数字音频技术(第6版) 751

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　　724数字音频技术（第6版
　　带有噪声的模拟录音中的嘶声、室外录音中的风噪、空调的轰鸣声甚至是一架失事飞机的黑匣子中遮蔽语音的噪声都能在录音中被减弱。简段经过处理的录音听上去能比
　　原始的母带录音更好。另一方面，与大多数技术一样，噪声移除处理需要使用者对它的应用常精通，不恰当的使用会降低录音的音质。有一个问题就是应该施加多少量的处理。一段恼人的嘈杂录音与一段可接受的录音之间有大约10%-15%的噪声电平降低可以进行。额外的噪声移除会带来问题，即使仅仅是心理声学上的假象让我们认为这是正在受影响的音频托马斯·斯托克汉姆（Thomas Stockham）对恩里克·卡鲁索（Enrico Caruso）在1906年的录音进行的试验导致了用数字方法恢复的声音素材的发行。这些试验采用了一种盲解卷积方法对唱片原始的声学录音进行分析和处理，之所以这样说是因为这些被操作信号的属性并不能得到精确定义。在这种情况
　　个未知滤波器在一个未知信号上的效果可以通过观察滤波所产生的影响而被移除。通过对大量信号取平均值，就可以鉴别出那些相对于动态变化信号来说保持恒定的信号。这样，用来产生这些声学录音的扬声器的强共鸣和其他机械噪声被估计出来，并通过施
　　反函数从录音中移除，留下一个得到恢复的音频信号。
　　本质上，声学录音过程可以被看成是一个滤波器。音乐与录音系统的冲激响应相卷积用这种方法对播放信号进行分析，原始演奏的频谱与录音设备的频谱相乘，然后进行傅里叶逆变换，从而得到了真正记录在案的信号。相应地，录音过程中不想要的效果从演奏的真正频谱中被移除。用FFT方法实现校正滤波器所需要的计算并不是一项微不足道的任务。需要待恢复录音的长时平均频谱，还需要一个作为模型的高保真录音的长时平均频谱。在斯托克汉姆的研究中，对一段1mn的音乐选段进行完整的分析需要大约2500次FFT。新旧录音的平均频谱之差被计算出来，并成为恢复滤波器的频谱。进行恢复时需要让录音的频谱的各片段乘以恢复频谱，再进行逆F，或是用滤波器的冲激响应（通过逆FFT获得）直接进行卷积。
　　盲解卷积使用了由阿兰·奥本海姆（Aan
　　的方
　　种方法被称为
　　义线性化（Generalized Linearity）或同态信号处理（Homomorphic Signal Processing）这类信处理是非线性的，但却是基于对线性方法的一种推广。经过卷积或相乘的信号通过非线性理产生加性的表示，然后再由线性滤波器处理，并通过非线性运算的一个逆运算返回到它原始的域中。这些内容以及其他更高级的数
　　处理课题在其他文献中有更详细的讨论