互联网档案馆 (Internet Archive) 拥有1600 个高质量的 78rpm 唱片人工修复样本，这些样本使用了最优秀的工具对音频文件进行了“轻微修复”。这种方法可以去除唱片表面的噪音，同时尽量不影响音乐或语音的品质。这些文件中包含的文件是未经修复的原版唱片。
但互联网档案馆有超过400,000 个未恢复的文件，这些文件相当粗糙，难以收听。
我们的目标是，或者更确切地说，我们希望能够开发一个程序，将这40万 合规营销数据的门户 份未修复的记录全部或部分进行修复，并使其更加完善。这有多难还不得而知，但希望这是一个有趣的项目。
很多录音都很棒，值得一听。如果你有兴趣深入了解，请在这篇文章下留言。
发布于新闻| 标签：人工智能与研究| 12 条回复
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关于“ AI 音频挑战：基于专家示例的 78rpm 唱片音频修复” 的 12 条思考
达斯汀·维特曼
2023年4月24日下午7:46
这个项目目前的形式听起来不太适合用人工智能来处理，原因有很多——咔嗒声和噪音消除并非一刀切，每个录音都需要根据自身情况来处理。即使是最好的咔嗒声消除算法，仍然会把响亮的铜管音符误认为咔嗒声，因为它们与声谱图上的咔嗒声非常相似。任何超过适度咔嗒声清理的操作都会不可避免地破坏音乐，除非对其进行严密监控并以可管理的块进行。使用当前的算法和某种形式的批处理要好得多。您可能更适合购买一台或多台带有服务器包的 CEDAR Cambridge 计算机，并对档案进行批处理。使用稍微保守的设置会比大多数“清理”的示例效果好得多。坦率地说，其中大多数都不是很好的范例。