效率。基于数据增强算法生成大量数据后，算法人员再依靠AI算法训练神经网络区分语音和噪声，从嘈杂的环境中剥离干净的语音。
神经网络 - 降噪模型训练和推理图
在预处理方面，团队利用信号处理和心理声学在响度和掩蔽方面已有的结论，在不影响主观听感的情况下，通过实验设计了基于信号处理的预处理模块。这个预处理模块的目的是去除训练目标中人耳无法感知的成分，从而简化深度网络的训练目标，以有限的数量提升小网络的收敛程度参数，最终提升主观音质体验。
在后处理方面，团队利用语音信号低频和高频分量之间的强相关性以及人耳感知高频分量明显弱于低频分量的结论在心理声学中合理分配计算资源，实现在部分机型上推出的降噪解决方案。
在网络损失函数设计方面，在对学术界现有损失函数进行实际验证的基础上，结合降噪问题的主要矛盾，即过抑制和欠抑制，由于平衡和抑制的明显特征，语音信号的谐波特性，算法人员设计了新的损失函数：在增强输出语音信号的谐波特性的同时，在输入噪声较低时突出降噪效果，在输入噪声时强调降噪效果低。当嘈杂语音的信噪比较高时，语音保存效果突出。最后保证了算法在降噪和语音保留上的整体平衡。
为了更好的验证效果，快影的产品和音频QA团队深入用户需求，列出近百个室内外视频录制场景，每天在快手下载对应场景的数百个音频，并使用用户真实场景声音用于验证效果。根据“降噪效果”、“音质保持”等指标，计算是否存在吞音、降噪不彻底等问题。经过不断的测试，选出最好的，最终得到当前高质量的降噪模型。
将【降噪功能】连接到“快影”App时，考虑到在移动端短视频创作工具中，降噪功能要满足实时预览、可调降噪的要求，处理后可以保留原来的降噪效果。视频中对立体声信号的要求，市面上的竞品普遍采用部署在服务器端的深度降噪方案，无法满足上述要求。因此，经过对快影产品端的深入探讨，最终选择了移动端的深度降噪方案。
此外，研究团队根据用户在使用降噪功能时的个性化需求，专门设计了一种算法，支持手动调节降噪量。结合降噪功能可能遇到的实际场景，“快影”现根据降噪分贝（dB）提供五种降噪等级供用户选择，最终在当前“快影”中实现了个性化的高品质。影子”应用程序。降噪效果。
嘘，这是永远不会泄露的团队秘密！
小声告诉你：其实快手降噪技术最早是用于内部会议直播的降噪。这里有很多有趣的故事！
在一次远程会议上，老板说完之后大家都鼓掌，但是老板根本听不到掌声（笑），被屏蔽为噪音……
经过检查，发现掌声和键盘声音非常相似。开发者专门测试了从麦克风采集的两个，发现基本无法区分，当时算法也无法区分，所以被屏蔽了。后来，测试人员还为此收集了部门所有的机械键盘，并“招募”了几名“志愿者”，用奶茶参与敲击键盘和花哨的掌声。经过反复对比，终于发现了两者的细微差别。这使得算法可以保留掌声并仅消除键盘声音。
不仅仅是算法团队，还有产品运营的合作伙伴。在反复合作测试了这个降噪功能后，小芹想到了给男朋友做个视频礼物，于是她收集了两人的微信语音和旅行记录进行编辑，并用快影的降噪功能给男朋友一个惊喜。视频的最后，海浪声和人声远去，只剩下一个声音：“我爱你。”
单身：啊啊啊啊啊（土拨鼠尖叫）
值得一提的是，声音的细微控制来自团队的音乐细胞，似乎与互联网技术无关。团队成员不仅是各自领域的专家，而且是音乐和艺术方面的专家。他们中的许多人从小学开始就对乐器感兴趣，从手风琴、小提琴到花腔女高音、钢琴无处不在。也正因为如此，大家的声音感知更锐利，细节控制力更强，有助于降噪效果的提升。
尤其是在一些特定的场景中（比如唱歌降噪），降噪是最突出的。在算法测试过程中，为了测试歌声场景的降噪效果，大家现场录制了现场录音，“围观者”赞不绝口！ “音乐人”从自身视频制作的细微之处出发，真正站在了用户的一边。从角度深入洞察，日常生活中每一个需要去除的场景，打造出精致的降噪效果。
这样的团队不仅懂酷炫的技术，对优雅的艺术也有着深刻的理解。互联网砥砺前行，艺术家的奔放在这里并存。如果你也是一个热爱音视频的互联网人，那你和我们一定是完美的合作伙伴！
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