음향:signal_processor:noise_reduction

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--- 음향:signal_processor:noise_reduction [2024/03/10] – [AI 기반 노이즈 리덕션] 정승환
+++ 음향:signal_processor:noise_reduction [2024/12/24] (현재) – 정승환
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 =====Dolby Noise Reduction=====
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 =====dbx noise reduction=====
-기존의 레코드판과 다르게 카세트 테이프의 경우는 다이나믹 레인지가 매우 작고, 고음역대의 Hiss 노이즈가 많았으므로, 이것을 해결하기 위해, 테이프에 미디어를 담을 때 특별한 처리를 하고, 재생 시에 다시 그 처리를 복구하는 것으로 위의 문제를 해결하였다.
+기존의 레코드판과 다르게 카세트 테이프의 경우는 다이내믹 레인지가 매우 작고, 고음역대의 Hiss 노이즈가 많았으므로, 이것을 해결하기 위해, 테이프에 미디어를 담을 때 특별한 처리를 하고, 재생 시에 다시 그 처리를 복구하는 것으로 위의 문제를 해결하였다.
 dbx의 경우는 컴팬더 방식을 적극적으로 이용한다.
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 [[https://en.wikipedia.org/wiki/Dbx_(noise_reduction)]]
-=====노이즈 패턴 기반 노이즈 리덕션=====
+=====노이즈 프린트 방식=====
 노이즈를 제거하고자 하는 소스에 노이즈만 있는 구간을 패턴으로 등록하여, 해당 패턴의 평균치를 파형에서 캔슬시키는 기법을 이용한다.
+알고리즘 특성상 노이즈만 있는 구간을 Learn 하는 과정이 필요하다.
   * Waves Z-noise
   * Waves X-noise
   * Izotope RX
-=====AI 기반 노이즈 리덕션=====
+=====AI 방식=====
-AI 기반 노이즈 리덕션은 머신러닝기법을 사용하여 파형을 스펙트럴 도메인에서 분석하여 노이즈 요소들만 골라내는 알고리즘을 이용한다.
+AI 기반 노이즈 리덕션은 머신러닝기법을 통해 학습한 모든 노이즈에 대한 데이터베이스를 기반으로 파형을 스펙트럴 도메인에서 분석하여 노이즈 데이타베이스와 유사한 요소들만 골라내어 제거하는 알고리즘을 이용한다.
    * Clarity VX
    * GOYO
    * Spectralayers
-{{tag>노이즈리덕션}}
+{{tag>"노이즈"}}

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음향/signal_processor/noise_reduction.1709998747.txt.gz · 마지막으로 수정됨: 2024/03/10 저자 정승환