基于AI的噪聲環(huán)境下遠(yuǎn)距離高清音頻采集研究

摘" 要： 為提升遠(yuǎn)距離采集音頻信號(hào)的強(qiáng)度，深度濾除音頻信號(hào)噪聲以提取有用音頻部分，提出一種基于AI的噪聲環(huán)境下遠(yuǎn)距離高清音頻采集方法。構(gòu)建遠(yuǎn)距離高清音頻采集結(jié)構(gòu)，分別通過(guò)模擬增益和數(shù)字增益技術(shù)進(jìn)行音頻信號(hào)增益處理，以提升音頻信號(hào)強(qiáng)度。依據(jù)短時(shí)傅里葉變換提取音頻增益信號(hào)頻域特征，輸入到長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)中，實(shí)現(xiàn)音頻信號(hào)深度噪聲去除，得到高清音頻頻域信息；再通過(guò)短時(shí)傅里葉逆變換處理該信號(hào)，實(shí)現(xiàn)音頻信號(hào)重構(gòu)，最終達(dá)到噪聲環(huán)境下遠(yuǎn)距離高清音頻采集的目的。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果表明：依據(jù)音頻信號(hào)增益能夠有效提升采集音頻信號(hào)的強(qiáng)度，并避免信號(hào)受距離、噪聲影響而逐漸衰減，繼而有效濾除音頻信號(hào)噪聲數(shù)據(jù)，提取其中有用的音頻信號(hào)，確保音頻信號(hào)高清度；且最終采集音頻信號(hào)信噪比均高于18 dB，可懂度均高于97%，有效驗(yàn)證了所提方法的有效性和準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞： 高清音頻采集； AI； 噪聲環(huán)境； 信號(hào)強(qiáng)度； 遠(yuǎn)距離； 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)； 短時(shí)傅里葉變換

中圖分類(lèi)號(hào)： TN912.3?34； TP399" " " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A" " " " " " " " " " " "文章編號(hào)： 1004?373X（2025）04?0130?05

Research on AI?based remote HD audio acquisition in noisy environment

HUANG Lina

（Jiangxi University of Science and Technology， Ganzhou 341000， China）

Abstract： In order to enhance the strength of long?distance audio signal acquisition and deeply filter out audio signal noise to extract useful audio parts， a method of AI?based remote high?definition （HD） audio acquisition in noisy environments is proposed. The remote HD audio acquisition structure is constructed， and the analog gain and digital gain techniques are used to conduct the audio signal gain processing， so as to improve the strength of audio signal. The frequency domain features of audio gain signals are extracted based on short?time Fourier transform， which are inputted into long short?term memory network to realize the deep noise removal of audio signals and obtain HD audio frequency domain information. The signal is processed by means of short?time Fourier inverse transform， to realize the audio signal reconstruction， ultimately achieving the goal of remote HD audio acquisition in noisy environments. The experimental verification results show that the gain of the audio signal can effectively enhance the strength of the collected audio signal， and avoid the gradual attenuation of the signal due to distance and noise， effectively filtering out the noise data of the audio signal， extracting useful music signals， and ensuring HD of the audio signal. The final collected audio signal signal?to?noise ratio was higher than 18 dB， and the comprehensibility was higher than 97%， effectively verifying the effectiveness and accuracy of the proposed method.

Keywords： high?definition audio acquisition; AI; noisy environment; signal strength; remote; long short?term memory network; short?time Fourier transform

0" 引" 言

音頻采集在音頻技術(shù)中具有重要作用，能夠確保信息的準(zhǔn)確傳達(dá)，便于教學(xué)、會(huì)議等后期分析和回顧，提升音頻、娛樂(lè)等用戶(hù)體驗(yàn)[1]。實(shí)際的音頻采集環(huán)境可能較為復(fù)雜，但實(shí)現(xiàn)噪聲環(huán)境下遠(yuǎn)距離高清音頻采集能夠捕捉較為清晰的音頻信號(hào)[2]，有助于提升音頻信息完整性，為后期的分析和處理提供良好的依據(jù)。

文獻(xiàn)[3]構(gòu)建了一種聲源定位模型，獲取聲源方位、距離等關(guān)鍵信息。在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)合理部署傳感器節(jié)點(diǎn)，全面覆蓋音頻信號(hào)區(qū)域；依據(jù)靜音區(qū)檢測(cè)技術(shù)檢測(cè)音頻信號(hào)中的靜音部分并置零，實(shí)現(xiàn)降噪；分析音頻信號(hào)特性，設(shè)置采樣頻率，實(shí)現(xiàn)多路音頻信號(hào)采集。但所提出的聲源定位模型易受環(huán)境噪聲、麥克風(fēng)陣列布局等多種因素影響，導(dǎo)致最終的音頻采集效果較差。文獻(xiàn)[4]在復(fù)數(shù)譜支路上采用模擬人耳臨界頻帶劃分輸入信號(hào)，包括幅度和相位信息，設(shè)計(jì)幅度補(bǔ)償支路處理信號(hào)全頻帶。依據(jù)復(fù)數(shù)譜支路輸出恢復(fù)語(yǔ)音頻譜，并將子帶特征輸入至幅度補(bǔ)償支路，以逼近原始干凈語(yǔ)音頻譜；依據(jù)交互補(bǔ)償恢復(fù)語(yǔ)音信號(hào)，實(shí)現(xiàn)信號(hào)采集。但該方法中的模擬人耳臨界頻帶劃分方法易受信號(hào)特性等多種因素影響，不利于提升音頻采集的精準(zhǔn)度。文獻(xiàn)[5]結(jié)合運(yùn)算放大器與場(chǎng)效應(yīng)管，設(shè)計(jì)一種根據(jù)音頻信號(hào)強(qiáng)度實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)、自動(dòng)調(diào)節(jié)增益的電路。該電路配合音頻編解碼器，實(shí)現(xiàn)機(jī)載音頻采集。但該方法只針對(duì)機(jī)載音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，適用性較差，難以實(shí)現(xiàn)不同種類(lèi)的音頻采集，影響最終的音頻采集效果。文獻(xiàn)[6]設(shè)計(jì)了一個(gè)嵌入式多聲道聲音采集系統(tǒng)，該系統(tǒng)搭載于四軸飛行器上，利用8個(gè)麥克風(fēng)進(jìn)行聲音捕捉，基于Bela音頻處理嵌入式計(jì)算平臺(tái)構(gòu)建，同步記錄來(lái)自多個(gè)麥克風(fēng)的聲音信號(hào)。依據(jù)飛行器上本地存儲(chǔ)進(jìn)行音頻信號(hào)存儲(chǔ)以供后續(xù)處理，同時(shí)能夠通過(guò)無(wú)線(xiàn)通信方式將信號(hào)實(shí)時(shí)傳輸至地面終端進(jìn)行遠(yuǎn)程分析。但該方法中的麥克風(fēng)陣列易受噪聲干擾，嵌入式系統(tǒng)處理能力較弱，導(dǎo)致最終的音頻采集效果較差。

噪聲環(huán)境能夠?qū)σ纛l信號(hào)產(chǎn)生干擾，影響最終音頻采集的信號(hào)質(zhì)量，且在遠(yuǎn)距離傳輸過(guò)程中音頻信號(hào)強(qiáng)度會(huì)逐漸衰減和失真。而通過(guò)AI技術(shù)能夠動(dòng)態(tài)處理音頻信號(hào)中的噪聲數(shù)據(jù)[7]，顯著提升音頻信號(hào)的清晰度和質(zhì)量?；诖?，本文提出一種基于AI的噪聲環(huán)境下遠(yuǎn)距離高清音頻采集方法，以期有效提升遠(yuǎn)距離音頻采集的清晰度。

1" 基于AI的噪聲環(huán)境下遠(yuǎn)距離高清音頻采集

1.1" 遠(yuǎn)距離高清音頻采集結(jié)構(gòu)

音頻在復(fù)雜的噪聲環(huán)境中進(jìn)行傳播，其信號(hào)強(qiáng)度隨著距離的增加而逐漸衰減，會(huì)影響音頻清晰度和質(zhì)量。依據(jù)AI技術(shù)能夠深度抑制噪聲，精準(zhǔn)分辨噪聲與有用的音頻信號(hào)，確保在遠(yuǎn)距離情況下采集高質(zhì)量的音頻。本文基于高清音頻采集需求，構(gòu)建噪聲環(huán)境下遠(yuǎn)距離高清音頻采集結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

在圖1所示的遠(yuǎn)距離高清音頻采集結(jié)構(gòu)中，首先通過(guò)模擬增益模塊和數(shù)字增益模塊對(duì)初始音頻信號(hào)進(jìn)行處理，以提高經(jīng)過(guò)遠(yuǎn)距離傳輸?shù)囊纛l信號(hào)強(qiáng)度，彌補(bǔ)音頻信號(hào)遠(yuǎn)距離傳輸過(guò)程中的損失。依據(jù)現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA）集成短時(shí)傅里葉正、逆變換以及AI技術(shù)中的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)音頻信號(hào)的變換、重構(gòu)以及音頻信號(hào)深度噪聲抑制處理，從而獲得高清質(zhì)量的音頻，實(shí)現(xiàn)噪聲環(huán)境下遠(yuǎn)距離高清音頻采集。

1.2" 遠(yuǎn)距離音頻信號(hào)自動(dòng)增益

在遠(yuǎn)距離音頻傳輸中，信號(hào)強(qiáng)度受傳輸距離、障礙物等多種因素影響，而依據(jù)自動(dòng)增益能夠提升音頻信號(hào)強(qiáng)度，解決信號(hào)強(qiáng)度隨著距離逐漸增加而衰減的變化導(dǎo)致的音頻音質(zhì)下降問(wèn)題[8]。在遠(yuǎn)距離音頻信號(hào)自動(dòng)增益中，主要通過(guò)圖1所示的遠(yuǎn)距離高清音頻采集結(jié)構(gòu)中的模擬增益模塊和數(shù)字增益模塊進(jìn)行處理，采取上下雙門(mén)限方式，這兩個(gè)門(mén)限值之間存在緩沖區(qū)間，避免了輸入的遠(yuǎn)距離音頻信號(hào)在單一門(mén)限值附近振蕩導(dǎo)致增益穩(wěn)定性差的問(wèn)題。通過(guò)模擬增益模塊對(duì)遠(yuǎn)距離音頻信號(hào)進(jìn)行處理，主要指音頻信號(hào)被轉(zhuǎn)換為數(shù)字格式之前的增益處理過(guò)程，以有效提升音頻信號(hào)強(qiáng)度。依據(jù)數(shù)字增益模塊對(duì)模擬增益模塊處理后的遠(yuǎn)距離音頻信號(hào)進(jìn)行增益處理，主要是對(duì)已轉(zhuǎn)換成數(shù)字格式后的遠(yuǎn)距離音頻信號(hào)進(jìn)行調(diào)整，彌補(bǔ)音頻信號(hào)遠(yuǎn)距離傳輸過(guò)程中的損失。

依據(jù)模擬增益模塊和數(shù)字增益模塊對(duì)遠(yuǎn)距離音頻信號(hào)的處理，最終得到增益后的遠(yuǎn)距離音頻信號(hào)，表示為：

[xAGCn=βaβdx]" " " " " （1）

式中：[βa]表示模擬增益放大倍數(shù)；[βd]表示數(shù)字增益放大倍數(shù)；[x]、[xAGC]分別表示增益處理前后的遠(yuǎn)距離音頻信號(hào)。

針對(duì)音頻信號(hào)強(qiáng)度隨著距離和噪聲干擾強(qiáng)度逐漸增大而逐漸降低，從而導(dǎo)致音頻信號(hào)質(zhì)量下降的問(wèn)題，本文方法首先進(jìn)行遠(yuǎn)距離音頻信號(hào)自動(dòng)增益處理，提升音頻信號(hào)的強(qiáng)度。為驗(yàn)證本文方法實(shí)現(xiàn)音頻信號(hào)增益的效果，對(duì)距離不斷增長(zhǎng)過(guò)程中噪聲不斷增大條件下的音頻信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到的結(jié)果如圖2所示。

由圖2可知，依據(jù)本文方法進(jìn)行音頻信號(hào)增益處理，能夠有效提升音頻信號(hào)強(qiáng)度。在通過(guò)本文方法進(jìn)行增益前，隨著距離、噪聲逐漸增加，音頻信號(hào)強(qiáng)度逐漸減弱，進(jìn)行音頻采集時(shí)音頻質(zhì)量較差；通過(guò)本文方法進(jìn)行音頻信號(hào)增益，音頻信號(hào)受距離、噪聲影響較小，音頻信號(hào)質(zhì)量得到顯著提升，在較遠(yuǎn)的距離和較高的噪聲環(huán)境下采集的音頻信號(hào)具有較高清晰度。

1.3" 音頻信號(hào)頻域特征提取

基于1.2節(jié)方法能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)距離音頻信號(hào)的自動(dòng)增益，但經(jīng)過(guò)增益后的音頻信號(hào)中存在大量噪聲。為深入了解音頻信號(hào)的內(nèi)在特性，依據(jù)圖1所示遠(yuǎn)距離高清音頻采集結(jié)構(gòu)中FPGA集成的短時(shí)傅里葉變換提取音頻信號(hào)的頻域特征[9]，將噪聲與音頻中有用的音頻信號(hào)頻譜不同的頻率成分，作為后續(xù)音頻信號(hào)噪聲抑制的支撐。

經(jīng)過(guò)增益處理后的音頻信號(hào)[xAGCn]中包含有用的音頻信號(hào)[mn]和噪聲信號(hào)[en]，本文通過(guò)加窗過(guò)程處理[xAGCn]，以分析音頻信號(hào)的連續(xù)性變化情況。通過(guò)分析窗之間的重疊，依據(jù)漢明窗技術(shù)進(jìn)行處理，設(shè)置為漢明窗長(zhǎng)大于滑動(dòng)步長(zhǎng)，從而降低窗函數(shù)對(duì)音頻信號(hào)處理過(guò)程中的信號(hào)丟失風(fēng)險(xiǎn)。經(jīng)過(guò)加窗處理后的音頻信號(hào)表示為：

[x′AGCn=xAGCn?wn]" " " "（2）

通過(guò)短時(shí)傅里葉變換對(duì)加窗處理后的音頻信號(hào)進(jìn)行頻域特征提取，該變換將音頻信號(hào)從時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域，通過(guò)分析不同頻率成分的分布和強(qiáng)度，依據(jù)噪聲與音頻中有用音頻信號(hào)頻譜不同的頻率成分，提取出能夠反映音頻信號(hào)特性的頻域特征，為后續(xù)高清音頻采集提供支撐。

1.4" 基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的高清音頻采集

在噪聲環(huán)境中，遠(yuǎn)程捕獲的音頻信號(hào)通常以時(shí)間序列的形式呈現(xiàn)，其中夾雜著多種噪聲成分，導(dǎo)致音頻信號(hào)品質(zhì)較差。長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)作為AI領(lǐng)域中的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有較為出色的時(shí)間序列分析能力[10]，能夠精準(zhǔn)區(qū)分并有效削弱音頻信號(hào)中的背景噪聲，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)音頻采集質(zhì)量的顯著提升。

將1.3節(jié)中提取的音頻信號(hào)頻域特征輸入到長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)中，通過(guò)其中遺忘、輸入、輸出三種門(mén)處理分析，最終實(shí)現(xiàn)音頻信號(hào)的深度噪聲抑制。長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

依據(jù)遺忘門(mén)對(duì)輸入的音頻信號(hào)頻域特征進(jìn)行處理，表示為：

[oft=sigmoidμfht-1，Xt+δf]" " " "（3）

式中：[sigmoid·]表示激活函數(shù)；[μf]、[δf]分別表示遺忘門(mén)權(quán)值向量、偏置；[Xt]、[ht-1]分別表示[t]時(shí)刻輸入的音頻信號(hào)頻域特征、[t-1]時(shí)刻的記憶單元。依據(jù)上述處理，最終確認(rèn)記憶單元內(nèi)信息的保留和丟棄情況。

依據(jù)輸入門(mén)對(duì)音頻信號(hào)頻域特征和記憶單元進(jìn)行處理，確定當(dāng)前時(shí)刻記憶單元狀態(tài)是否進(jìn)行更新，公式為：

[oit=sigmoidμiht-1，Xt+δi]" " " " "（4）

[l′t=tanhμlht-1，Xt+δl]" " " " " " （5）

式中：[μi]、[δi]分別表示長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)輸入門(mén)的權(quán)重向量、偏置；[l′t]表示記憶單元的狀態(tài)更新情況；[μl]、[δl]分別表示記憶單元更新過(guò)程的權(quán)重向量、偏置；[tanh·]表示激活函數(shù)。

依據(jù)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的輸出門(mén)對(duì)處理后的音頻信號(hào)頻域特征進(jìn)行輸出，表示為：

[oot=sigmoidμoht-1，Xt+δo]" " "（6）

[ht=oot?tanhlt]" " " " " " （7）

式中：[μo]、[δo]分別表示長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)輸出門(mén)的權(quán)值向量、偏置；[ht]表示最終輸出的噪聲抑制后的音頻信號(hào)頻域特征。

針對(duì)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)得到的去噪后的音頻信號(hào)頻域特征，依據(jù)短時(shí)傅里葉逆變換對(duì)音頻信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)[11?13]，最終能夠得到去噪后的遠(yuǎn)距離高清音頻信號(hào)[x]。

2" 實(shí)驗(yàn)與分析

為驗(yàn)證本文方法實(shí)現(xiàn)噪聲環(huán)境下遠(yuǎn)距離高清音頻采集的有效性，進(jìn)行噪聲環(huán)境下遠(yuǎn)距離高清音頻采集模擬，依據(jù)傳聲器對(duì)某高層住宅樓下的遠(yuǎn)距離音頻信號(hào)進(jìn)行采集，輸入至FPGA模塊進(jìn)行處理，通過(guò)基于AI技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)深層次降噪，最終實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離高清音頻采集，具體流程如圖4所示。

在圖4所示噪聲環(huán)境下遠(yuǎn)距離高清音頻采集流程中，音頻信號(hào)的采集和處理分析過(guò)程涉及相關(guān)硬件設(shè)備，故對(duì)硬件設(shè)備的參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，具體如表1所示。

依據(jù)表1所示相關(guān)硬件的詳細(xì)參數(shù)情況，對(duì)存在噪聲干擾的音頻信號(hào)進(jìn)行采集，依據(jù)本文方法進(jìn)行處理，最終實(shí)現(xiàn)噪聲環(huán)境下遠(yuǎn)距離高清音頻采集，從而驗(yàn)證具體效果。

為驗(yàn)證本文方法實(shí)現(xiàn)噪聲環(huán)境下遠(yuǎn)距離高清音頻采集的有效性，依據(jù)本文方法采集噪聲環(huán)境下的遠(yuǎn)距離音頻信號(hào)，對(duì)本文方法處理前后的音頻信號(hào)幅值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，以驗(yàn)證音頻采集后音頻信號(hào)的質(zhì)量。音頻信號(hào)處理結(jié)果如圖5所示。

如圖5所示，通過(guò)本文方法能夠?qū)崿F(xiàn)效果較好的音頻信號(hào)采集。依據(jù)本文方法進(jìn)行音頻信號(hào)采集前，音頻信號(hào)幅值波動(dòng)范圍較大，音頻中有用的音頻信號(hào)完全被噪聲覆蓋，導(dǎo)致最終的音頻質(zhì)量較差。通過(guò)本文方法進(jìn)行音頻信號(hào)采集，能夠有效濾除音頻信號(hào)中的噪聲數(shù)據(jù)，提取出其中有用的音頻信號(hào)，確保了提取的音頻信號(hào)的高清度，為用戶(hù)提供了更清晰的聽(tīng)覺(jué)體驗(yàn)。

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法實(shí)現(xiàn)噪聲環(huán)境下遠(yuǎn)距離高清音頻采集的有效性，引入信噪比和可懂度進(jìn)行音頻信號(hào)采集效果的評(píng)估。其中信噪比表示了音頻信號(hào)中有用信號(hào)與噪聲的比值，可懂度能夠評(píng)估接收者準(zhǔn)確理解音頻信號(hào)內(nèi)容的程度，兩個(gè)參數(shù)值越高表明音頻信號(hào)采集效果越好。

分別模擬距離不同情況、不同音頻聲源幅值情況下，通過(guò)本文方法進(jìn)行噪聲環(huán)境下遠(yuǎn)距離高清音頻采集的效果。對(duì)本文方法采集音頻信號(hào)后音頻信號(hào)信噪比和可懂度進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)，得到的結(jié)果如表2所示。

由表2可知，通過(guò)本文方法進(jìn)行噪聲環(huán)境下遠(yuǎn)距離高清音頻采集效果較好，針對(duì)不同距離的音頻信號(hào)采集，不同信號(hào)幅值情況下，最終采集的音頻信號(hào)信噪比均能夠高于18 dB，可懂度均高于97%，證明了通過(guò)本文方法進(jìn)行噪聲環(huán)境下遠(yuǎn)距離高清音頻采集能夠有效提取音頻信號(hào)中的有用部分，從而確保采集到的音頻信號(hào)既清晰又易于理解，能夠?yàn)橐纛l分析相關(guān)領(lǐng)域提供良好技術(shù)支持。

3" 結(jié)" 論

實(shí)現(xiàn)噪聲環(huán)境下遠(yuǎn)距離高清音頻采集，能夠確保音頻信息的準(zhǔn)確傳遞和接收，為遠(yuǎn)程會(huì)議、音頻制作等相關(guān)領(lǐng)域提供更準(zhǔn)確的音頻信息，為用戶(hù)提供更清晰的音頻體驗(yàn)，提升用戶(hù)的滿(mǎn)意度。本文提出一種基于AI的噪聲環(huán)境下遠(yuǎn)距離高清音頻采集方法，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)效果較好的噪聲環(huán)境下遠(yuǎn)距離高清音頻采集，有效提取并保留音頻信號(hào)中的有用部分，提升音頻信號(hào)的整體質(zhì)量。

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