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# 结束语|选择比努力更重要
你好,我是建元。
这是专栏的最后一讲,恭喜你成功搞定了音频技术基础。也十分感谢各位同学的一路陪伴,希望这场学习之旅能让你不虚此行。最后一节课我们轻松些,我呢也再唠叨几句,和你分享一些我的学习和工作经验。今天没有那么多的公式和理论,泡杯茶边喝边听可能滋味更佳。
音频可能是为数不多的既可以当做工作,也可以当做兴趣爱好的一个学习方向。在如今这个可能越来越“卷”,越来越需要努力的社会,学点好玩的,做点自己感兴趣的事就显得弥足珍贵。
下面我放了一个时频图你猜猜这是什么声音看时域的波形似乎很有节奏大概基频会是60Hz左右好像人类发不出这样的音来。再看频域的能量分布十分均匀又有点像清音。这其实是猫在开心的时候会发出的一种特有的“咕噜”声。这是我之前在录课程音频的时候我们家的猫主子一直会过来“骚扰”我这就是它留下的音频。然后根据频谱图很容易看出这不是正常的人声于是在后期剪辑时就可以很快地挑出来并剪掉了。
![图片](https://static001.geekbang.org/resource/image/bc/78/bc247c2771e1fff6f02635657895fa78.png?wh=776x752 "图1 猫咕噜的时频图")
你看,工作和生活其实可以有很多交集。其实现在很多领域的知识也都是互通的。要想把一件事做到极致可能需要很多领域知识的灵活运用。而这就需要我们能够掌握快速学习的能力。所谓“天下武功,无坚不破,唯快不破”,**掌握了正确的学习方法就能事半功倍。**
我记得我刚接触音频的时候开组会时我都不知道大家在讲的NetEQ、AEC是什么意思。后来我找了一些前辈先疏通了整个音频链路然后又请教了各个领域的专家了解每个模块内部的组成和算法原理。这种先面后点的方法是快速学习的关键。这是因为整体了解一个事物之后你就可以有针对性地去学习你需要知道的知识。吾生也有涯而知也无涯。人无论天资多高也不可能穷尽所有的知识所以**有选择的深入就显得尤为重要**。
再有“工欲善其事必先利其器”,不同的学习途经可能会让你的学习效率千差万别。**如何制定学习计划,选择学习工具,其实是可以通过你想要达到的结果去反推的。**比如你想做世界上最好的降噪系统,你就需要了解目前最好的降噪算法有哪些,它们各有什么优缺点。那么最好就有比赛或者回顾性的论文可以帮助我们快速获取结果,一般来说比赛的结果有比较好的时效性,而回顾性质的论文可以让你了解整个算法以及系统发展的脉络,从而更好地判断算法、系统的优缺点。
知道了什么是最好以及优缺点之后,就需要我们**快速实现一遍其中你认为比较好的方法**。这里也要感谢一下 GitHub、Paper with Code 这些伟大的工具以及很多无私奉献的社区开源者,基本上大多数的算法实现目前都能找到开源的快速实现方法。
最后,**你需要对这些知识、方法形成自己的理解**。这点很重要每个人的学习路径不同、经验不同给出的结论也不尽相同。只有自己从原理推敲后的理解才最为可靠。就拿我来说吧有很多做音频的工程师觉得16kHz的采样率对于人声的处理就已经足够了比如WebRTC中默认就是16kHz的采样率做编解码的。但后来我自己录制了一下人声绘制一下频谱却发现正常人说话在8kHz以上的高频还是有很多能量的要想有一个音色饱满的人声采样率16kHz其实是不够的。所以有的时候需要自己做出判断别人的建议终究只是参考。
可能有很多人会告诉你:要努力、要坚持、要奋斗。我相信你能抽空完成整个音频课程的学习,本身就已经说明你是一个努力且坚持的人了。可努力的人千千万,成功的人除了努力外还需要多思考当前的行业需要什么,未来发展的趋势可能会遇到什么样的问题和挑战。所谓人无远虑必有近忧,**敏锐的感知和思考是你选择职业、研究方向的必由之径,而选择比努力更重要。**
祝贺你,坚持完成了本专栏的学习。这是终点,也可能只是你学习、工作生涯的一个起点。愿你踏出坚实的每一步,在音频的道路上走得更远。
最后文末有一份结课问卷,希望你可以花两分钟的时间填写一下。我会认真倾听你对这个专栏的意见或建议,期待你的反馈!
[![](https://static001.geekbang.org/resource/image/a5/60/a537ae76481bcc9a0e3f41690586c460.jpg?wh=1142x801)](https://jinshuju.net/f/ULbKTs)