国际音频技术研究进展
音视频信息处理与分析技术的进展与应用
音视频信息处理与分析技术的进展与应用随着数字技术的快速发展，音视频信息处理与分析技术已经取得了显著的进展，并广泛应用于各个领域。
本文将从技术的进展和应用的角度，介绍音视频信息处理与分析技术的最新趋势和商业应用。
一、技术的进展1. 图像与视频分析技术图像与视频分析技术是音视频信息处理与分析技术的核心。
随着深度学习技术的兴起，图像与视频分析取得了突破性的进展。
通过深度学习算法，计算机能够准确地识别和分类图像和视频中的对象，并进行高级的分析和推理。
例如，图像分类、目标检测和语义分割等技术已经在智能安防、无人驾驶和医疗诊断等领域得到了广泛应用。
2. 音频处理技术音频处理技术包括语音识别、音频信号增强和音频事件检测等。
近年来，深度学习算法在音频处理领域也取得了显著的突破。
通过深度学习模型，计算机可以将音频信号转换为文本，并实现实时的语音识别。
音频信号增强技术可以有效地降噪、消除回声和增强声音的清晰度，提高语音通信的质量。
此外，音频事件检测技术可以自动检测和识别特定的音频事件，如爆炸声、尖叫声等，用于智能安防和环境监测等应用。
3. 多媒体信息检索技术多媒体信息检索技术旨在实现对音视频信息的高效检索和搜索。
这涉及到内容索引、相似度计算和查询扩展等关键技术。
当前，深度学习模型已经在多媒体信息检索领域发挥了巨大作用。
通过训练深度学习模型，可以将音视频信息转换为高维向量表示，并计算其与查询向量之间的相似度。
这样，用户可以通过输入关键词或上传音视频片段来检索和搜索相应的音视频信息。
二、应用的广泛性1. 智能安防系统随着音视频信息处理与分析技术的发展，智能安防系统在安全领域的应用日益广泛。
通过安装摄像头和传感器，智能安防系统可以实时监控和分析环境中的音视频信息。
例如，通过图像分析技术，可以实现人脸识别和行为分析，提高安防的准确性和效率。
通过音频处理技术，可以实现声纹识别和噪声检测，用于判断特定事件的发生。
智能安防系统不仅可以应用于家庭安防，还可以应用于公共场所、交通系统和企业安全等领域。
语音合成技术的研究现状与展望
语音合成技术的研究现状与展望随着计算机技术的飞速发展和互联网应用的不断深化，语音合成技术也异军突起，成为一个备受关注和研究的热门话题。
语音合成技术是指通过计算机处理和演算语音信号，将文本转化为声音输出的一种技术，在很多场合被广泛应用，如机器人交互、虚拟语音助手、无障碍通讯、文本转语音阅读等等。
目前，语音合成技术的发展已进入一个新的阶段，各种技术创新不断涌现，为语音合成技术的应用和推广提供了巨大的推动力。
在这篇文章中，我们将会介绍语音合成技术的研究现状，并展望它未来的发展趋势。
一、语音合成技术的研究现状目前，语音合成技术涉及到多个领域，如数字信号处理、自然语言处理、人机交互等。
下面我们将分别介绍各个领域的研究现状。
1.声音建模声音建模是语音合成技术研究的基础。
声音建模的目的是从声音信号中抽取信息，进而实现对语音信号的认知和理解。
一般来说，声音建模分为声学模型和语言模型两个部分。
声学模型是指将语音信号分解成多个组成部分，如声音频率、音量、持续时间、共振、鼻腔和喉咙等，将这些部分进行建模，进而合成目标语音。
目前，主流的声学模型有基于物理、统计和深度学习的模型。
语言模型是指根据语言语法和语义规则，将输入文本转换成音频的一种模型。
由于自然语言处理技术的发展，语言模型的研究已非常成熟。
当前，语言模型又分为传统的基于规则的语言模型和基于统计和深度学习的语言模型。
2.自然语言处理自然语言处理是语音合成过程中至关重要的一环。
自然语言处理的任务是将语言中的人类语言转换为机器语言，从而实现对自然语言的理解和处理。
在语音合成的过程中，自然语言处理有多种方法可供选择。
传统方法主要包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于知识图谱的方法。
目前，随着深度学习技术的应用，神经网络模型已成为自然语言处理中的主流方法。
采用深度学习技术的自然语言处理模型准确度更高，性能更强。
3.语音合成算法语音合成算法是指将文本转换成音频的方法。
无论采用什么样的算法，语音合成技术的目的都是尽量准确地还原输入文本的音调、重音和语调。
音视频数字传输技术研究与应用
音视频数字传输技术研究与应用随着科技的不断进步，音视频数字传输技术已经成为了日常生活和工作中不可或缺的一部分。
无论是在家庭生活中，还是在工作场所中，音视频数字传输技术都发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨音视频数字传输技术的研究与应用，并介绍一些目前比较流行的数字传输技术。
一、数字音视频传输技术的研究进展数字音视频传输技术最开始出现是在20世纪90年代，当时主要应用于广播和电视领域。
随着科技的不断进步，数字音视频传输技术得到了大量的研究和发展，出现了很多新的传输标准和技术。
1.1 蓝光技术蓝光技术是一种高清数字传输技术，主要用于高清蓝光盘和高清蓝光播放器之间的数字传输。
蓝光技术的特点是传输速度快，画质清晰，色彩鲜艳，音效逼真，广泛应用于家庭娱乐和智能家居领域。
1.2 HDMI技术HDMI技术是一种数字视频传输技术，主要用于数字电视、高清播放器、投影仪等设备之间的数字传输。
HDMI技术的特点是传输速度快，信号稳定，支持多种分辨率和音频格式，广泛应用于高清数字设备和家庭影院领域。
1.3 HDTV技术HDTV技术是一种高清数字电视传输技术，主要用于数字电视信号的传输和接收。
HDTV技术的特点是图像清晰、色彩丰富、音效逼真、广泛支持多种分辨率和格式，是现代数字电视的基础技术。
二、数字音视频传输技术的应用现状随着数字音视频传输技术的不断发展和应用，它已经成为了日常生活和工作中不可或缺的一部分。
下面将介绍一些数字音视频传输技术的应用现状。
2.1 电视和电影领域数字音视频传输技术在电视和电影领域得到了广泛应用。
高清数字电视、高清蓝光盘、数字电影院等设备都采用了最前沿的数字音视频传输技术，让电视和电影的画面更加逼真、声音更加清晰。
2.2 家庭娱乐领域数字音视频传输技术在家庭娱乐领域得到了广泛应用。
智能电视、智能音箱、智能家居等设备都是采用数字音视频传输技术实现数字信号的传输和接收，让家庭娱乐更加智能、高效、便捷。
单通道语音增强技术的研究现状与发展趋势
单通道语音增强技术的研究现状与发展趋势引言单通道语音增强技术是指通过对单个语音信号进行处理，提取出语音信息并抑制噪声，从而改善语音质量和增强语音中的关键信息。
它在语音通信、语音识别、音乐处理等领域具有重要的应用价值。
本文将探讨单通道语音增强技术的研究现状和发展趋势。
二级标题1：研究现状单通道语音增强技术的研究已经存在多年，并取得了一些重要进展。
以下是目前研究现状的几个方面：三级标题1：信号处理方法•时域方法：如短时时域幅度调整（STSA）和短时幅度谱减（SAS），通过对语音信号的幅度进行调整来抑制噪声。
•频域方法：如谱减、谱线平滑等，通过对语音信号的频谱进行处理来增强语音信息。
三级标题2：机器学习方法•基于隐马尔科夫模型（HMM）的方法：通过HMM对语音信号进行建模，进一步利用Viterbi算法进行解码，以恢复原始语音信号。
•基于深度学习的方法：如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），通过训练大量的语音样本，学习出语音和噪声的统计规律，从而提高语音增强的效果。
三级标题3：评价指标评价语音增强算法的指标主要包括语音清晰度、语音失真度和噪声抑制能力等。
常用的评价指标有信噪比（SNR）、语音失真率（SDR）、语音清晰度指标（PESQ）等。
二级标题2：发展趋势随着人工智能技术的快速发展和语音处理领域的不断探索，单通道语音增强技术也有了一些新的发展趋势。
三级标题1：深度学习方法的应用深度学习方法在语音增强领域的应用将更加广泛。
通过使用更深层次和更复杂的神经网络结构，可以更准确地学习语音和噪声之间的关系，提高语音增强的效果。
三级标题2：多模态信息的融合除了单通道语音信号外，还可以结合其他传感器获取的信息，如音频、视频、图像等，将多模态信息进行融合，进一步提高语音增强的性能。
三级标题3：实时性和低延迟随着通信技术的发展，对于实时性和低延迟的要求越来越高。
未来的单通道语音增强技术需要在提高性能的同时，保持较低的计算负载和延迟，以满足实时应用的需求。
(完整版)多媒体国内外研究现状
(完整版)多媒体国内外研究现状
多媒体国内外研究现状
1.简介
本章主要介绍多媒体在国内外的研究现状，并概述本文的结构和内容安排。
2.多媒体概述
在这一章节，我们将详细介绍多媒体的定义、特点及其在不同领域的应用。
3.多媒体技术的发展历程
这里将回顾多媒体技术的发展历程，并重点介绍其在视频、音频、图像等方面的进展。
4.多媒体数据压缩与编码
本章将深入探讨多媒体数据的压缩与编码技术，包括基于图像、音频和视频的压缩算法的介绍和比较。
5.多媒体检索与索引
在这一章节，将介绍多媒体检索与索引的基本概念和方法，以及近年来相关研究的进展。
6.多媒体交互技术
本章将讨论多媒体交互技术的基本原理和应用，包括人机交互、虚拟现实、增强现实等方面的研究现状。
7.多媒体安全与版权保护
这一章节将详细介绍多媒体安全与版权保护的现状及相关的技术和方法，以及在数字媒体共享和传输过程中的问题与挑战。
8.多媒体教育与培训
在这一章节，我们将讨论多媒体在教育和培训领域的应用，并介绍相关的研究成果和实践案例。
9.多媒体娱乐与文化创意产业
本章将聚焦于多媒体在娱乐和文化创意产业方面的应用和发展趋势，并介绍相关的创新和实践案例。
附件：
- 相关论文列表
- 图像数据集
- 音频示例文件
法律名词及注释：
- 著作权：指作者对其创作作品所享有的权利。
- 版权保护：指对作品的使用和复制进行法律保护的措施。
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基于高斯混合模型的音频鉴别技术研究
基于高斯混合模型的音频鉴别技术研究音频鉴别技术是一种将不同音频文件进行比较和识别的方法，广泛应用于语音识别、音频盗版判定、歌曲鉴别等领域。
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种常用的音频鉴别技术算法，本文将介绍基于高斯混合模型的音频鉴别技术研究。
一、高斯混合模型简介高斯混合模型是一种基于统计的模型，用于描述观测数据的分布。
它是由多个高斯分布组合而成的。
每一个高斯分布都代表了数据的一种模式，而每一个高斯分布的系数表示了该模式在总体中所占的比例。
在音频鉴别技术中，高斯混合模型被用于建模该音频文件所特征的声学参数。
一个音频文件中的声学特征一般使用MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）提取。
经过处理后，每个音频可以转化为具有多个维度的向量。
这些向量被认为是由多个高斯分布组成的，每个高斯分布与部分向量最为相似，称为一组高斯分布。
二、基于高斯混合模型的音频鉴别技术流程基于高斯混合模型的音频鉴别技术一般包括以下步骤：1.数据预处理：对原始音频进行预处理，包括分段、去噪、裁剪等。
2.特征提取：使用MFCC方法从每个分段中提取出具有多个维度的向量，此向量代表了音频的声学特征。
3.高斯混合模型的建立：使用训练数据集训练出高斯混合模型，并获取每一个高斯分布的参数，包括方差和均值等。
4.声学特征分类：使用高斯混合模型对音频文件的声学特征进行分类，即将该特征归为某一个高斯分布中。
5.音频鉴别：将该音频文件的所有声学特征进行分类后，统计每个高斯分布最为相似的声学参数，判断该音频属于哪一类。
三、高斯混合模型的优缺点优点：1.能够解决一个声音混合多种声音的情况。
2.高斯混合模型能够使用EM算法对数据进行自主学习，降低人工干预的需求。
3.具有良好的通用性和可重用性，适用于不同领域的音频识别问题。
缺点：1.拟合时间较长，需要大量数据进行训练。
2.容易过拟合，对数据的异常值较为敏感。
音频信号的特征提取与识别技术研究
音频信号的特征提取与识别技术研究在现代数字化社会中，音频信号的应用越来越广泛，例如语音识别、音乐分类、智能家居语音交互等领域。
而音频信号的特征提取与识别技术则是实现这些应用的核心基础。
本文将介绍音频信号的特征提取与识别技术的研究现状，包括常用的特征提取算法、分类器设计、以及相关应用领域的案例分析。
一、音频信号的基本特征在进行音频信号的特征提取之前，我们需要了解音频信号的基本特征。
音频信号通常被表示为时域波形，即在一段时间内声源产生的声波振动状态。
而在数字化后，则可以表示为一系列采样点的数值。
要从中提取有用的特征，需要考虑以下几个方面：1.语音特征：音频信号是语音或其他声音的传播方式，因此需要考虑语音的基本特征，例如声调、语速、音高、语调等。
2.频谱特征：音频信号可以分解为频域信号，即通过傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，从中提取振幅、相位等参数。
3.时域特征：时域特征包括信号的幅度、波形、持续时间、相邻采样点之间的时差等。
4.能量特征：能量特征是指信号在一段时间内的功率和能量分布。
二、音频信号的特征提取算法针对上述特征，研究者提出了多种音频信号的特征提取算法，以下是几种常见的方法：1.短时傅里叶变换：对于一段时域信号，可以将其分解为若干个长度相等的时段（也称为时间窗口），然后对每个时段进行傅里叶变换，得到该时段的频谱。
将每个时段得到的频谱按照时间顺序排列，即可得到整段音频信号的时频谱图。
这种方法可以提取信号在时间和频率上的变化。
2.梅尔倒谱系数：将频谱按照人类听觉特性进行转换，即更注重人们对不同频率的感知能力。
通过梅尔倒谱系数，可以有效地提取语音的基本特征，例如音高、发音位置等。
3.小波变换：通过对时间域信号进行小波分析，可以获取更多的时域和频域特征，例如信号的瞬时频率、包络线等。
三、分类器的设计与优化在进行特征提取之后，需要将其输入到分类器中进行判断和识别。
常见的分类器包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等。
国际扬声器研究新进展
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国和欧洲各举 办一次 为期 ４天 的国际大会 ， 是世 界上 音 频声学工 作者最 大 的聚会 。大会 最重 要 的 四个 部 分是论文交 流 、 产 品展览 、 专题 讨论 和 高级 讲 习 。扬 声器作为音 频声学 的基 础领域 ， 也是声 系统设备 的终 端环节 ， 历 来 都是 研究 的重 中之重 。每 届 Ａ Ｅ Ｓ大会
ｔ ｏ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ
Байду номын сангаас
音频信号处理中的语音增强与语音识别技术研究
音频信号处理中的语音增强与语音识别技术研究概述：音频信号处理中的语音增强与语音识别技术是近年来受到广泛关注和研究的领域。
随着人工智能的发展和语音交互的普及，对于提高语音识别的准确性和可靠性变得越来越重要。
本文将探讨音频信号处理中的语音增强技术和语音识别技术的研究进展和应用。
一、语音增强技术的研究进展语音信号在实际应用中往往受到环境噪声的干扰，这种干扰会降低语音的清晰度和可识别性。
因此，语音增强技术的研究对于提高语音识别的性能至关重要。
1.1 基于滤波方法的语音增强技术滤波方法是最早被提出的语音增强技术之一。
它通过滤波器对语音信号进行频域的处理，以达到减小噪声干扰的目的。
常见的滤波方法包括谱减法、Wiener滤波和最小均方差估计等。
1.2 基于深度学习的语音增强技术近年来，深度学习技术的广泛应用为语音增强技术的发展带来了新的机遇。
基于深度学习的语音增强技术通过建立深度神经网络模型来对语音信号进行建模和重建，能够更好地抑制噪声和提取语音特征。
1.3 基于盲源分离的语音增强技术盲源分离是一种基于统计模型的信号分离方法，可以通过对混合信号的统计特性进行分析和建模，从而将语音信号与噪声分离开来。
该技术在语音增强领域中被广泛应用，能够有效地提取出清晰的语音信号。
二、语音识别技术的研究进展语音识别技术是将语音信号转化为文本或命令的关键技术，其准确性和可靠性直接影响到语音交互系统的用户体验。
2.1 基于隐马尔可夫模型的语音识别技术隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是最常用的语音识别模型之一。
它通过建立状态序列和观测序列之间的映射关系，对语音信号进行建模和识别。
HMM在语音识别领域中取得了较好的效果。
2.2 基于神经网络的语音识别技术神经网络是近年来在语音识别中被广泛应用的技术之一。
基于神经网络的语音识别技术通过建立多层次的神经网络模型，能够更好地提取语音信号的特征和上下文信息，从而提高识别准确率。
高精度声源定位技术的研究进展
高精度声源定位技术的研究进展声源定位技术是一项关键的技术，广泛应用于各个领域，如音频处理、通信系统、无人机导航等。
近年来，随着科技的不断进步，高精度声源定位技术也得到了长足的发展。
本文将介绍该技术的研究进展，并探讨其在实际应用中的潜力。
首先，高精度声源定位技术的研究主要集中在两个方面：传感器阵列设计和信号处理算法。
传感器阵列是实现声源定位的关键组成部分，其设计直接影响到定位精度。
目前，常见的传感器阵列包括线性阵列、圆形阵列和球形阵列等。
研究人员通过对传感器阵列的优化设计，提高了定位的准确性和稳定性。
其次，信号处理算法也是高精度声源定位技术中不可或缺的一环。
传统的声源定位算法主要基于波束形成原理，通过对接收到的声波信号进行处理，确定声源的位置。
然而，由于环境噪声和多路径效应的存在，传统算法在复杂环境下的定位精度有限。
因此，研究人员提出了一系列新的信号处理算法，如基于卷积神经网络的声源定位算法、基于深度学习的声源定位算法等。
这些算法通过对大量数据的学习和分析，提高了定位的准确性和鲁棒性。
除了传感器阵列设计和信号处理算法，高精度声源定位技术的研究还涉及到其他方面的内容。
例如，研究人员通过引入多模态信息，如视频、惯性传感器等，提高了声源定位的精度。
此外，他们还研究了声源定位与其他相关技术的结合，如目标跟踪、声纹识别等，进一步拓展了该技术的应用范围。
高精度声源定位技术在实际应用中具有广阔的前景。
首先，它可以应用于智能音频处理领域。
通过准确地定位声源，可以实现自适应降噪、声源增强等功能，提高音频质量和用户体验。
其次，该技术可以应用于通信系统中。
通过定位对方的声源，可以实现声纹识别、定向通信等功能，提高通信的安全性和效率。
此外，高精度声源定位技术还可以应用于无人机导航、智能家居等领域，为人们的生活带来更多便利。
尽管高精度声源定位技术已经取得了一定的研究进展，但仍存在一些挑战和问题。
首先，复杂环境下的定位精度仍然有待提高。
国际音频技术研究进展
Ｗａｅ 司是全世界音频信号处理技术的领头羊 ， ｖ公 无论在软件产 品的开发还是发行上都能满足最苛刻 听 众的要求 。 一般录音师 、 混音师 、 唱片制 作商 、 电影制 片
法可 提供共 振频率 和品 质 因数 Ｑ值等控 制共振 效果
维普资讯
行 业 透 视
０ 蜘 ＠ § ＠ 响凹 ＠６
国 际音频 技术研究进展
沈 勇 ，章 艳 ，张 昕婷 ，戎 潘 颖 （ 南京 大 学声 学研 究所 近 代 声 学重 点 实验 室 ，江 苏 南 京 ２ ０ ９ ） １０ ３
・
注册 了相 关 技 术 。
计算机 、 信、 通 消费 电子 产品等行业 的紧密联系 ， 其中 特别引人注 目的是语 音识别 、人机对话和机器翻译等
新 兴 热 门 行业 。
表 ３ “ 号 处 理 ” 文 数及 百分 比统 计 信 论
从事音频信号处理 的研究者 的使命 ，就是利用相 关技术在数字信号处理和心理声学两个领域 中起到杠 杆的作用 ，即利用声音是如何 被人感知的原 理来提 高 音频产 品的听觉质量 。 基础技术诸如 Ｆ ｒ 由于其简单 Ｆ ， 又精确 ， 延拓 Ｆ Ｔ二次插值被广 泛应用于音频设 备 零 Ｆ 中的正弦参数估计 。 一般准则可决定窗形状 、 Ｆ 长度 ＦＴ 和零延拓 因子 ，但有时需要知道满足指定误差 容限 的 更精确要求 。研究理论预测并用数值 方法证明 了一些 与各种参数选择有关 的错误并为信号处理 提供 了一 系 列设计准则 ，特别是找出了在 二次插 值中满 足给定频 率误差范 围所需 的最小零延拓因子和满足 给定 窗长度 所允许 的最小频率间隔 。 又例如选择性混声 ， 这是一种 在 时间一 频率平 面内确定不 同音轨优势范围的方 法 ， 对 音质的综合效果起主要作用。有文章提出并 比较 了一
国产芯片在音频视频行业的应用进展
国产芯片在音频视频行业的应用进展随着信息技术的迅速发展和智能设备的普及，音频视频行业得到了快速的发展。
然而，由于技术壁垒和国外厂商的垄断，中国在音频视频芯片领域一直存在较大的依赖进口情况。
然而，近年来，国产芯片在音频视频行业的应用进展取得了长足的进步。
本文将从音频和视频两个方面，探讨国产芯片在音频视频行业的应用进展。
一、音频方面的应用进展声学技术在音频领域起着至关重要的作用。
国产芯片在音频处理和调音技术上取得了显著的突破。
首先，国内公司开发并应用了一系列音效算法，使得音频处理效果更加出色，可以大大提高音频质量，给用户带来沉浸式的听觉体验。
另外，国产音频芯片也在降噪技术上取得了一定的突破，有效减少了环境噪音对音频播放的干扰。
这些技术的应用使得国产音频芯片在市场上逐渐受到认可，与进口芯片的竞争也愈发激烈。
二、视频方面的应用进展在视频处理领域，国内芯片企业也在不断努力并取得了显著进展。
首先，国产芯片在视频编解码上实现了全面突破。
通过引入先进的压缩算法和图像处理技术，国产芯片可以实现高清视频的流畅播放和高效传输。
此外，国内企业还在视频信号处理和图像优化技术上进行了深入研究，使得视频画质更加清晰锐利，色彩更加鲜艳生动。
这些技术的突破使得国产芯片能够满足市场对高质量视频的需求，并逐步取代了进口芯片的地位。
三、国产芯片在行业应用中的优势国产芯片在音频视频行业应用中具有一些明显的优势。
首先，国产芯片的成本相对较低，可以提供更具竞争力的产品价格。
其次，国内芯片企业可以根据市场需求快速研发新产品，并及时进行技术升级。
与此同时，国产芯片企业也加大了在人才培养和技术研发方面的投入，使得芯片性能和稳定性得到了大幅提升。
最后，国产芯片符合国内市场的特点和需求，能够更好地满足用户的个性化需求，具有更好的适应性和可定制性。
总结：国产芯片在音频视频行业的应用进展取得了长足的发展，通过在音频处理和调音技术、视频编解码技术等方面的突破，国内芯片企业逐渐摆脱了对进口产品的依赖，成为音频视频行业的领先力量。
基于机器学习的音频降噪与增强技术研究
基于机器学习的音频降噪与增强技术研究音频降噪与增强是当前音频信号处理领域的研究热点之一。
随着人们对音质要求的提高以及对清晰语音的需求，音频降噪与增强技术在通信、语音识别、语音合成等领域具有广泛的应用前景。
本文将重点介绍基于机器学习的音频降噪与增强技术的研究进展。
在传统的音频降噪与增强方法中，常常采用滤波器、谱减法、子带域处理等技术来改善音频信号的质量。
然而，这些方法往往无法很好地处理复杂噪声环境下的音频，且易受到信噪比低、回声等因素的影响。
为克服这些问题，基于机器学习的音频降噪与增强技术应运而生。
机器学习是一种通过机器学习算法从数据中学习模式和特征的方法。
在音频降噪与增强领域，机器学习技术可以通过建立模型来实现对噪声的抑制与音频信号的增强。
其中，深度学习是机器学习中的一种方法，通过多层神经网络的学习和训练，能够提取音频信号中的有用特征，从而实现音频的降噪与增强。
近年来，研究者们提出了许多基于深度学习的音频降噪与增强方法。
其中，自编码器（Autoencoder）是一种常用的模型，它可以通过无噪声音频信号的编码和解码过程，实现对噪声音频的抑制与恢复。
此外，还有一些基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）等模型的研究。
这些深度学习模型不仅可以通过学习音频信号的时频特征来降噪，还可以提取声音的语义信息，实现对音频的增强。
除了深度学习方法，还有一些基于传统机器学习算法的音频降噪与增强技术。
如支持向量机（Support Vector Machine, SVM）和隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）等。
这些方法通常将音频信号建模为统计模型，并利用训练数据拟合模型参数，从而实现对噪声的抑制与音频信号的增强。
在音频降噪与增强技术研究中，数据集的选择和准备是非常重要的。
智能音频技术的发展及其音质优化
智能音频技术的发展及其音质优化随着科技的日新月异，各种智能设备已经悄然进入人们的生活。
智能音频技术作为机器语言应用领域的一支重要力量，在音频传输、信号处理、音质优化等方面发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨智能音频技术的发展及其音质优化。
智能音频技术的发展历程从最早的录音机到后来的CD和MP3播放器，再到今天配备智能音箱和耳机的智能手机，智能音频技术在音频传输和处理方面已经取得了非常显著的进展。
在音频传输方面，智能音频技术首先对传统的模拟音频传输方式进行了革命性的改造。
通过数字技术，将传统的模拟音频信号转换为独有的数字语言，进一步加强了音乐的传输稳定性和保真度。
从CD、DVD到现在的无损音频格式，数字传输技术已经成为了音频领域的主流传输方式。
智能音频技术在音频信号处理方面，主要依靠数字信号处理器进行，能够将信号处理得更加精确和高效。
同时，智能音频技术还可以采用各种先进的技术手段，如DSP技术，VOICE技术、SOUND技术等，对音频信号进行有效处理，从而达到更好的音质表现效果。
不过，正如任何技术发展都有瓶颈面临的问题一样，音质困境也成为了智能音频技术发展的难题。
智能音频技术的音质优化方案尽管智能音频技术在数字化音频传输、信号处理和语音识别等方面已经取得了较大进展，但是在音质优化方面，智能音频技术依然面临着许多挑战，其中主要包括以下三方面：1.数字化音频信号处理对音质的影响尽管数字化技术极大地增强了音频的传输稳定性和保真度，但是数字化过程中会出现一些缺陷，例如量化误差、频率误差等。
这些数字化误差较小，但是对于一些音乐高品质要求较高的听众，会对音质表现有较大的影响。
2.移动设备配合的限制问题随着智能手机的普及和蓬勃发展，人们也习惯于使用智能手机进行听音乐。
但是对于移动设备而言，系统软硬件配合的限制尤为明显。
由于存储空间有限，目前流行的无损音质无法在手机端完美实现。
因此，要在不对音质产生明显改变的前提下，如何提升移动设备的音质水平成为了智能音频技术研究的课题之一。
音频信号压缩与解压缩算法的研究和发展
音频信号压缩与解压缩算法的研究和发展概述：随着数字技术的不断发展，人们对音频信号的需求也变得越来越高。
然而，音频信号的传输、存储和处理需要消耗大量的资源和带宽。
为了解决这一问题，音频信号压缩与解压缩算法应运而生。
本文将讨论音频信号压缩与解压缩算法的研究和发展，重点介绍目前主流的压缩算法以及未来的发展趋势。
一、音频信号压缩算法的研究与发展1. 无损压缩算法无损压缩算法是指通过压缩算法将原始音频信号压缩存储，然后再通过解压缩算法还原成与原信号完全相同的数据，没有任何损失。
目前，最常用的无损压缩算法包括无损预测编码、霍夫曼编码和算术编码等。
这些算法通过对音频信号中的冗余信息进行处理，有效地减小了文件的大小。
2. 有损压缩算法有损压缩算法是指通过压缩算法将原始音频信号压缩存储，然后再通过解压缩算法将压缩后的数据还原成类似原信号的近似数据，但有部分细节损失。
有损压缩算法可以更进一步地减小文件的大小，但会对音频信号的质量产生一定的影响。
目前，最常用的有损压缩算法包括MP3、AAC和FLAC等。
这些算法通常利用人类听觉系统对音频信号的特点进行分析，然后根据重要性对信号进行有选择性地舍弃或近似表示。
二、音频信号解压缩算法的研究与发展1. 无损解压缩算法无损解压缩算法是将经过无损压缩算法压缩后的音频信号数据进行还原的算法。
这些算法通常根据压缩时采用的压缩算法进行逆向操作，恢复出与原始音频信号完全相同的数据。
无损解压缩算法的优点是数据完整性得以保持，但由于无损压缩算法对数据的压缩率有限，解压缩后的数据仍然较大。
2. 有损解压缩算法有损解压缩算法是将经过有损压缩算法压缩后的音频信号进行还原的算法。
这些算法通常根据压缩时采用的压缩算法进行逆向操作，恢复出类似原始音频信号的近似数据。
有损解压缩算法的缺点是对数据进行了近似处理，因此解压缩后的数据与原始信号存在细微的差异，主要体现在音质和细节上。
三、当前主流压缩算法及其特点1. MP3MP3（MPEG Audio Layer 3）是一种有损压缩算法，具有较高的压缩率和广泛的应用范围。
音频技术在语音识别中的应用
音频技术在语音识别中的应用随着智能化时代的到来，语音识别技术逐渐得到广泛应用。
音频技术在语音识别中的应用也成为目前研究的重点之一。
本文将介绍音频技术在语音识别中的应用及其现状。
一、音频技术在语音识别中的应用音频技术在语音识别中有多种应用，具体包括：1. 麦克风麦克风是语音识别的重要工具之一，它能够将声音转化为电信号，并将其传送到计算机。
麦克风的性能直接影响着语音识别的精度和稳定性。
2. 声纹识别声纹识别技术是通过对特定语音的频率、幅度和时域等参数进行分析和比对实现身份认证和鉴别的技术。
这种技术可以用于语音识别中的身份验证，以提高识别的准确性。
3. 音频分割音频分割技术允许将输入的音频材料划分成不同的语音单元，如音素、单词和短语，以便于后续的语音识别。
这种技术可以帮助提高语音识别的准确性和语音合成的自然度。
4. 去噪技术去噪技术是指将输入的噪声减少或移除的技术，可以消除在语音信号中的噪声，提高识别精度。
二、音频技术在语音识别中的现状目前，音频技术在语音识别中的应用已经得到很大进展。
各种技术的研究和应用也促进了语音识别行业的发展。
以下是音频技术在语音识别中的现状：1. 声纹识别技术成熟声纹识别技术在语音识别中得到了广泛应用，各种声纹识别产品和服务已经成为市场上的重要组成部分。
音频技术在声纹识别中的应用，不仅可以提高识别准确性，还可以满足不同场景的需求，并实现多种身份认证方式。
2. 音频分割技术进一步提高音频分割技术已经成为语音识别中的重要组成部分，它可以将音频信号分割成不同的语音单元，提高了语音识别的精度和效率。
目前，音频分割技术已经成熟，可以应用于不同语音信号的分割和识别。
3. 去噪技术已经普及去噪技术是音频技术在语音识别中的重要组成部分。
随着技术的不断发展，去噪技术已经成为语音识别中的普遍应用。
各种去噪算法和工具可以消除语音信号中的噪声，并提高语音识别的准确性。
三、结论音频技术在语音识别中的应用已经得到进一步的发展，各种技术的应用也日益普及。
音频与视频大数据处理与应用研究
音频与视频大数据处理与应用研究随着互联网及移动通讯技术的飞速发展，大量的音频和视频数据不断涌现。
这些音视频数据包含了丰富的信息，对于提供个性化的娱乐内容、智能语音助手、安全监控以及医学诊断等领域具有巨大的潜力。
因此，研究音频和视频大数据的处理与应用成为了当下的热点话题。
音频与视频大数据处理方面，研究人员致力于开发更高效的算法和技术，以提高音视频数据的处理速度和质量。
首先，音频和视频数据通常是高维度的，需要进行降维处理。
降维可以通过使用主成分分析（PCA）等技术来实现，从而减少数据的维度并保留关键信息。
其次，音频和视频数据往往包含噪声和失真，需要进行消噪和去除失真的处理。
消噪可以通过滤波器等方法来实现，去除失真可以通过信号重构算法来实现。
此外，对于视频数据，还可以使用图像处理技术来进行运动估计和图像序列处理，以提高视频质量。
音频与视频大数据应用方面，可以应用于多个领域。
首先，音频和视频大数据在娱乐领域有着广泛的应用。
例如，基于用户的兴趣和历史行为，可以为用户推荐个性化的音乐、电影和电视剧。
此外，音频和视频数据还可以用于语音识别和语音合成，使得智能语音助手更加智能和自然。
其次，音频和视频大数据也可以应用于安全监控领域。
通过分析视频数据，可以实现人脸识别和行为检测，从而提高安全性和监控效果。
再次，音频和视频大数据还可以应用于医学诊断。
例如，通过分析医学图像数据可以实现疾病早期的诊断和预防。
此外，音频和视频大数据还可以用于实时的交通监控和智能交通系统，提高交通流量的管理和预测。
在音频和视频大数据处理与应用的研究中，还存在一些挑战和问题。
首先，音频和视频大数据的处理需要庞大的计算资源和存储空间。
如何利用分布式计算和存储技术来处理和存储音视频数据是一个重要的问题。
其次，音频和视频大数据往往包含大量的内容和特征，如何有效提取和表示这些内容和特征也是一个难题。
此外，音频和视频大数据的处理涉及到众多的学科和领域，如音频处理、图像处理、机器学习等，如何进行跨学科的合作和研究也是一个重要的问题。
国际音频技术研究进展
产 品展览 。与会 者不仅有学者 、 工程 师 ， 还有众多 的商
家借机展 出 自己的新技术和新 产品 ，深深地吸引着广
大音频工作者 。
第 １７届 Ａ Ｓ大会 于 ２ ０ １ Ｅ ０ ４年 ｌ ０月 在美 国旧金
10028684200701007806国际音频技术研究进展南京大学声学研究所近代声学重点实验室江苏南京210093要通过对第117届118届119届120届aes大会的统计分析介绍了国际上关于扬声器传声器信号处理音频编码空间感及处理仪器与测量扩声高清音频多通道声心理声学感知与听音试验汽车音响等方面音频技术研究的最新进展
【 ｙ ｗ ｒｓ ｕ ｉ ｅｇｎｅ ｎ ；Ａ Ｓ ｏ ｄｐａｅ；ｍｉ ｐ ｏｅ ｉ ａ ｐ ｃｓｉｇ ｕｉ ｏ ｉ ；ｓａｉ ｅｃｐｉ Ｋｅ ｏ ｄ 】ａ ｄ ｎ ｉ ｒ ｇ Ｅ ；ｌｕｓｅｋｒ ｃ ｈｎ ；ｓ ｌ ｒ ｅｓ ；ａ ｄ ｃｄｎ ｐｔ ｌ ｒｅｔ ｎ ｏ ｅｉ ｏ ｒ ｎ ｇ ｏ ｎ ｏ ｇ ａｐ ｏ
域， 涌现出大量发 明创造 ， 科技成果不 断应用 并转化 为 新 的生产力 。音频技术 在增进人们交 流 、提高生活质
受 了音 频ห้องสมุดไป่ตู้技术 交流 的盛况 。每届 Ａ Ｓ大 会规 模之 庞 Ｅ 大、 参加 人数之 多 、 交流 之丰富令 人震撼 ， 充分地显 示 了音频技术对全世 界的吸引力 。 面对这 ４届 Ａ Ｓ大 下 Ｅ 会上讨论和展现 的技术 动态作一介绍 。
【 ｓ ａｔ ｙｓｍ ｉｇｕ ｎ ｎ ｌ ｉｇ １７ ，１８ｈ １ｔ ａｄ １ ０ｈＡ Ｓｃｎ ｅｔ ｎ ，ｔｅｕ － － ａｅｐｏｒｓ Ａｂｔ ｃ】Ｂ ｕ ｍｎ ｐａ ｄａ ａ ｚ １ｔ １ｔ ，１９ｈ ｎ ２ ｔ Ｅ ｏｖｎｉ ｓ ｈ ｐ ｔ ｄｔ ｒｇｅｓ ｒ ｙｎ ｈ ｏ ｏ
声景(soundscape)研究进展与展望
声景（soundscape）研究进展与展望声景（soundscape）研究是指对自然和人类环境中声音构成和影响的研究，涵盖环境声学、心理学、社会学、哲学等多个学科领域。
随着人们对声音环境的关注度不断提高，声景研究也逐渐成为了跨学科交叉的研究领域，在社会和环境保护方面发挥着越来越重要的作用。
目前，声景研究的主要进展可以概括为以下几个方面：1.方法学研究从先前声学测量方法转向听取者经验、参与和反馈的方法，在声景研究中逐渐占据更重要的位置。
为了更好地模拟或还原声景，研究者开始采用3D声音技术和虚拟现实技术。
2.环境影响音乐的研究研究者开始探究声景是如何影响音乐的创作和表演的。
比如考虑到不同场合的声景下，人们是如何通过音乐来形成情感共鸣的。
3.虚拟空间下的声音设计随着技术的发展，虚拟空间和增强现实成为音频和视觉的呈现方式，声音设计也逐渐成为影视音乐和游戏开发等领域的关键问题之一。
声景研究者正在思考如何用声音来构建更真实、更丰富的虚拟环境。
4.声音和情绪的研究声音可以产生很强的情感体验，因此研究者们逐渐开始关注声音和情绪之间的关系。
比如，一些声景研究者正在研究如何用不同的声音来调节情绪、增强注意力等。
展望未来的声景研究将更加关注自然声景和人工声景之间的相互关系，更多地探索声音对人类行为、认知以及情感的影响。
在城市化和工业化进程加快的情况下，声景研究也需要更多地关注如何消除噪音和制造更健康的声景环境。
随着新技术的不断涌现，特别是智能音频系统的兴起，声景技术将会得到更多的应用。
例如，智能音频系统可以监测声音环境，自动调整声音参数以提高舒适度和人机互动体验，并且还可以结合人工智能技术来实现更加个性化的听觉服务。
总之，声景研究将在未来的发展中继续发挥着重要的作用。
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ｏｆ Ｖａｌｅｎｃｉａ， Ｓｐａｉｎ
（ 第 １１８ 届）
"#$ 电声技术 ２００７ 年 第 ３１ 卷 第 ３ 期
行业透视
Ｅ Ｉｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｙ ｐ ｅ ｒ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｉｖ
表 ９ “多通道声”论文数目及百分比统计
多通道声论文数量 本届论文总数 百分比／％
１１７届
１３
１４４
９
１１８届
Ｙａｍａｈａ 公 司 推 出 的 ＹＳＰ－ １ 产 品 就 是 一 个 创 新 ， 它不同于以往放置多个扬声器的措施来营造立体声， 而是提出了一个本质的解决方法， 将多通道声压缩在 一 个 由 ４２ 个 能 以 Ｄｏｌｂｙ Ｄｉｇｉｔａｌ， ＤＴＳ 和 Ｄｏｌｂｙ Ｐｒｏ Ｌｏｇｉｃ ＩＩ 形式播放立体声驱动组成的单元中。
化， 尤其在欣赏交响乐时， 会带来更多临场感。这场革 命性的变化是过去的双声道音响无法适应的。
早期的立体音响录音系统有 ３ 个声道： 左、右、中 声道。但是那时的 ＬＰ 和 ＦＭ 广播系统不能有效控制中 置声道， 随后则是环绕电影声道促进了中置声道的革 新。现在由于新的高清系统（ ＳＡＣＤ， ＤＶＤ－ Ａｕｄｉｏ） 给这 些格式带来更多变化的可能性， 使多通道声比电影声 更为普及。在大型影院中， 中置声道在精准定位中起了 决定性作用。至于在录音室和家庭影院中， 哪个声道起 决定性作用尚在研究中。另外中置声道如何促使听众 联想到立体画面、缩混能起什么作用也都是当前的研 究课题。
Ｓｙｓｔｅｍ
— ——ＤＥＬＴＡ Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ ＆ Ｖｉｂｒａｔｉｏｎ， Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｄｅｎｍａｒｋ， Ｄｅｎｍａｒｋ， Ｓａｍｓｕｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ
Ｋｏｒｅａ
（ 第 １１７ 届）
② Ｓｅｌｅｃｔｉｎｇ Ｐａｒｔｉｃｉｐａｎｔｓ ｆｏｒ Ｌｉｓｔｅｎｉｎｇ Ｔｅｓｔｓ ｏｆ
２２
２０２
１１．０
１１９届
７
１０９
６．５
１２０届
１７
２２５
７．５
Ｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌ Ｒｅｐｒｏｄｕｃｅｄ Ｓｏｕｎｄ
— ——Ａａｌｂｏｒｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｂａｎｇ ＆ Ｏｌｕｆｓｅｎ Ａ／Ｓ，
Ｄｅｎｍａｒｋ
（ 第 １１８ 届）
③Ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｏｎ Ｌｏｕｄｎｅｓｓ ｆｏｒ Ｗｉｄｅｂａｎｄ
行业透视
Ｉｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｙ ｐ ｅ ｒ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｉｖｅ
文章编号： １００２－ ８６８４（ ２００７） ０３－ ００７６－ ０５
国际音频技术研究进展
沈 勇， 章 艳， 张昕婷， 戎潘颖 （ 南京大学声学研究所 近代声学重点实验室， 江苏 南京 ２１００９３）
５．９ 多通道声 多通道声的兴起， 给音乐欣赏带来了革命性的变
部分是指主机， 有 ＣＤ 主机、ＶＣＤ 主机、ＤＶＤ 主机、ＭＰ３
主机等多种类型。知名品牌主机数不胜数， 产品种类
繁 多 ， 质 量 可 靠 的 还 是 公 认 的 日 系 产 品 ， 如 ＡＬＰＩＮＥ，
ＳＯＮＹ 等品牌。ＡＬＰＩＮＥ 于 ２００６ 年 ２ 月上旬逐步发售了
１０ 款全新 ＤＶＤ／ＣＤ 汽车音响主机， ０６ 新系列涵盖 ＤＶＤ，
ａｎｄ Ｒｅｖｅｒｂｅｒａｎｔ Ｓｏｕｎｄｓ
— ——Ａａｌｂｏｒｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｂｒｕｅｌ ＆ Ｋｊａｒ Ｓｏｕｎｄ ＆
Ｖｉｂｒａｔｉｏｎ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ａ／Ｓ， Ｄｅｎｍａｒｋ （ 第 １２０ 届）
④Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ ｉｎ Ｒｅａｌ－ ｔｉｍｅ Ｌｏｕｄｎｅｓｓ Ｍｅｔｅｒｉｎｇ
显示出很大的个体差异， 根据测试结果最后挑选出了
４０ 位。网络调查中所填的自身评估的听音习惯和经历
并不能预知挑选的最后结果。此外， 听阈与空间感听音
测试并不相关。于是一致得出结论： 在选择听音员时，
针对专项任务的测试也许是更可取的方法。
音 质 评 估 系 统 （ ＳＱＥＳ） 的 目 标 是 在 客 观 测 量 基 础
ＣＤ， ＭＤ， ｉＰｏｄ 用的多样器材。音流方面， 包括功放和扬
声器。扬声器的声音还原表现不同地域有很大区别， 有
美国、英国、北欧和亚洲等风格， 其中安装最多的 就是
英国风格， 音色纯正、层次感强。很多发烧友热衷于改
装汽车音响， 使其尽可能达到最理想的音质效果。
有研究提出了一种新型的由电池供电的高功率汽
要高一些。
波场分析（ ＷＦＳ） 这项技术可在不依赖听者位置的
情况下实现大范围空间再现。在最近十年， 许多主要进
展都将其扩展到日常生活的应用中去。ＷＦＳ 可应用于
需求真实空间感的高功率设备， 譬如扩声系统。目前，
用来再生次级声源的动态中音扬声器由于其大小的限ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
制不能提供如此之大的功率， 于是可用大型驱动阵列
实现高压声场， 满足高功率应用的场合。扬声器的大小
和间距选择应该避免使典型混叠频率和指向性提高。
为证明这些阵列的优势， 可建立模型并测量。一项波域
的分析显示在理论混叠频率以上， 声场得到准确重建。
研究人员研究出一种能最大程度重建实况声场
现场感的多通道音响系统， 能在任何听音位置重建声
场。这项系统根据不同听音位置给听众最自然的现场
２２
２０２
１１
１１９届
１５
１０９
１４
１２０届
１９
２２５
８
②Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌ Ａｕｄｉｏ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｒｅ－
ｐｒｏｄｕｃｉｎｇ ａ Ｌｉｖｅ Ｓｏｕｎｄ Ｆｉｅｌｄ ｗｉｔｈ Ｕｌｔｉｍａｔｅ Ｓｅｎｓａｔｉｏｎ
ｏｆ Ｐｒｅｓｅｎｃｅ
— ——ＮＨＫ Ｓｃｉｅｎｃｅ ＆ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｌａｂｏ－
— ——Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｅｎｔｒｅ， Ｃａｎａｄａ
（ 第 １２０ 届）
５．１１ 汽车音响
现代生活中， 汽车已从奢侈品逐步转变成人们不
可缺少的伙伴。一段舒缓或激扬的音乐往往能改变驾
车人的心情， 而不好的音响效果则会直接影响驾车人
的情绪。
汽车音响基本分为音源和音流两部分。其中音源
ｆｏｒ ｔｈｅ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｂａｓｉｃ Ａｕｄｉｏ Ｑｕａｌｉｔｙ ｆｏｒ Ｓｕｒｒｏｕｎｄ
Ａｕｄｉｏ Ｒｅｃｏｒｄｉｎｇｓ
— ——Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｕｒｒｅｙ， ＵＫ
（ 第 １２０ 届）
５．１０ 心理声学、感知与听音试验
声学的学科特点之一就是与其他学科的渗透性和
交叉性。同样在 ＡＥＳ 论文中， 有很多主题不仅涉及声
% & ’ 电声技术 ２００７ 年 第 ３１ 卷 第 ３ 期
行业透视
Ｉｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｙ ｐ ｅ ｒ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｉｖｅ
表 １０ “心理声学、感知与听音试验”论文数目及百分比统计
心 理 声 学 、感 知 听 音 试 验
论文数量
本届论文总数 百分比／％
１１７届
１３
１４４
９．０
１１８届
感和真实感， 并投入到实况广播的应用。针对这套实验
性音响系统， 研究人员同时提出了细节的录音技术以
及最新的对该系统的主观评价实验结果。与一般多通
道音响系统相比， 该系统明显在现场感和互动性上更
有优势。
会议论文中有提出一种使用高密度微型传声器阵
列的方法产生精确的单点多通道压差传声器。阵列中
各独立传声器采集到的信号， 用来估计阵列中心声场
顺 应 形 势 ， 美 国 杜 比 试 验 室 （ Ｄｏｌｂｙ Ｌａｂｓ） 开 发 了 数字多通道声标准 ＡＣ－ ３， 正式名称是“Ｄｏｌｂｙ Ｄｉｇｉｔａｌ”， 即现在 ＤＶＤ 影碟所采纳的数 字多通道声规 格 。前 置 左／右、后置左／右、中置及 低音共 ６ 个声道经压缩处理 后， 储存在 ＤＶＤ 影碟上。在播放影像时， 不论以双声道 还是完整的六个声道输出声音， 也必须把储存在 ＤＶＤ 影碟的资料解压。对 ＡＣ－ ３ 的支持主要在于配合 ＤＶＤ 解码软件， 作为音响输出用的界面， 或作为输 出 ＡＣ－ ３
上主观评价家庭影院的音质。研究人员在消声室中测
量了 １６ 套家庭影院系统， 提出并测试了一些认为与主
观音质相关的标准量。将每套系统的主观评价和对每
套系统计算出的标准量相互映射可实现对音质的建
模， 找出其相关性。
过去几年有很多关于响度感及其测量的研究。最
近， 研究人员发明了一种客观响度算法， 可以精确测量
梯度的零阶、一阶和二阶分量（ 梯度的更高阶分量对实
际录音来说包含噪声太多） 。这可用来形成立体声或多
通道信号。
例如： ①Ａｎ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｆｏｒ Ｗａｖｅ Ｆｉｅｌｄ Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ Ｈｉｇｈ
Ｐｏｗｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
— ——Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ａｌｉｃａｎｔｅ， Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
有的会议论文介绍了客观预测带限或合成环绕声 录音的基本音质（ ＢＡＱ） 的方法。一些物理参数， 包括双 耳互相关系数和谱描述符， 从录音中提取出来并用于 一个线性回归模型来预测有听音测试获得的 ＢＡＱ 值。 结果显示预测值和听音测试所得值有很大相关性， 平 均误差小于 １０％。尽管该方法最初是针对 ５ 通道环绕声 录音系统， 但在改进之后它可应用于任意多通道系统。
单 声 道 、立 体 声 和 多 通 道 声 的 响 度 。算 法 为 所 有 的 音 频
声提供同一种响度读数值。在广播、电影和音乐设备
中， 需要一个能追踪音频信号响度的实时响度测量仪。
这种测量仪可与已有的计量方法相结合， 用于提供音
频信号的附加信息。开发出新的主观测试方法同样有