视听同步的细粒度脚步音效合成方法

电影后期音效制作合成目前仍主要依赖手动操作,其人力与资源成本较高。现有智能拟音技术由于存在合成声音缺乏细粒度内容和真实感不足等问题,难以满足实际电影后期音效制作要求。针对上述问题,本文提出了一种细粒度脚步音效的自动合成方法,充分利用视觉画面信息,以实现视听同步且内容匹配度高的脚步声音效合成。具体而言,本文采用数据驱动的视听跨模态生成方法,深入学习视听时序关联,以实现视听同步。随后,为了进一步丰富合成脚步声音的内容细粒度,对视觉画面中的地面材质和人物运动信息进行深入分析,并构建与声音之间的规则连接。实验证明,本文的方法能够合成与视觉信息匹配的时间同步且内容合理的脚步音效,实现了脚步音效的自动化生成,提升了视听的真实感。

基于还音转换规则的胶片音频生成方法

还音作为一种将电影音轨胶片记录的声波信号图转换为音频的过程,是老电影重映中的重要环节.为解决当前还音方法中音频生成失真的问题,提出了一种基于还音转换规则的胶片音频生成方法,可实现音轨胶片图像到音频信号的高精度自动化生成.该方法包含2部分:一是在基于光电转换规则的包络线修正中,基于光度积分的包络线提取,并基于光学规则进行局部与全局校正,解决了光电转换过程中的信号误差问题;二是在基于频率调制规则的音频生成中,设计直流偏量调节方法,并基于电影音频录制还音标准进行信号频域调制,提升了合成音频质量.通过对MovieAD数据集中6类不同类别胶片进行音频生成并测试主观及客观音频评价,结果显示,相比目前较新的还音方法,文中方法生成的音频质量平均提高8.00%以上,且音频采样率可提高到行业标准的162.08%.