利用机器学习可以改进音频和视频处理的效果。下面是一些实践方法：
声音分离：使用深度学习技术，可以将多个音频信号分离并提取出其中的不同音频信号。这种技术可以应用于语音分离、音乐分离、语音增强等方面。
声音识别：语音识别技术是利用机器学习将语音转换成文字的过程。语音识别的应用场景包括自动字幕生成、智能语音助手等。
音频处理：机器学习可以用于音频处理，包括音频修复、降噪、音量增强等。可以使用深度学习技术训练模型，使其能够自动处理音频信号。
视频处理：机器学习也可以用于视频处理，包括视频分类、目标检测、图像分割等。通过使用卷积神经网络等技术，可以训练模型来自动分析和处理视频信号。
视频增强：可以利用机器学习技术改进视频增强，例如超分辨率技术可以将低分辨率视频转换为高分辨率视频。
需要注意的是，利用机器学习技术进行音频和视频处理需要大量的数据集和计算资源。因此，需要具备相关的技术和资源才能有效地应用机器学习技术来改进音频和视频处理。