في عالم مليء بالتحديات المتعلقة بتحسين الصوت والصورة في فصل الكلام، يظهر **DAVE** كحل مبتكر يتجاوز العقبات التقليدية. تمثل أطر التحسين الصوتي البصري تحدياً كبيراً بسبب الإشارات البصرية غير الموثوقة ونقص البيانات التدريبية ذات الظروف الصوتية الواقعية. معظم الأساليب الحالية تستند إلى دمج المميزات البصرية مباشرة في شبكة الفصل، مما يعرضها لضعف في الإشارات البصرية.

تقدم هذه الورقة مفهوم **DAVE** (Decoupled Audio-Visual Enhancement Framework) والذي يمثل إطار عمل مفصولة بين الصوت والصورة. تم تصميم **DAVE** لحل مشكلة ندرة البيانات من خلال بناء **DAVE-Corpus**، وهي مجموعة تدريب كبيرة تضم 219,411 مزيجاً تم إنتاجها من أرشيفات الاجتماعات العامة باستخدام طرق تعزيز صوتية معقدة.

علاوة على ذلك، تم إدخال استراتيجية تحسين متعددة الأهداف تدريجياً لتطوير قدرة الفصل، وزيادة الوضوح، والحفاظ على هوية المتحدث، وتحسين الجودة الحسية. كما تم تطوير سلسلة تعزيز انتقائية موثقة تعتمد على توجيه المشهد، وإزالة الضوضاء بالاعتماد على الشبكات التوليدية (GAN)، وتطبيع مستوى الصوت، وذلك ضمن اقتطاع مقاييس غير مرجعية، مما يضمن عدم تدهور المؤشرات المعتمدة على المراجع.

تظهر نتائج التجارب في **تحدي تحسين الصوت والصورة الحقيقية** أن **DAVE** يتمتع بمتانة مثيرة للإعجاب تحت سيناريوهات مختلطة وظروف تدهور بصري.

سيساهم هذا الابتكار في العديد من التطبيقات العملية، مثل تحسين تجربة الاتصال في الاجتماعات عن بُعد وتقديم تجارب تفاعلية أكثر كفاءة. هل ترون أن هذه التطورات ستغير مستقبل تحسين الصوت والصورة في التكنولوجيا؟ شاركونا آراءكم في التعليقات!