“聽眾朋友們，你們好。從今兒個起，由我為大家播講懸疑小說《江湖消亡史：北平暗夜》。這個故事發(fā)生在民國十幾年的北京城里……”著名評書表演藝術(shù)大師單田芳離開三年后，居然又“說”起了新評書，昔日那位僅憑一張嘴就讓人欲罷不能的說書人，又重新回到了我們身邊。

國慶期間，我國首部黑白轉(zhuǎn)彩色4K修復(fù)故事片《永不消逝的電波》在全國各大電影院線上映，人們紛紛走進影院，欣賞舊日的黑白經(jīng)典煥發(fā)出的新光彩。

給國慶黑白老照片上個色的“全民拍”，讓以往國慶期間愛發(fā)養(yǎng)生貼的父母們，今年忙著翻箱倒柜地找老照片，在網(wǎng)上給老照片修復(fù)上色。

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AI(人工智能)技術(shù)通過修復(fù)圖片、影像，合成酷似本人的聲音，撫慰了人們懷舊的心緒，讓時光留駐、讓昨日重現(xiàn)。

回到從前 AI給記憶涂上色彩

每個人家里都可能有些因年份久遠而變得斑駁、泛黃的老照片，這些照片或許珍藏著一份難忘的記憶，定格了一段久遠的家國歷史。在新中國成立72周年這個特殊的日子里，通過新華社客戶端“全民拍”聯(lián)合中國移動咪咕開啟的黑白老照片免費上色修復(fù)通道，能讓泛黃的記憶再次鮮活。“大家可能還記得，給老照片上色以前都需要通過手動。”咪咕公司相關(guān)技術(shù)人員向記者介紹道。傳統(tǒng)照相館有一個專門的上色服務(wù)，把黑白照片涂上顏色，很多人家里都有這樣的著色照片。但那種上色方式與真實的色彩有不小的差距。

AI老照片修復(fù)有何不同?咪咕技術(shù)人員通過一張1959年9月13日第一屆全運會開幕式上運動員列隊步入會場的照片的修復(fù)，給記者做了一個科普。AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修復(fù)老照片時，會先通過標準色板進行顏色校正，糾正視頻中色相、飽和度與真實圖像的差異。那么，AI又是如何比對的呢?北京電影學院數(shù)字媒體學院院長劉謙教授對記者說，人工智能其實就是一種算法，在大數(shù)據(jù)的支撐下，通過不斷的學習，普通的算法有了判斷、決策的能力，有點類似于一個人基于歷史經(jīng)驗會進行判斷。AI的判斷基于大數(shù)據(jù)的積累，由于算力很強，AI可以快速將圖像內(nèi)容與真實圖像進行比對。

咪咕技術(shù)人員對記者說，校正后AI就開始對照片進行區(qū)域去噪，分為空間域、頻域、小波域、時域、時空域和色彩域去噪等。機器的自動處理完成后，其實還需要進行人工的二次創(chuàng)作，針對照片故事背景、畫面氣氛等上下文，檢索該年代或特點事件的特征，進行針對局部和重點對象的再次渲染。“如果沒有AI而用過去人工著色的方式，很多東西做不了。”咪咕技術(shù)人員說。比如圖中場館的看臺上有數(shù)千名觀眾，這就必須由機器和AI進行處理，再專業(yè)的人士也無法一一處理這個量級的人物。此外，早期全幅相機受操作水平的影響，拍攝會出現(xiàn)過度曝光，需要再次拉回光線等。

這位技術(shù)人員說，AI修復(fù)過程中仍需人工介入。比如看臺上觀眾身披紅旗等細節(jié)，再厲害的AI算法也無法感知這是一面紅色的旗幟，這就需要編輯人員進行人工二次創(chuàng)作。

書接上回 AI讓“原音”重出江湖

當那個與單田芳本人聲音極其相似的AI合成音自然流暢地“說”起評書時，單田芳已經(jīng)離開我們整整3年了。3年前，無數(shù)人感嘆世上再無“下回分解”，而如今，他的“聲音”在喜馬拉雅平臺再次響起，“書接上回”重現(xiàn)江湖。“聽到TTS聲音，心魂間猛然一震，仿佛父親又回到了這個世界。”單田芳之子單瑞林評價說。喜馬拉雅平臺用語音合成 (TTS:Text-to-speech)技術(shù)完美還原了著名評書表演藝術(shù)大師單田芳的聲音，并首次將單田芳AI合成音應(yīng)用于6部風格各異的作品。

作為國家級非物質(zhì)文化遺產(chǎn)傳承人，單田芳的《隋唐演義》《三俠五義》《亂世梟雄》《白眉大俠》等共計超過1.2萬余集的100余部廣播、電視評書作品，在全國500多家電臺、電視臺都播出過，他的書迷遍布大江南北。“單田芳聲音AI重現(xiàn)系列專輯”中，除了趙晨光的《江湖消亡史：北平暗夜》、陳廷一的《毛氏三兄弟：三兄弟與共和國奠基》和紫金陳的《無證之罪》外，真正實現(xiàn)了“書接上回”的，是單田芳老師生前未完成的評書經(jīng)典——宮白羽的《十二金錢鏢》。

喜馬拉雅智能語音實驗室的盧恒博士對記者說，完美復(fù)現(xiàn)單田芳老師那標志性的“云遮月”嗓音，以及其情感充沛、起伏跌宕的腔調(diào)，得益于實驗室語音合成、識別、語音信號處理、編解碼以及智能音效的研究和開發(fā)。盧恒說，用真實自然的TTS音色演繹有聲小說是非常難的，需要學習小說中的抑揚頓挫、情感表達、上下文關(guān)系，區(qū)分旁白和對白，并最終將作品完美演繹出來。喜馬拉雅自主研發(fā)的TTS前端文本處理分析模塊已經(jīng)能夠高精度、全自動地對文本進行多音字識別、韻律預(yù)測和風格分類，并已開發(fā)出可以實現(xiàn)多情感、多風格、多語種聲音的TTS技術(shù)模型，因此，不僅可以演繹不同情緒的文字，還可以自動區(qū)分旁白、對白，并支持英文，極大地豐富了TTS能表達的情感和韻律。

單田芳的評書不僅韻律起伏變化非常大，而且還有很多口語化發(fā)音。比如，“這”字的普通話發(fā)音為“zhè”，而評書中通常讀為“zhèi”。如果僅靠當前主流的 TTS框架模型做提取和合成，合成的評書整體感情和情緒都會很平淡，沒有單田芳老師評書的韻味。據(jù)盧恒介紹，智能語音實驗室設(shè)計了單獨的韻律提取模塊，不管韻律多么豐富和多變，都能提取并完全復(fù)刻出來。

經(jīng)典煥新 AI讓“電波”永不消逝

國慶期間，熱鬧的電影市場有一部很特別的老片子——《永不消逝的電波》上映。這部影片是首部院線重映的黑白轉(zhuǎn)彩色4K修復(fù)的電影，由中央廣播電視總臺央視頻5G新媒體平臺與中國電影資料館聯(lián)合完成。這部1958年出品的老電影，采用擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的人機交互式AI上色技術(shù)與傳統(tǒng)修復(fù)手法相結(jié)合的手法，經(jīng)過長達7個多月、對原片超過16萬幀黑白影像的逐幀修復(fù)后，終于煥發(fā)出新的活力。“無論是圖片還是影像，放大到一定的顆粒度，你會發(fā)現(xiàn)它們都是由一個個的光點組成，這個最基本的單位就叫像素，所謂影像，不過就是連續(xù)播放的靜止圖片而已。”劉謙說。像素本身就有一定的亮度、色彩和形狀，數(shù)字技術(shù)是把這些像素用RGB來表達，即任何一個光點都可以分解為紅、綠、藍三種顏色。AI通過這三個最基本的元素，可以調(diào)出所有的色彩和形狀，乃至表達出所有的電影畫面，這背后都是數(shù)字支撐。電影的4K修復(fù)，就是把以前低清晰度(即像素較少)的影像，通過增加像素的方式，變成像素點更多、圖像信息更豐富的影像。色彩也可以從黑白改變成彩色。

據(jù)劉謙介紹，過去的膠片電影是化學感光的，隨著時間的推移，容易出現(xiàn)畫面漏光、衰減、受潮、劃痕等各種損毀。膠片AI修復(fù)要先掃描影片，即膠片到數(shù)字化的轉(zhuǎn)換。但即使手工使用Photoshop等技術(shù)，也很難對所有影片全面修復(fù)，這時就需要AI。尤其是4K修復(fù)這種對清晰度的提升，手工根本無法想象，因為不僅增加的像素數(shù)量是天文數(shù)字級的，而且如何平滑過渡、如何讓增加的像素更符合實際情況，都只有人工智能才能做到。比如插值技術(shù)，增加像素點的部分怎么插入過渡色，就需要AI通過大量的學習。“比如說在某種亮度的紅和綠之間插值，AI可以通過對幾百萬張大數(shù)據(jù)圖片的比對，在成千上萬個高清圖片中找到十有八九都會碰到一起的兩個顏色，從而得出與此種紅、綠兩個像素點在自然界很大概率的情況下都會相鄰的光點，作為可選的近似值之一。而最終插入這兩個光點中間的過渡像素，其光點值可能用的即非紅也非藍、綠，而是一種灰，因為其最貼近自然界的真實色彩。在這兩個光點之間插入一個光點，增加清晰度，是人工智能算法中的一種，而這個可選的光點是自然人沒辦法直接拍腦袋決定的。”

在劉謙看來，修復(fù)技術(shù)實際上并不復(fù)雜，現(xiàn)在很多修復(fù)案例只是應(yīng)景之作。他認為，圖像、影像的AI修復(fù)，需要在個案中找到可以持續(xù)發(fā)展的應(yīng)用場景。“老電影的修復(fù)，畢竟是修一部少一部，而且只有真正的經(jīng)典才值得修。”他感慨道，“一個項目做完，會花很多錢，如果可以重復(fù)用于更多場景的話，就更好了。”

(記者武曉莉)

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