不懂就问：2024年了，AI技术引入hifi界了吗？

coolbaobao

不引战，纯求知


比如这个google raisr，已经是八年前的技术了……


而当下Adobe开始玩视频高清实时重建了（虽然帧率还有点跟不上）

相比之下音频要简单得多吧
那么音响器材是否也可以通过AI学习来提升分辨率，而不是传统的插值升频？

djso

我也不懂，AI他自己答的：

是的，AI技术可以用于音频升频，也被称为音频超分辨率。类似于图像超分辨率技术，音频超分辨率技术旨在通过机器学习和深度学习算法提高音频的采样率和分辨率。
传统的音频升频方法通常使用特定的插值算法，例如线性插值或多项式插值，以增加采样率和提高音频的质量。然而，这些传统方法通常无法提供高质量的音频升频效果，而且存在失真和噪声增加的问题。
AI基于深度学习的方法通过学习大量高质量音频数据集，可以更好地理解音频的特征和结构，从而实现更精确的音频升频。这种方法可以通过生成模型或重建模型来实现，其中生成模型尝试直接生成高分辨率的音频样本，而重建模型则试图从低分辨率的音频中提取更多细节并重建高分辨率音频。
尽管AI音频升频技术在提高音频分辨率方面取得了一定的进展，但仍然存在一些挑战。其中一个主要挑战是训练数据的质量和数量。由于高分辨率音频数据的获取和标注相对困难，训练数据集可能相对较小，这可能会影响模型的性能。此外，AI音频升频技术的计算复杂度较高，需要大量的计算资源和运算时间。
总体而言，AI音频升频技术在提高音频分辨率方面具有潜力，但目前仍处于发展阶段。随着技术的不断发展和改进，我们可以期待AI在音频领域的更广泛应用和更高质量的音频升频效果。

seenetway

这叫修复，不叫还原，所以和“传统HI-FI”无关了

TManson

这叫修补

RRRAYYY

有呀，AI升频、AI分轨，已经在应用

prodomo

照片的ai降噪，唱片公司应该也有类似的手段。

白夜sj

ai在音频上的运用比在语言模型，图形这些早的多

北非烤翅

很多老专辑的remastered可以用ai技术。可能以后不用等录音室，自己在手机上就可以把老录音remaster。

yspanzer

已经确定 AI没有完全引入HIFI。HIFI资料有版权，AI查不到

阿灰灰

现在用AI来模拟歌手翻唱别人的歌已经技术很普及了，民间都玩烂了
更别说让韩团这种全果跳唱了

爱吃莴苣

首先不得不承认HiFi圈是一座“科技孤岛”，至今沿用着几十年前的底层架构，因此我认为HiFi圈会极力阻止Ai的介入，或者抱紧硬件和堆料，统一口径排斥以算法和大模型为核心的音频虚拟处理技术。但是大势所趋，革新或许就在一瞬间。就好比我当年算是第一批玩大底无反、单电相机的人，当时被论坛和身边的单反老法师们嘲笑得不行，现在再看看？

鬼狐

hifi圈是最落伍的。思想也是最落伍的。

syjbmwpower

hifi是高保真的意思，着重还原。这和AI关系不大，想蹭热点也不应该违反初衷。但是像一些音频应用，比如空间音频就不一样了

WXY345

个人认为的争议点是：烧友需要分清楚追求的高保真是录音文件的高保真，还是录音室本意想让你听到的高保真。

robertgong

索尼的dsee就是ai技术

headacheliu

主要就是“真实”是否存在之争。还原所谓要还原的是“真实”，一种不带人格意图的“真实”，传统hifi所要还原的就是一种自然主义倾向的“真实”，或者是本质主义的“真实”；但是在后现代的思潮之下，两种思潮一种倾向于不存在所谓本质上的真实，真实都是相对的这种后现代解构的思潮，另一种则是以还原论倾向为主，把“真实”还原成最基本的粒子、最小的客观单位，这两种都和传统hifi的“古典真实”有着冲突。前者现在就是ai技术，即无所谓本质，而是从大数据中生成；后者则是类似于追求数据的科fi。不管哪一种，在这两者看来，追求所谓“高保真”的hifi，其中的“真”都是虚假的。

okamibao

爱吃莴苣 发表于 2024-6-11 11:11
首先不得不承认HiFi圈是一座“科技孤岛”，至今沿用着几十年前的底层架构，因此我认为HiFi圈会极力阻止Ai的 ...

x86 架构是哪年的来着？

okamibao

只要你愿意，可以挂一堆插件，包括头部追踪插件实时调节来听歌制造空间感（类似苹果空间音频），这算不算 AI？
实际上你所设想的 AI 可能可以做到的事情，包括上面提到的索尼 DSEE，都完全不需要现在一般所说的 AI 参与，靠人就行了……
有足够多的选项，有一大堆 preset 自动选择就足够了。
话说你所谓的“插值升频”不就是企图通过超采样提升分辨率吗，效果嘛……

rujes

ai超分采样，ai分轨都是体现吧？

伯劳贰型

升频用不着ai，那些老旧唱片的现代修复补全音频信息才需要。