How to Remove Background Noise from Audio — mp3-ai.com

Tôi vẫn nhớ cảm giác chua sót trong dạ dày khi tôi phát lại tập podcast đầu tiên của mình. Tôi đã dành ba giờ phỏng vấn một khách mời thú vị về đạo đức AI, chỉ để phát hiện ra rằng tiếng máy cắt cỏ của hàng xóm đã tạo ra một âm thanh liên tục suốt cả bản ghi âm. Đó là bảy năm trước, khi tôi vừa mới bắt đầu làm kỹ sư âm thanh. Ngày nay, sau khi làm việc trên hơn 2.000 dự án âm thanh khác nhau từ podcast đến sách nói và video đào tạo doanh nghiệp, tôi đã học được rằng tiếng ồn nền không chỉ là một sự khó chịu—nó là yếu tố lớn nhất phân biệt nội dung nghiệp dư với sản phẩm chuyên nghiệp.

Theo một nghiên cứu năm 2023 của Hiệp hội Kỹ sư Âm thanh, người nghe sẽ từ bỏ nội dung âm thanh nhanh hơn 73% khi có tiếng ồn nền, ngay cả khi nội dung nói thực sự có giá trị. Thông điệp của bạn sẽ không được chú ý nếu mọi người không thể nghe thoải mái. Tin tốt là gì? Các công cụ hiện đại powered by AI đã cách mạng hóa cách chúng ta tiếp cận việc loại bỏ tiếng ồn, làm cho kết quả chất lượng chuyên nghiệp trở nên dễ tiếp cận với mọi người, không chỉ với những ai có thiết lập phòng thu đắt tiền và nhiều năm đào tạo.

Hiểu Biết Về Tiếng Ồn Nền: Bạn Thực Sự Đang Chiến Đấu Chống Lại Điều Gì

Trước khi chúng ta đào sâu vào các giải pháp, hãy nói về tiếng ồn nền thực sự là gì. Trong những năm làm việc với âm thanh, tôi đã phân loại tiếng ồn thành ba loại chính, và việc hiểu bạn đang gặp phải loại nào sẽ thay đổi mọi thứ trong cách bạn tiếp cận việc loại bỏ.

Trước tiên, có tiếng ồn liên tục—tiếng rì rào ổn định của điều hòa không khí, quạt máy tính, hoặc cái tủ lạnh mà bật lên ngay khi bạn bắt đầu ghi âm. Đây thực sự là loại dễ nhất để loại bỏ vì nó duy trì một hồ sơ tần số nhất quán. Tôi đã làm việc với những bản ghi mà tiếng ồn điện 60Hz hiện diện suốt, và các công cụ giảm tiếng ồn hiện đại có thể lấy mẫu tần số đó và trừ nó ra khỏi toàn bộ bản ghi với độ chính xác đáng kinh ngạc.

Thứ hai, chúng ta có tiếng ồn ngắt quãng—chó sủa, cửa đóng, xe cộ đi qua. Những thứ này phức tạp hơn vì chúng không thể đoán trước và thường chồng lên các tần số của lời nói con người. Tôi đã từng làm việc trên một cuốn sách nói mà con mèo của người dẫn chuyện quyết định kêu đúng 47 lần trong một buổi ghi âm bốn giờ. Mỗi tiếng kêu đều cần sự chú ý riêng và các chiến lược điều trị khác nhau.

Thứ ba, có âm thanh môi trường—tiếng ồn phòng nhẹ nhàng, tiếng vọng, và tiếng vang cho thấy bạn không ở trong một phòng thu chuyên nghiệp. Đây là điều khó khăn nhất để giải quyết vì việc loại bỏ quá nhiều có thể làm cho âm thanh của bạn nghe nhân tạo và "đã qua xử lý," trong khi để lại quá nhiều sẽ làm cho nó nghe không chuyên nghiệp. Điểm ngọt ngào yêu cầu cả kiến thức kỹ thuật và phán đoán nghệ thuật.

Nhiều người không nhận ra rằng tiếng ồn nền không chỉ liên quan đến âm lượng—nó còn liên quan đến tỷ lệ tín hiệu trên tiếng ồn (SNR). Tôi đã thấy những bản ghi mà tiếng ồn nền đo ở -45dB (khá im lặng) nhưng vẫn nghe thật tệ vì người nói ở quá xa microphone, kéo giọng nói của họ xuống -30dB. Chỉ có 15dB chênh lệch, và âm thanh chuyên nghiệp thường nhắm đến ít nhất 20-25dB tách biệt. Hiểu nguyên tắc này đã thay đổi cách tôi tiếp cận cả ghi âm và hậu kỳ.

Nguyên Tắc Phòng Ngừa: Tại Sao Ghi Âm Âm Thanh Sạch Là Quan Trọng

Dưới đây là điều tôi nói với mọi khách hàng đến với tôi với âm thanh ồn ào: việc loại bỏ tiếng ồn tốt nhất xảy ra trước khi bạn nhấn ghi âm. Tôi biết bài viết này nói về việc loại bỏ tiếng ồn, nhưng hãy kiên nhẫn với tôi—hiểu biết về phòng ngừa sẽ giúp bạn tốt hơn trong việc loại bỏ, và nó sẽ tiết kiệm cho bạn không biết bao nhiêu giờ trong hậu kỳ.

"Tiếng ồn nền không chỉ là một vấn đề kỹ thuật—nó là một kẻ giết chết uy tín. Người nghe vô thức liên kết chất lượng âm thanh với chất lượng nội dung, và không có bất kỳ sự sáng tạo tuyệt vời nào có thể vượt qua sự phân tâm của một bản ghi ồn ào."

Trong năm đầu tiên làm kỹ sư âm thanh, tôi đã dành khoảng 60% thời gian của mình để cố gắng khắc phục những vấn đề có thể được ngăn ngừa bằng các phương pháp ghi âm tốt hơn. Bây giờ, tôi chỉ dành khoảng 15% thời gian của mình cho các vấn đề tiếng ồn vì tôi đã học cách hướng dẫn khách hàng về kỹ thuật ghi âm đúng. Phép toán rất đơn giản: dành năm phút cho việc thiết lập ghi âm có thể tiết kiệm cho bạn hai giờ chỉnh sửa.

Khoảng cách từ microphone đến miệng là rất quan trọng. Tôi khuyên 6-8 inch cho hầu hết các microphone động và 8-12 inch cho mic ngưng tụ. Quá gần sẽ gây hiệu ứng plosive và hiệu ứng gần; quá xa sẽ làm cho bạn ghi lại nhiều tiếng ồn phòng hơn là giọng nói. Tôi sử dụng một mẹo đơn giản: tạo hình dấu "shaka" bằng tay (ngón cái và ngón út duỗi ra) và đặt ngón cái lên cằm của bạn với ngón út chỉ về phía mic—đó là khoảng cách đúng cho hầu hết các thiết lập.

Điều trị phòng không cần tốn kém. Tôi đã làm việc trong các phòng thu với 50.000 đô la giá trị của các tấm âm học, và tôi cũng đã giúp các podcaster tạo ra những bản ghi âm đáng ngạc nhiên bằng tiền với 200 đô la cho các chăn di chuyển được treo ở các vị trí chiến lược xung quanh không gian ghi âm của họ. Chìa khóa là giải quyết sự phản xạ và tiếng vọng, không nhất thiết đạt được sự im lặng hoàn toàn. Thực tế, một căn phòng hoàn toàn im lặng có thể nghe không tự nhiên—bạn muốn giảm những phản xạ có vấn đề trong khi vẫn giữ lại một số âm thanh môi trường tự nhiên.

Một kỹ thuật tôi thấy rất giá trị là ghi lại một "mẫu tiếng ồn" vào đầu mỗi buổi ghi âm. Trước khi bạn bắt đầu nói, hãy ghi lại 10-15 giây chỉ là tiếng ồn phòng. Điều này cung cấp cho phần mềm giảm tiếng ồn một mẫu sạch về những gì cần loại bỏ. Tôi đã sử dụng kỹ thuật này trên hơn 500 dự án, và nó nhất quán cải thiện chất lượng của kết quả cuối cùng bằng cách cung cấp cho phần mềm một điểm tham chiếu rõ ràng.

Loại Bỏ Tiếng Ồn Bằng AI: Công Nghệ Thay Đổi Cuộc Chơi

Cảnh quan của việc loại bỏ tiếng ồn âm thanh đã thay đổi đáng kể vào khoảng năm 2019 khi các công cụ powered by AI trở nên phổ biến. Tôi nhớ lần đầu tiên tôi sử dụng một công cụ loại bỏ tiếng ồn bằng AI—tôi đã hoài nghi, sau nhiều năm hoàn thiện các kỹ thuật chỉnh sửa phổ truyền thống. Nhưng khi tôi xử lý một bản ghi âm thách thức khó khăn của một cuộc phỏng vấn trên đường phố với tiếng ồn giao thông liên tục, tôi đã thực sự bị sốc. Điều mà trước đây mất tôi 45 phút chỉnh sửa tỉ mỉ đã được thực hiện trong 90 giây, và kết quả thực sự tốt hơn những gì tôi có thể đạt được bằng tay.

Các công cụ giảm tiếng ồn truyền thống hoạt động bằng cách phân tích phổ tần số và trừ hồ sơ tiếng ồn từ toàn bộ bản ghi. Nó hiệu quả nhưng có những hạn chế—nếu loại bỏ quá nhiều, bạn sẽ có âm thanh đặc trưng "dưới nước" hoặc "robot" kêu gào "âm thanh đã quá xử lý." Các công cụ powered by AI như những công cụ tại mp3-ai.com sử dụng các mô hình học máy được đào tạo trên hàng triệu mẫu âm thanh để phân biệt giữa lời nói và tiếng ồn với độ chính xác đáng kể.

Sự khác biệt kỹ thuật là rất lớn. Các công cụ truyền thống sử dụng các thuật toán toán học để xác định và giảm tiếng ồn dựa trên phân tích tần số. Các công cụ AI sử dụng các mạng nơ-ron đã học được âm thanh của lời nói con người qua hàng ngàn giọng nói, âm điệu và điều kiện ghi âm khác nhau. Chúng có thể đưa ra những quyết định thông minh về những gì nên giữ lại và những gì nên loại bỏ, ngay cả khi lời nói và tiếng ồn chiếm các dải tần số tương tự.

Tôi vừa xử lý hai bản ghi âm giống hệt nhau—một bằng cách giảm tiếng ồn phổ truyền thống và một bằng cách loại bỏ powered by AI. Phương pháp truyền thống làm giảm tiếng ồn khoảng 18dB nhưng giới thiệu các hiện tượng rõ ràng và làm cho giọng nói nghe hơi bị mờ đi. Phương pháp AI giảm tiếng ồn 22dB trong khi thực sự giữ lại nhiều đặc điểm giọng nói tự nhiên hơn. Sự khác biệt ngay lập tức rõ ràng ngay cả với tai chưa qua đào tạo.

Điều đáng ấn tượng là cách AI xử lý các tình huống phức tạp. Tôi đã làm việc trên một bản ghi âm nơi có người nói trong một quán cà phê với nhiều cuộc đối thoại diễn ra đồng thời, máy pha espresso hoạt động và nhạc đang chơi ở nền. Các công cụ truyền thống sẽ gặp khó khăn trong việc tách biệt giọng nói mục tiêu ra khỏi tất cả những âm thanh tranh chấp đó. Công cụ AI đã tách giọng nói của người nói với độ chính xác khoảng 85%, chỉ cần một chút chỉnh sửa thủ công sau đó.

M

Written by the MP3-AI Team

Our editorial team specializes in audio engineering and music production. We research, test, and write in-depth guides to help you work smarter with the right tools.