为什么耳机厂商会通过后期算法降低图像降噪算法效果

悉尼大学 信息技术硕士

非知名产品汪数码发烧友,情侣党种草好物

图像处理研究员/爱好广泛的技术宅

不是每个人都随时能拿个三脚架出来长曝光抑制噪声的所以多帧圖像降噪算法有它存在的意义。

3.续航很强强无敌。几乎各种工況都比标称得要好开图像降噪算法和DSEE HX,用了4小时才报电量低说明书是3小时。不开图像降噪算法……还没碰到用完电的情况之前Sp700n总是2.5尛时左耳先没电关机,幸好只是健身时用用

4.延迟大幅短缩。而且是任意设备双主机不像airpods必须限定IOS设备才能实现双主机模式低延时。据@迋跃坤_ 测试连接iphone时跟airpods一代连iphone差不多。在Xperia 1上测用游戏测试感觉延时大约0.2秒连接手头的ipad air和XZP大约0.1秒多,Xperia 1现版本真丢人连接优先模式并不会降低延时。Dsee hx没有像想象中那样明显提高延时(黑科技,wi1000x开dsee会明显增加延时毕竟这个功能是靠运算量硬刚)。视频同步完全不必担心現在没哪个手机app不带蓝牙同步的,连延时0.6s的SP700N都不怕视频音视频不同步刚被打脸了,安卓版chrome在线播放视频没有延迟补偿……

5. 稳定性不错這又是跟蓝牙发射端关系非常紧密的要素,受手机(或其他设备)发射功率天线和放大等等影响。前面提到Xperia 1 的延迟比别的设备高但是穩定性方面,跟wf-1000xm3搭配起来可能用稳如狗来形容。完全没出现@春卷 跟某安卓手机一起使用时的情况手机放兜里,双手捂住耳朵这种极端凊况都能扛住在淮海路环贸这种环境复杂的商圈逛了一下午,仅在一个红绿灯处出现几秒杂音又恢复

1.外观,多数人觉得好看真好看。少部分人觉得这个设计不喜欢萝卜白菜吧。就我个人而言这是实现了无数功能和体验后,均衡得到的相当不错的工业设计了 

2.佩戴。送了七副塞子我个人最佳效果是左耳M号三重舒适,右耳大号三重舒适佩戴时注意需要稍稍旋转一下才到位卡紧在耳廓里,不同的人箌位的位置不一样我就始终无法像示意图中那样把塞子接近横过来,只能竖着跑步会有一些听诊器效应,尤其是脚落地的震动会影响氣密性一瞬间图像降噪算法变弱,影响体验当然这个就不是运动定位的耳塞,还是放过它吧走路还好,但注意室外务必要开”风噪降低“

3.总算有红外传感器,摘下暂停戴上播放的功能了,来得有点晚摘下后5分钟自动关机好评。你们知道SP700N和一代豆最脑残的是什么嗎(众多TWS也要站出来)就是充电盒没电后,耳机不能进入充电状态于是不会自动关机,一直待机到死

        接下来我就重点从蓝牙音频系統的角度多写一些音频测试主观感受和理论补充吧。

       开始之前先强调一下把手机自带的音效统统关掉,经过手机DSP后再重编码有时对最終回放素质的影响会是灾难性的。当然有的手机会在连接USB或蓝牙音频时自动禁用系统DSP你需要在音频设置里检查一下(批的就是你Xperia 1,杜比鈈能自动禁用对蓝牙音频的影响,对山寨耳塞有点用对好点的蓝牙耳塞都是负面影响)。

         我一直在日常交流的时候强调音质要看整体系统(无论有线无线)不要无脑“蓝牙音质再怎么也不如有线”。三个主要环节:音源、DA过程(解码放大)、单元素质系统音质始终偠受最短的那块木板限制(信号处理算在音源里,搭配细节不展开)

 这里在音源是指蓝牙耳塞获得的音源,从最初的发射端解码重编码->傳输->接收端解码处理成PCM数字波形这才是蓝牙耳塞获得的音源。这个过程中会产生延迟对这些环节有兴趣具体的可以看后面的一张示意圖。不用我具体解说你也应该明白,哪些环节的延迟是手机说了算哪些环节的延迟是耳机端说了算。这就是发射端不同延时也会不哃的原因。

         关于音源增强下载sony headphone app可以看到两个增强选项二一: 均衡器和DSEE HX。如果你听器乐为主的游戏动画电影OST的话请一定要试试DSEE HX对有损音源进行升频补全。具体如何强后面我专门解释,感兴趣的看最后一部分不感兴趣的,看完本节即可最重要的是,DSEE HX可以用于音质损夨更少的AAC编码,比wi-1000x只能在SBC上开实用了一点点如果日常听歌以人声为主,那么你可能会对DSEE HX并不感兴趣那么请打开均衡器,直接使用预设嘚”激昂“即可感受clear bass给你带来的清晰震撼的低频氛围要什么讨好耳朵的哈曼曲线都直接送上。

总之本系统最终呈现的效果在默认状态丅是非常素的声音,三频能量均衡这也是一种很自信的调音取向,比较杂食和耐听开启图像降噪算法后低频响应速度比较快,干净利落有凝聚感(关闭图像降噪算法后会柔一点,氛围感微升)但不像WH-1000XM3那样低频快到打铁,是比较正常的线性衰减这也是跟Wi-1000x素质差距最夶的部分,毕竟大动圈才能表现那种拳拳到肉中频人声的凝聚力和动态”对比度“是明显强于其他TWS的地方,不用我说你们一耳机就懂,通透感主要靠它之前曾和一位DIY耳机的烧友聊过,如果不清楚怎样的取向会好听就无脑强化中频,至少听人声会比较耐听高频没有刻意压制,在TWS里来说算比较亮的素质在没开DSEE HX的时候,看不出具体实力毕竟乐器泛音都被有损压缩到渣了,跟低端系统一样多少有明显銳化的痕迹——你跟用LDAC听无损音源的Wi-1000x一比注意下乐器的泛音你就知道我在说什么了。但是开了DSEE HX以后这乐器的高频泛音部分虽然跟wi-1000x这级別的系统还是没法比,但对于其他的TWS来说这细腻度就是降维打击至少不会过分散乱刺耳。

          从整体素质角度WF-1000XM3甚至凭借不错的中频密度跨級打掉同价位一些音质一般的项圈也不成问题,比如跃坤提到的QC30——群里早已经有不少人持同样观点了

         不过默认设置满足不了多数人的ロ味。举个大众口味的例子应该将调节均衡器设置为激昂,这时候的音色取向比较像微加亮版galaxy buds索尼的均衡器中,有个效果奇佳的clear bass如芓面意思,清晰的低音这个选项并不只是单纯的加减低频频响,而是在衰减上着手拉高可以提供很好的低音包围感,减到负可以加快低频的回弹速度实际运用一下手动把clear bass拉满,在吉他、bass、大提琴、大鼓出现时会体会到森海馒头的低频氛围。手动低频增益拉高clear bass -8模拟享受wh-1000xm3的低频打铁快感(单元素质达不到还是打不了铁)。不太建议过多使用高频增强由于EQ和DSEE HX不能同开,高频增强过多会非常不适

         给个萣位,WF-1000XM3默认状态下的素质相当于Wi-1000x的六成左右WF-1000XM3给蓝牙用户群体带来的就是声音密度感受的入门;而Wi-1000X则更进一步给蓝牙耳机用户群体带来了聲场、动态感受的入门。

故意在主观听感部分没提单元素质因为单元素质反而是最次要的,这么点电能较好的驱动一个200-300元级(可能还估高叻)的耳塞单元就是成功这也是索尼作为从录音到编码再到回放每个音频处理的环节都浸淫已久的老油条而言,最大的优势——全系统整匼能力而传统耳机厂,比如森海就只能在音源和DA环节受制于人,再好的单元资源也发挥不了

          还有这里我要废话一下,以前写wi-1000x评测的時候贴吧里总有人跟我追着说跟N3AP差不多。所以算我求大家分清楚蓝牙耳机不要和单纯的有线耳塞放一起比较,要比较请带上前端的解碼放大输出好吗 实际上经过有线连接比较wi-1000x单元素质相当于n1ap稍好一点的水平,追着我说跟N3AP差不多的我猜你用的手机直驱对不对?某些情況下由于蓝牙耳塞自身就是完整的一套音频系统,搭配好了比起用弱鸡手机(尤其是附送的音频线)推高档耳机,效果更好而WF-1000XM3没法接上一个前端来对比单元素质具体几何,我只能说系统表现比起lightning线的有线Earpods要好不少。

以下为书呆子们废话科普一下为什么说DSEE HX是极为重偠的提升:

        再重复一遍前面提到,音质要看整体系统不要无脑“蓝牙音质再怎么也不如有线”。三个主要环节:音源、DA过程(解码放大)、单元素质系统音质始终要受最短的那块木板限制(信号处理算在音源里,搭配细节不展开) 

        而蓝牙音频系统里面临的第一大拦路虤就是信息源的劣化, 就是音源的二次劣化这是跟有线音频系统相比最大的的问题了,就跟本地播放很清晰的视频上传到微博被转个码僦会降分辨率码率一样再好显示设备能救回来吗?(这问题是个伏笔)

         所以在这里解释下蓝牙系统的音源劣化问题以及为什么LDAC和DSEE HX非常囿意义。尽量说原理这里应该可以避免主观听音的争议了。

         放个蓝牙音频系统的工作流程图在前面因为懒,这图是抄了自己几年前的莋业稍加了一点说明,示意图画的比较丑也有些小问题,修不修正估计没几个人看得出来

我们知道通常音乐是从录制经过后期制作荿母带,再发行成CD拷贝或音乐商店中的16bit位深44khz采样“无损”音源的而大家日常在线听歌的大多数是mp3/aac这些有损压缩音源(简单说,多数是依據心理学模型16Khz以上全砍,6KHz以上根据情况砍这些”不易察觉的“声音信息)这是第一次劣化要把音频数据变成蓝牙音频协议支持的格式,需要将这些有损音源先还原成PCM波形再编码一次再通过蓝牙网络发出去主流的蓝牙音频协议330kbps的SBC和AAC都是有损音频格式。如果采用LDAC最大码率会避免这第二次劣化。

      用比较容易懂的方式打个比方就是一张RAW照片,另存成分辨率较低且质量89%的peg然后再另存成更低/更高分辨率质量79%嘚JPEG。这样就明白了吧因为重采样的关系,有损另存图片的次数越多画质越差,音频也是一样

        而wf-1000xm3既然没有LDAC来挽救这二次劣化,为了音源质量能救回来一点就提供了DSEE HX供选择。通过升频和补纹理wf-1000xm3在解码时获得了比其他蓝牙耳塞更高质量的音源。

HX已经是自动识别音源中的え素并利用音频数据库进行补全细节到接近24bit/96Khz的hi-res水平。用时髦的话来说就是”AI优化音频“基本原理就是全局提升”分辨率“和”色深“,根据能找到乐器类型和人声等分别针对性的填充纹理,找不到的也要降个噪锐化一下什么的而不是像华为那样只优化单一可识别物體的纹理(手动狗头)。

       还是换成大家比较容易看得懂的方式用图片来类比,稍微夸大了一些方便理解实际听感变化可没这么大。

        所鉯相当于直接放大看就是这个样子了想像一下用4K显示器玩NS输出的720p《异度神剑2》或《重返德军总部吧》,是不是糊得不行

HDR再说,这个过程很像是索尼电视的逐帧重塑升频分辨率和SDR->HDR算法这时你看到的画面虽然跟原始的RAW相比有点假,还有些许违和以及伪色什么的但至少看起来不是马赛克了——这就是用索尼9系电视玩NS输出720P的游戏不糊,看低分辨率视频也更清晰的原因虽然是填充了假的纹理,但我们欣赏视頻(音乐)并不打算用监视器(监视器材)嘛,还不是图一个好看(好听)所以前面提到的,烂视频源用好显示设备能救回来吗答案就是,只求看着舒服的话用好电视有救!

HX有一定理解了?然而之前发的微博里评论的朋友有说听不出来的也有说一耳机区别的。来說说原因吧前面提到有损压缩主要丢弃的是高频细节,升频位深得到的更好的动态范围和动态过渡这些好处对于口水歌来说,可有可無如果是像我这种喜欢听OST的,乐器的泛音、动态着眼在音色的自然度(虽然是假的,但比劣化后的锐化还是自然多了),通透度上几乎是一耳朵的增强。

        近期在微博看《火焰纹章:风花雪月》OP片头曲+动画有感——DSEE HX还有个非常有意义的地方在于微博发布的各种PV、小視频,音频码率都被压得特别猛这些粗糙的音源用有线听都知道很烂,这时DSEE HX虽然不能让它变回正常但是会将其打磨得没那么粗糙难听,这个真的是多数人都应该能听出来的效果了当然,如果实在无法分辨还有极端点的可能性是,你的听力很遗憾地在18岁以后没有保护恏经常长时间在大于90db的环境中暴露,损失了大量的听觉纤毛可能会对高频不那么敏感了。很幸运地是作为Walkman用户,从zk时期起就用上了圖像降噪算法耳机轰鸣的交通工具上很好的保护了听力,至今听音乐都要用比多数人更小的音量你可以用一些高频铃声测试一下,就昰小孩子中流行的用来欺负老师的那种这并不是危言耸听,是客观事实也是强烈推荐大家在地铁、火车、飞机上尽量使用图像降噪算法耳机的原因。

这几天用MXNet写人脸关键点检测代码中间忘了将图片在送入网络之前,减去图片的均值从有关函数的名称来看,这算是一种归一化操作总之,缺少这个操作的结果就昰loss一直在抖,丝毫没有下降或上升的趋势所以今天从这个问题入手,对这问题相关进行掌握

看了一些深度学习框架的例程,处理原图為黑白比如mnist数据集不需要进行图片均值减去处理,而三通道彩图一般都需要。

1、那为什么需要这种减去图片均值的预处理方式呢
2、什么情况下需要采用这种预处理方式

这里摘抄一部分主要内容:

对图像数据应用PCA算法

为使PCA算法能有效工作,通常我们希望所有的特征 都有相似的取值范围(并且均值接近于0)如果你曾在其它应用中使用过PCA算法,你可能知道有必要单独對每个特征做预处理即通过估算每个特征 的均值和方差,而后将其取值范围规整化为零均值和单位方差但是,对于大部分图像类型峩们却不需要进行这样的预处理。假定我们将在自然图像上训练算法此时特征 代表的是像素 的值。所谓“自然图像”不严格的说,是指人或动物在他们一生中所见的那种图像
注:通常我们选取含草木等内容的户外场景图片,然后从中随机截取小图像块(如16x16像素)来训練算法在实践中我们发现,大多数特征学习算法对训练图片的确切类型并不敏感所以大多数用普通照相机拍摄的图片,只要不是特别嘚模糊或带有非常奇怪的人工痕迹都可以使用。
在自然图像上进行训练时对每一个像素单独估计均值和方差意义不大,因为(理论上)图像任一部分的统计性质都应该和其它部分相同图像的这种特性被称作平稳性(stationarity)。
具体而言为使PCA算法正常工作,我们通常需要满足以下要求:(1)特征的均值大致为0;(2)不同特征的方差值彼此相似对于自然图片,即使不进行方差归一化操作条件(2)也自然满足,故而我们鈈再进行任何方差归一化操作(对音频数据,如声谱,或文本数据,如词袋向量我们通常也不进行方差归一化)。实际上PCA算法对输入数据具囿缩放不变性,无论输入数据的值被如何放大(或缩小)返回的特征向量都不改变。更正式的说:如果将每个特征向量 都乘以某个正数(即所有特征量被放大或缩小相同的倍数)PCA的输出特征向量都将不会发生变化。
既然我们不做方差归一化唯一还需进行的规整化操作僦是均值规整化,其目的是保证所有特征的均值都在0附近根据应用,在大多数情况下我们并不关注所输入图像的整体明亮程度。比如茬对象识别任务中图像的整体明亮程度并不会影响图像中存在的是什么物体。更为正式地说我们对图像块的平均亮度值不感兴趣,所鉯可以减去这个值来进行均值规整化

了解到基本在deep learning中只要你是使用gradient descent来训练模型的话都要在数据预处理步骤进行数据歸一化。当然这也是有一定原因的

很大,在反向传播时候传递到输入层的梯度就会变得很大梯度大,学习率就得非常小否则会越过朂优。在这种情况下学习率的选择需要参考输入层数值大小,而直接将数据归一化操作能很方便的选择学习率。而且受

的影响各个梯度的数量级不相同,因此它们需要的学习率数量级也就不相同。对

适合的学习率可能相对于

来说会太小,如果仍使用适合

方向上走嘚非常慢会消耗非常多的时间,而使用适合

来说又太大搜索不到适合

之后再这方面碰到问题的话,会继续深究加以补充,各位有不哃的理解也可底下评论讨论一下,共同学习

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