2024年4月7日发(作者：昂北)
运用深度学习技术的防抖降噪研究
深度学习技术是当今人工智能领域中最热门的研究方向之一，
已经成为各个领域解决实际问题的重要工具。防抖降噪技术是在
音视频处理中很常见的技术，而深度学习技术在这方面的应用已
经取取得了一些进展。本文主要介绍深度学习技术在防抖降噪方
面的研究进展及其意义。
1. 防抖和降噪的基本原理
防抖和降噪是指在拍摄或录制音视频过程中，由于摄像机或麦
克风的抖动、环境噪声等等因素所引起的画面或声音的不清晰或
失真。防抖一般是通过软件或硬件手段，对摄像机或镜头进行校
正或稳定，从而减少图像抖动和模糊，使得拍摄出的画面更加清
晰。降噪是通过软件或硬件手段，对音频信号进行处理，降低噪
声，提高音频的清晰度和品质。
常见的防抖和降噪算法有：均值滤波、高斯滤波、中值滤波、
小波变换等。这些算法能够一定程度上改善图像和音频的质量，
但是这些算法没有考虑到数据之间的相关性以及复杂非线性关系，
没有具有良好的鲁棒性，不适用于处理复杂且高噪声的情况。
2. 深度学习技术在防抖降噪方面的应用
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习算法，其特点是
通过从大规模数据中学习，获得更高效、准确的建模能力。在防
抖和降噪技术中，深度学习可以通过大量的学习数据，学习数据
之间的非线性关系和相关性，提高画面和音频处理的精度和鲁棒
性。目前，主要的深度学习算法有卷积神经网络(CNN)、循环神经
网络(RNN)、变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)等。
2.1 卷积神经网络
卷积神经网络是深度学习中图像处理领域中最常见的技术。
CNN可以提取图像的特征和相对空间信息，也可以作为一种有效
的滤波器来降噪。CNN在防抖和降噪方面的应用主要有以下几种：
2.1.1. 图像防抖
图像防抖是最常见和广泛应用的技术之一。CNN可以提取图像
的特征和相对空间信息，例如图像边缘和运动等等，从而可以根
据这些特征学习到如何最优解决抖动问题。比如，将几个具有不
同间隔偏移的图片输入到CNN模型中，模型可以学习到如何校正
图片的抖动，最后输出校正后的图像。
2.1.2. 声音降噪
在语音识别和音频信号过滤问题中，CNN也可以发挥重要作用。
CNN可以对音频信号进行特征提取，例如频率和时间上的特征，
这些特征可以用来鉴别噪声和清晰信号。CNN还可以以比传统方
法更好的效果进行降噪，例如将音频信号输入到CNN模型中，模
型可以学习到非线性关系和相关性，最后输出降噪后的音频信号。
2.2 循环神经网络
循环神经网络(RNN)是在序列数据中应用广泛的深度学习技术。
RNN针对的是一些存在时序关系的序列数据，例如音频信号和视
频序列等等。RNN通过将先前时刻的隐藏状态作为当前时刻的输
入来建立序列依赖关系，从而学习到序列之间的非线性关系和相
关性。RNN在防抖和降噪方面的应用可以分为以下几种：
2.2.1. 视频防抖
与图像防抖不同，视频防抖需要对每一帧图像都进行处理。
RNN可以把每帧图像看做一个时刻，从而可以建立序列依赖关系。
因此，RNN可以解决图像抖动且视频帧数较多的问题。可以将所
有帧输入到RNN模型中，模型可以学习到如何校正抖动问题，最
后将处理后的图像进行拼接和插值，得到防抖后的视频。
2.2.2. 声音降噪
在语音识别和音频信号过滤问题中，RNN也可以发挥重要作用。
在音频降噪中，只使用一张音频图像以及相邻图像可能会导致去
除语音信号和音频信号差异较大的场景，如瞬间、重叠和抑扬顿
挫等。RNN可以更好地解决这个问题。例如，将音频信号采样后
的帧输入到RNN中进行处理，模型可以学习到非线性关系和相关
性，最后输出降噪后的音频信号。
2.3. 变分自编码器
变分自编码器(VAE)是一种基于自编码器的生成模型，可以用
来学习数据的低维表示，同时生成新的数据样本。VAE生成的数
据具有很好的多样性，并能够穿越噪声、缺失和镜像等其他形式
的干扰。在防抖和降噪方面，VAE主要应用于以下两个方面。
2.3.1. 图像降噪
在图像领域中，VAE可以生成类似于原始图像但更清晰的图像，
同时也可以移除噪声和清理其他类型的失真。例如，在VAE模型
中输入一张噪声图像，模型可以学习到原始图像的低维表示，从
而输出一张更清晰的图像。
2.3.2. 声音降噪
在音频领域中，VAE也可以生成具有类似原始音频但更清晰和
更有语音特征的音频信号。例如，给VAE输入一个噪声数据簇，
模型可以自动去除噪声并生成包含语音信号的声音信号。
2.4. 生成对抗网络
生成对抗网络(GAN)是一种基于博弈论的生成模型，也是深度
学习中最受欢迎的算法之一。GAN通过两个神经网络模型的对抗
来产生接近于真实数据样本的生成数据样本。在防抖和降噪中，
GAN主要用于以下方面。
2.4.1. 图像降噪
GAN可以学习到数据样本之间的真实分布，从而生成接近于真
实图像但更清晰和更有比通型传统算法更好的抗噪能力的图像。
例如，在GAN模型中输入一张噪声图像，模型可以学习到噪声图
像的低维表示，并输出一张更清晰的图像。
2.4.2. 声音降噪
在音频领域中，GAN也可以生成更清晰和更有特征的音频信号。
例如，在GAN模型中输入一个噪声数据簇，模型可以自动去除噪
声并生成具有语音特征的声音信号。
3. 总结
深度学习技术的防抖降噪可以通过大量数据的学习和非线性分
析，提高图像和音频处理的精度和鲁棒性。CNN、RNN、VAE和
GAN等深度学习算法都在这一领域发挥重要作用，可以应用于图
像防抖和降噪、音频防抖和降噪等问题。虽然深度学习技术存在
着一些问题和挑战，例如超参数的选择和训练速度等等，但是随
着技术的发展和提升，防抖降噪领域中的深度学习技术仍然很有
前途和应用前景。
2024年4月7日发(作者：昂北)
运用深度学习技术的防抖降噪研究
深度学习技术是当今人工智能领域中最热门的研究方向之一，
已经成为各个领域解决实际问题的重要工具。防抖降噪技术是在
音视频处理中很常见的技术，而深度学习技术在这方面的应用已
经取取得了一些进展。本文主要介绍深度学习技术在防抖降噪方
面的研究进展及其意义。
1. 防抖和降噪的基本原理
防抖和降噪是指在拍摄或录制音视频过程中，由于摄像机或麦
克风的抖动、环境噪声等等因素所引起的画面或声音的不清晰或
失真。防抖一般是通过软件或硬件手段，对摄像机或镜头进行校
正或稳定，从而减少图像抖动和模糊，使得拍摄出的画面更加清
晰。降噪是通过软件或硬件手段，对音频信号进行处理，降低噪
声，提高音频的清晰度和品质。
常见的防抖和降噪算法有：均值滤波、高斯滤波、中值滤波、
小波变换等。这些算法能够一定程度上改善图像和音频的质量，
但是这些算法没有考虑到数据之间的相关性以及复杂非线性关系，
没有具有良好的鲁棒性，不适用于处理复杂且高噪声的情况。
2. 深度学习技术在防抖降噪方面的应用
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习算法，其特点是
通过从大规模数据中学习，获得更高效、准确的建模能力。在防
抖和降噪技术中，深度学习可以通过大量的学习数据，学习数据
之间的非线性关系和相关性，提高画面和音频处理的精度和鲁棒
性。目前，主要的深度学习算法有卷积神经网络(CNN)、循环神经
网络(RNN)、变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)等。
2.1 卷积神经网络
卷积神经网络是深度学习中图像处理领域中最常见的技术。
CNN可以提取图像的特征和相对空间信息，也可以作为一种有效
的滤波器来降噪。CNN在防抖和降噪方面的应用主要有以下几种：
2.1.1. 图像防抖
图像防抖是最常见和广泛应用的技术之一。CNN可以提取图像
的特征和相对空间信息，例如图像边缘和运动等等，从而可以根
据这些特征学习到如何最优解决抖动问题。比如，将几个具有不
同间隔偏移的图片输入到CNN模型中，模型可以学习到如何校正
图片的抖动，最后输出校正后的图像。
2.1.2. 声音降噪
在语音识别和音频信号过滤问题中，CNN也可以发挥重要作用。
CNN可以对音频信号进行特征提取，例如频率和时间上的特征，
这些特征可以用来鉴别噪声和清晰信号。CNN还可以以比传统方
法更好的效果进行降噪，例如将音频信号输入到CNN模型中，模
型可以学习到非线性关系和相关性，最后输出降噪后的音频信号。
2.2 循环神经网络
循环神经网络(RNN)是在序列数据中应用广泛的深度学习技术。
RNN针对的是一些存在时序关系的序列数据，例如音频信号和视
频序列等等。RNN通过将先前时刻的隐藏状态作为当前时刻的输
入来建立序列依赖关系，从而学习到序列之间的非线性关系和相
关性。RNN在防抖和降噪方面的应用可以分为以下几种：
2.2.1. 视频防抖
与图像防抖不同，视频防抖需要对每一帧图像都进行处理。
RNN可以把每帧图像看做一个时刻，从而可以建立序列依赖关系。
因此，RNN可以解决图像抖动且视频帧数较多的问题。可以将所
有帧输入到RNN模型中，模型可以学习到如何校正抖动问题，最
后将处理后的图像进行拼接和插值，得到防抖后的视频。
2.2.2. 声音降噪
在语音识别和音频信号过滤问题中，RNN也可以发挥重要作用。
在音频降噪中，只使用一张音频图像以及相邻图像可能会导致去
除语音信号和音频信号差异较大的场景，如瞬间、重叠和抑扬顿
挫等。RNN可以更好地解决这个问题。例如，将音频信号采样后
的帧输入到RNN中进行处理，模型可以学习到非线性关系和相关
性，最后输出降噪后的音频信号。
2.3. 变分自编码器
变分自编码器(VAE)是一种基于自编码器的生成模型，可以用
来学习数据的低维表示，同时生成新的数据样本。VAE生成的数
据具有很好的多样性，并能够穿越噪声、缺失和镜像等其他形式
的干扰。在防抖和降噪方面，VAE主要应用于以下两个方面。
2.3.1. 图像降噪
在图像领域中，VAE可以生成类似于原始图像但更清晰的图像，
同时也可以移除噪声和清理其他类型的失真。例如，在VAE模型
中输入一张噪声图像，模型可以学习到原始图像的低维表示，从
而输出一张更清晰的图像。
2.3.2. 声音降噪
在音频领域中，VAE也可以生成具有类似原始音频但更清晰和
更有语音特征的音频信号。例如，给VAE输入一个噪声数据簇，
模型可以自动去除噪声并生成包含语音信号的声音信号。
2.4. 生成对抗网络
生成对抗网络(GAN)是一种基于博弈论的生成模型，也是深度
学习中最受欢迎的算法之一。GAN通过两个神经网络模型的对抗
来产生接近于真实数据样本的生成数据样本。在防抖和降噪中，
GAN主要用于以下方面。
2.4.1. 图像降噪
GAN可以学习到数据样本之间的真实分布，从而生成接近于真
实图像但更清晰和更有比通型传统算法更好的抗噪能力的图像。
例如，在GAN模型中输入一张噪声图像，模型可以学习到噪声图
像的低维表示，并输出一张更清晰的图像。
2.4.2. 声音降噪
在音频领域中，GAN也可以生成更清晰和更有特征的音频信号。
例如，在GAN模型中输入一个噪声数据簇，模型可以自动去除噪
声并生成具有语音特征的声音信号。
3. 总结
深度学习技术的防抖降噪可以通过大量数据的学习和非线性分
析，提高图像和音频处理的精度和鲁棒性。CNN、RNN、VAE和
GAN等深度学习算法都在这一领域发挥重要作用，可以应用于图
像防抖和降噪、音频防抖和降噪等问题。虽然深度学习技术存在
着一些问题和挑战，例如超参数的选择和训练速度等等，但是随
着技术的发展和提升，防抖降噪领域中的深度学习技术仍然很有
前途和应用前景。