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“AI+音频”行业领先网易云信论文成果获声学顶会 INTER-NOISE 高度认可

学术期刊网 学术资讯 2021-08-05

近日,第 50 届国际噪声控制工程会议(INTER-NOISE 2021)通过在线方式举办,由网易云信音频实验室完成的两篇论文被大会收录,获得国际公开认可。

本次入选的两篇论文聚焦在 AI 音频降噪和 AI 音乐检测两个方向,突破多个音频核心技术问题,自建国内行业中首个 AI 音乐检测模型,引起了从业者的强烈关注。与会者认为,随着 AI 应用的不断加深,音视频处理技术会随之提高,将带动产业朝着高质量方向发展。

(郝一亚 博士正在进行论文演讲)

在大会期间,网易云信音频算法专家郝一亚 博士连续两天发表论文演讲,,进一步阐释网易云信在将 AI 深入应用音视频方面所做的努力和尝试,探讨 AI 助力音视频技术发展的可能性,并表示愿意与业内同仁共同进步,推动音视频的长足发展。

INTER-NOISE:物理声学历史最悠久的国际学术会议

国际噪声控制工程大会(INTER-NOISE)是由国际噪声控制工程学会(I-INCE)主办的系列国际学术与技术交流大会,是物理声学历史最悠久的国际学术会议。主办方 I-INCE 成立于 1974 年,由代表着噪声控制专业的国际专业协会和机构组成,目前成员包括来自40多个国家的50多个组织。

作为知名国际专业会议,INTER-NOISE 大会每年在美洲、欧洲和非洲以及亚太地区轮流举行,主题聚焦在世界各地的噪音控制问题上,并且因其专业性和覆盖范围而有着巨大影响力——比如1972年在华盛顿第一次召开时,美国噪音控制法案(US Noise Control Act)正在审议之中,与会人员的积极交流和呼吁推动了后续法案的通过。

随着技术和各项基础能力的发展,现在的音频技术关注点和几十年以前,甚至十几年以前都有很大差别,噪声控制在现在及未来应该如何发展,发挥怎样的作用都是近年来在着重思考的问题,2019 年的会议主题是“噪声控制工程的影响”,2020 年的主题则是“噪音控制以改善环境,噪音和振动控制技术的进步”。

本届大会继续由 I-INCE 发起,美国噪声控制工程学会(INCE-USA)和 Pro Acustica (巴西)共同主办,美国声学学会、SAE 国际、西班牙声学学会和韩国噪声与振动工程学会参与联合举行。虽然因疫情原因,今年的活动只能以线上方式进行,但大会还是进行了精心策划和准备——包括在第一届会议活动地点举办仪式,纪念自 1972 年第一届国际噪声大会以来噪声控制取得的 50 年进展,以及通过聚焦的议题展望和推测未来 50 年可能取得的成就,会议主题也定为“噪声控制的下一个 50 年”。

2篇技术论文:突破多个音频核心技术问题

作为会议最重要的事项之一,本届大会按照已有的严格文章审核流程和标准——由三位细分领域的专家匿名交叉审核,最终再由 Technical Chair 最终选拔——收录了来自 25 个国家和地区的作者的 635 篇学术论文。

网易云信音频实验室被 INTER-NOISE 2021 收录的两篇论文分别是《一种基于神经网络的针对瞬时噪声控制的低计算复杂度噪声抑制方法》(A Neural Network Based Noise Suppression Method for Transient Noise Control with Low-Complexity Computation)和《一种使用梅尔频谱和频谱通量的基于卷积神经网络的实时音乐检测方法》(A Real-time Music Detection Method based on Convolutional Neural Network using Mel-Spectrogram and Spectral Flux)。

第一篇论文聚焦在 AI 抑制“瞬间噪声”的问题,“瞬时噪声”是指键盘声、敲门声等这类突发性的声音。网易云信音频实验室针对 RTC 场景,成功研发落地了轻量级的、适合全平台终端的 AI 音频降噪算法。该算法使用了优化的谐波相关性(Modified Harmonic-Correlation),和独创的损失函数(Loss Function),在一个 RNN(Recurrent Neural Network)模型上进行训练。在终端运行时,算法结合了网易云信自研的 NENN 推理框架,在大幅提升降噪效果(SNRI and Speech Quality)的同时,保持了一个极低的运算复杂度。整体而言,网易云信研发的 AI 音频降噪算法同时兼顾了算法效果和计算开销,不仅适合实时处理,还能落地到各种运算能力有限的终端设备中,可以应用在包括会议场景、语聊房场景等目的仅为语音通话的场景中。目前,该算法已经应用在网易 POPO、网易有道乐读等具体的场景,并取得良好的效果。

第二篇论文聚焦在利用卷积神经网络算法对“有用信号”的检测和减损。通常来说,在 WebRTC 在音频处理中,大量的算法都是针对 Speech 信号进行设计,整体是一个 Speech EnHancement 系统,但是在 RTC 的场景中,有用信号(Desired Signal)不仅仅只有 Speech,还有一种常见信号就是音乐(比如音乐主播、音乐教学等场景中)。网易云信落地国内行业中首个 AI 音乐训练检测模型,这是结合了自研的帧间频域特征和一个轻量级神经网络,训练出了一个音乐检测率高、鲁棒性强、且计算开销小,适合在各个端侧落地的 AI 模型;通过对环境声音的检测,区分出音乐和非音乐场景,并基于此先验信息,对 RTC 中音频 APM 处理进行有针对性的调整,在保证语音信号质量的同时,大幅提高音乐信号的质量,可以应用在包括音乐教学、音乐直播等目标传输信号包含音乐的场景中。

(Music和Noise的检测准确率可以达到93%以上)

网易云信音频实验室:立足前沿厚积薄发

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