(完整版)数字音频处理
第2章 数字音频处理(第二次课)
2.1概述
空气压强
幅
+
值
0 t
-
一个周期 图2.1 空气压强振荡的波形示意图
人耳能识别的声音频率范围大约在20~20kHz,
通常称为音频(audio)信号。
2.1概述
声音包含三个要素:音调、音强和音色。 ➢ 基频与音调:一个声源每秒钟可产生成百上 千个波,通常把每秒钟波峰所产生的数目称之为 信号的频率,单位用赫兹(Hz)或千赫兹(kHz)表 示。
CD-DA FM广播 AM广播 电话
10 20105020 50 200 2030.4 K 7K 3.41K5K 22K 7K f(Hz) 图2.3 几种音频业务的频带宽度
15K 22K
f(Hz)
CD-DA数字音乐、FM广播、AM广播和电话的带宽
2.1概述
声音的质量可以通过信噪比来度量。信噪比 (SNR,Signal to Noise Ratio)是有用信号与噪声 之比的简称,定义为:
根据奈奎斯特定理,只有采样频率高于声音信 号最高频率的两倍时,才能把数字信号表示的声 音还原为原来的声音。
2.2.2量化
每个采样值在幅度上进行离散化处理的过程称 为量化 。
量化可分为均匀量化和非均匀量化。均匀量化 是把将采样后的信号按整个声波的幅度等间隔分 成有限个区段,把落入某个区段内的样值归为一 类,并赋于相同的量化值。以8bit或16bit的方式来 划分纵轴为例,其纵轴将会被划分为28个和216个 量化等级,用以记录其幅度大小。
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数字音频处理技术手册
数字音频处理技术手册数字音频处理技术已经广泛应用于许多领域,例如音乐制作、广播电视、影视制作、语音识别等。
本手册旨在介绍数字音频处理的基本原理、常用技术以及相关的应用案例,帮助读者了解和掌握数字音频处理技术的基本知识和操作技巧。
一、数字音频处理的基本原理数字音频处理是指通过将模拟音频信号进行采样、量化和编码,将其转换为数字形式的处理过程。
数字音频处理的基本原理涉及到以下几个关键步骤:1. 采样:将连续的模拟音频信号转换为离散的数字信号。
采样频率的选择与原始音频信号的最高频率相关,根据奈奎斯特定理,采样频率应该是原始音频信号最高频率的两倍以上。
2. 量化:将采样得到的模拟音频信号转换为离散的数字值。
量化的目的是将连续的模拟音频信号离散化,每个离散值表示原始音频信号在该采样点的幅度。
3. 编码:将量化得到的数字值表示成二进制形式,便于存储和传输。
常用的编码方式有脉冲编码调制(PCM)、Delta调制(DM)、自适应差分编码(ADPCM)等。
二、常用的数字音频处理技术数字音频处理技术涉及到信号处理、音频效果处理、音频编解码等多个方面。
以下是其中的几种常用技术:1. 降噪技术:通过滤波和谱减法等算法,去除音频信号中的噪声成分,提升音频的清晰度和质量。
2. 声音增强技术:通过均衡器、压缩器、混响器等效果器的调节,改变音频信号的频率、幅度和时域特性,使其具有更好的听感效果。
3. 语音识别技术:将语音信号进行特征提取和模式匹配,实现对语音内容的自动识别。
4. 音频编解码技术:利用各种编码算法对音频信号进行压缩和解压缩,实现音频文件的压缩存储和传输。
三、数字音频处理的应用案例数字音频处理技术在各个领域都有广泛的应用,以下是其中的几个典型案例:1. 音乐制作:数字音频处理技术被广泛应用于音乐录制和后期制作过程中,包括录音、混音、母带制作等环节。
通过音频编辑软件和效果器的使用,音乐制作人能够实现对音频信号的精确控制和处理。
数字音频处理与音乐制作教程
数字音频处理与音乐制作教程第一章:数字音频处理介绍1.1 什么是数字音频处理?1.2 数字音频处理的历史发展1.3 数字音频处理的应用领域第二章:音频采样与数字化2.1 音频采样的原理和过程2.2 常见的音频采样率和比特深度2.3 音频数字化的优势与劣势第三章:数字音频处理软件3.1 数字音频处理软件的功能与分类3.2 常见的数字音频处理软件介绍3.3 数字音频处理软件的操作与应用第四章:音频编辑与修复4.1 音频编辑的基本操作技巧4.2 音频修复的方法与工具4.3 音频编辑与修复的实例演示第五章:音频效果处理5.1 音频效果处理的基本概念5.2 常见的音频效果处理器介绍5.3 音频效果处理的实践应用第六章:音频编码与格式转换6.1 音频编码的原理与常见格式6.2 音频格式转换的方法与工具6.3 音频编码与格式转换的注意事项第七章:音乐制作基础7.1 MIDI音乐制作的原理与应用7.2 MIDI音乐制作软件介绍7.3 制作简单音乐作品的实例演示第八章:音乐编曲与混音8.1 音乐编曲的基本原则与技巧8.2 音乐编曲软件介绍8.3 音乐混音的方法与实践第九章:音乐制作的高级技术9.1 混响与空间效果的应用技巧9.2 音频合成与采样器的使用方法9.3 音频自动化与编曲技巧第十章:音乐制作的后期处理10.1 音频母带处理的原则与技巧10.2 音频母带处理器介绍10.3 音频后期处理的注意事项与实践第十一章:数字音频处理的未来发展11.1 数字音频处理的趋势与展望11.2 新兴技术对音乐制作的影响11.3 数字音频处理的应用前景总结:本文详细介绍了数字音频处理与音乐制作的相关知识,包括音频采样与数字化、数字音频处理软件、音频编辑与修复、音频效果处理、音频编码与格式转换、音乐制作基础、音乐编曲与混音、音乐制作的高级技术、音乐制作的后期处理等方面的内容。
希望读者通过本文的学习,能够了解数字音频处理的基本原理和应用技巧,提升音乐制作的能力和水平。
数字媒体技术基础 第三章 数字音频处理技术
第二节 数字音频压缩技术
2.2.4 音频压缩标准 1、MPEG-1音频标准:属于感知编码类型。它 规定了三个不同层次的编码方案。Ⅰ、Ⅱ层建立 在掩蔽模式通用子带和多路复用编码算法的基础 之上。
Ⅲ层次编码复杂程度较大,应用于目前常见的 MP3音频文件编码。
2、 MPEG-2音频标准:经历了三个阶段,前两个 阶段增加了低取样频率的应用,同时增加了单声 道、双声道立体声、5.1声道立体声应用。有向 后兼容的特点。第三阶段支持多声道应用,不向 后兼容。
(1)霍夫曼编码 霍夫曼编码是哈夫曼于1952年提出的一种代 码长度不均匀的编码方法。它的基本原理是按信 源符号出现的概率大小进行排序,出现概率大的 分配短码,反之则分配长码。在分配码字时,需 建立一株n阶完全二叉树。哈夫曼编码有时称为 最佳编码,因为当符号的概率都是2的乘方时, 哈夫曼编码中码字的平均长度达到最小的极限。 即信源的熵。霍夫曼编码是消除编码冗余的最常 用技术。
第二节 数字音频压缩技术
(3)算术编码 算术编码是一种较好的统计编码,每一符号对 应[0,1]上的一个子空间,区间长度为该符号出 现的概率。该方法将被编码的符号串表示为一个 0和1之间的一个区间。
第二节 数字音频压缩技术
第二节 数字音频压缩技术
2、有损压缩 普通的无损压缩方法对信号的保真度高,但是信 号传输占用带宽较宽,保存占有磁盘空间较大。 所以,压缩技术的发展拓展了数字技术发展的平 台。
1、语音合成 语音合成最基本的目的是让机器模仿人类的语言发声 来传送信息。例如:常见的自动化语音服务系统。 (1)波形编码语音合成:以语句、短句、词和音节为合 成单元,这些单元被分别录音后,直接进行数字编码, 经适当数据压缩后组成数字语音库。重放时,根据待输 出的信息,在语音库中取出相应单元的波形数据,串接 或编辑在一起,经解码还原出声音。
(完整word版)数字音频处理
数字语音实验吕佩壕 10024134一、实验要求1.编程实现一句话语音的短时能量曲线,并比较窗长、窗口形状(以直 角窗和和哈明窗为例)对短时平均能量的影响 ;2. 编程分析语音信号的短时谱特性,并比较窗长、窗口形状(以直角窗 和和哈明窗为例)对语音短时谱的影响 ;3. 运用低通滤波器、中心削波和自相关技术估计一段男性和女性语音信 号的基音周期,画出基音轨迹曲线,给出估计准确率。
二、实验原理及实验结果1.窗口的选择通过对发声机理的认识,语音信号可以认为是短时平稳的。
在5~50ms 的范围内,语音频谱特性和一些物理特性参数基本保持不变。
我们将每个短时的语音称为一个分析帧。
一般帧长取10~30ms 。
我们采用一个长度有限的窗函数来截取语音信号形成分析帧。
通常会采用矩形窗和汉明窗。
图1.1给出了这两种窗函数在窗长N=50时的时域波形。
图1.1 矩形窗和hamming 窗的时域波形矩形窗的定义:一个N 点的矩形窗函数定义为如下:{1,00,()n Nw n ≤<=其他Hamming 窗的定义:一个N 点的hamming 窗函数定义为如下:0.540.46cos(2),010,()n n N N w n π-≤<-⎧⎨⎩其他=这两种窗函数都有低通特性,通过分析这两种窗的频率响应幅度特性可以发0.20.40.60.811.21.41.61.82矩形窗samplew (n )0.10.20.30.40.50.60.70.80.91hanming 窗samplew (n )现(如图1.2):矩形窗的主瓣宽度小(4*pi/N ),具有较高的频率分辨率,旁瓣峰值大(-13.3dB ),会导致泄漏现象;汉明窗的主瓣宽8*pi/N ,旁瓣峰值低(-42.7dB ),可以有效的克服泄漏现象,具有更平滑的低通特性。
因此在语音频谱分析时常使用汉明窗,在计算短时能量和平均幅度时通常用矩形窗。
表1.1对比了这两种窗函数的主瓣宽度和旁瓣峰值。
数字音频处理技术的原理
数字音频处理技术的原理数字音频处理技术是指利用计算机数字信号处理的方法对音频信号进行处理的技术。
该技术在现代音频领域中广泛应用,如数字音频播放器、数字音频编辑软件、数字音频分析仪等。
它不仅可以让我们获得更高质量的音乐,还可以实现各种运用,如专业混音、音频增强和去噪等。
本文将阐述数字音频处理技术的原理及其实现的方式。
一、数字音频的基本原理数字音频处理技术的基本原理是将模拟声音信号转换成一系列数字信号,并将其储存在计算机中。
数字信号是由一组离散的样本值组成的,这些样本值用二进制数值来表示。
每个样本值代表声音信号在时间上的一个瞬间的相应。
数字信号的重要特点是可以通过不同的数字信号处理方法改变其音质。
数字音频信号是通过模数转换技术将模拟声音转换为数字信号的。
模数转换器将模拟声音的波形图分成一个个分段,并在每个分段内对波形进行取样。
取样根据一定的时间间隔进行,每个时间间隔称为一个样本间隔。
在每个样本间隔内,波形被简化为一个数字值,这些数字值就是样本值。
样本值越大,表示声音的音量越大;样本值越小,表示声音的音量越小。
并且,同一个音调的数字信号是被用不同的数字值来表示不同的音量。
二、数字音频处理技术的实现方式数字音频处理技术采用的是数字信号处理技术,这是一种对信号进行采样、滤波、压缩、编解码、处理等操作的方法。
数字音频处理技术主要包括数字音频文件格式、数字音频编解码技术、数字音频滤波和音频增强等技术。
在数字音频文件格式方面,经常使用的格式有MP3、WAV等。
WAV文件是一种CD音频格式,文件较大,但音质较好。
MP3文件是一种较为流行的压缩格式,MP3文件的压缩率较高,能够大大减小文件规模,适合网络传输、存储等方面的应用。
在数字音频编解码技术方面,主要有MP3、FLAC、AAC等编码格式,其中MP3编码是最常用的编码格式之一。
MP3编码通常采用有损压缩技术,将一些不重要的声音数据删除掉,从而压缩音频文件大小。
数字音频滤波技术是对数字音频信号进行处理的核心技术之一。
数字音频处理的原理和技术
数字音频处理的原理和技术数字音频处理是指将模拟音频信号转换为数字信号,并对其进行分析、处理以及存储的过程。
它是现代音频技术的重要组成部分,广泛应用于音频录制、音频编辑、音频增强等领域。
本文将详细介绍数字音频处理的原理和技术。
一、模拟音频信号转换为数字信号的过程1. 采样:模拟音频信号是连续的信号,采样是将连续的信号在时间上离散化,即在一定时间间隔内对信号进行取样。
采样频率决定了离散化的精度,常用的采样频率为44.1kHz或48kHz。
2. 量化:将采样后的信号幅值离散化为一系列离散值,称为量化。
通过将连续的幅值映射到离散的幅值级别,可以减小信号的数据量。
通常采用的是线性量化或非线性量化。
3. 编码:将量化后的离散信号用一种编码方式表示,以便存储和传输。
常用的编码方式有脉冲编码调制(PCM),其中最常见的是脉冲编码调制(PCM)。
二、数字音频处理的技术1. 时域处理:时域处理是对音频信号在时间上进行处理的方法。
常见的时域处理技术包括时域滤波、时域变速、时域增益等。
时域滤波可以对音频信号进行降噪、去混响等处理,时域变速可以改变音频的播放速度,时域增益可以对音频信号进行音量调整。
2. 频域处理:频域处理是对音频信号在频域上进行处理的方法。
常见的频域处理技术包括傅里叶变换、快速傅里叶变换等。
频域处理可以将音频信号转换为频谱图,通过对频谱进行分析和处理,可以实现音频信号的均衡、谐波增强等效果。
3. 降噪技术:降噪是指对音频信号中的噪声进行处理,提高音频的清晰度和质量。
常见的降噪技术包括频域降噪、时域降噪等。
频域降噪利用傅里叶变换将音频信号转换到频域进行降噪,时域降噪则通过滤波器对信号进行降噪处理。
4. 混响处理:混响处理是指对音频信号中的混响成分进行处理,改变音频的音场效果。
常见的混响处理技术包括数字混响器、混响时间延迟等。
数字混响器通过模拟和控制音频信号在空间上的反射和吸收,实现不同的混响效果。
5. 音频编解码:音频编解码是指将数字音频信号进行压缩和解压缩的过程。
实验一 数字音频处理实验
实验一数字音频处理实验一、实验目的:1、探讨采样频率对数据量的影响,对音质的影响以及带来的其他问题。
2、学习并掌握基本的音频处理手段。
3、熟悉和掌握WAV标准音频文件和MP3压缩音频文件的编辑方法。
二、实验要求:独立进行实验,完成实验报告。
三、实验内容:1、理论内容:在多媒体产品中,声音是必不可少的对象,其主要表现形式是语音、自然声和音乐。
要处理声音,首先要把声音数字化,这个过程叫做音频采样。
有了数字化声音后,接着对其进行处理。
处理方式主要有:剪辑、合成、制作特殊效果、增加混响、调整时间长度、改善频响特性等。
音质的好坏与采样频率成正比,当然,也与数据量成正比。
换言之,采样频率越高,音质越好,数据量也越大。
2、实验内容:(1)获取声音:准备好以WAV和MP3两种格式保存的文件,WAV格式无压缩,音质好,能够忠实地还原自然声;MP3格式是压缩格式,在压缩比不大的情况下,音质也非常好。
(2)录制声音:在录制之前,把麦克风连接到声卡上,如果使用的是带麦克风的头带耳机,检查连接线是否接好。
A、使用“录音机”录制练习:如果录制小于1min的声音,可使用Windows自带的“录音机”软件录制。
操作步骤:a、启动录音机软件。
b、单击录音按钮,开始录音。
此时,进程滑块向右移动,到右端终点位置停止,时间正好1min。
c、单击播放按钮,聆听效果。
如果不满意,选择“文件/新建”菜单,清除录音,重新进行步骤b。
d、转换采样频率。
选择“文件/属性”菜单,显示“声音的属性”画面。
“声音的属性”画面自上而下显示了声音文件的版权、长度、数据大小、音频格式。
其中的音频格式就是当前文件的采样频率。
画面显示“PCM 44100 Hz,16位,立体声”,对于语音来说,采样频率过高了,数据量过大,造成存储空间的浪费。
单击开始转换按钮,显示“选择声音”画面。
在“选择声音”画面的“属性”选择框中,选择适合语音的采样频率“22050Hz,8位,单声道22KB/s”,单击“确定”按钮。
数字音频处理技术
数字音频处理技术数字音频处理技术是一种用于处理音频信号的技术,它通过数字化音频信号,应用各种算法和方法进行处理和改善音频质量。
数字音频处理技术的发展为人们提供了更好的音频体验,它在诸多领域有着广泛的应用,包括音乐产业、电影制作、通信技术以及影视音效设计等。
数字音频处理涉及多个方面,其中一个重要的部分是采样和量化。
采样是将连续的模拟音频信号转换为离散的数字信号。
通过采样,音频信号可以用数字形式表示和处理。
而量化则是将这些数字信号映射到特定的离散值,以表示音频信号的振幅。
另一个重要的数字音频处理技术是数字滤波器。
数字滤波器主要用于音频信号的滤波和降噪。
滤波可以消除信号中的不需要的频率成分,从而实现去除杂音和改善音频质量的效果。
数字滤波器可以通过不同的算法和滤波器类型来实现不同的音频处理效果。
此外,音频编码也是数字音频处理技术的一个重要方面。
音频编码是将音频信号转换为数字数据的过程,常用的音频编码算法包括MP3、AAC等。
音频编码可以有效压缩音频数据,减小文件大小,提高音频传输效率,并且在一定程度上保持音质。
音频解码则是将压缩的数字音频数据恢复为原始的音频信号的过程。
数字音频处理技术还包括音频分析和合成等方面。
音频分析用于分析和提取音频信号的特征,如频谱、频率、音高等,以便进一步的处理和应用。
而音频合成则是通过特定的算法和合成器来合成音乐和声音效果,实现音乐创作和音效设计的需求。
总的来说,数字音频处理技术在音频领域的应用非常广泛,它不仅可以提高音频的质量和效果,还可以实现音频的压缩和传输。
随着科技的不断进步,数字音频处理技术也在不断发展和创新,为人们带来更为出色的音频体验。
数字音频处理技术在现代社会中扮演着重要的角色。
随着科技的进步和发展,人们对于音频质量的要求越来越高。
数字音频处理技术通过各种算法和方法,可以对音频信号进行精确的处理和改善,使得音频在传输、存储和播放过程中具备更好的效果和质量。
在音频产业中,数字音频处理技术的应用非常广泛。
数字音频制作处理技术
二、CoolEd换为波形编辑界面
• 右键—插入音频文件 移动音频块
40
二、CoolEdit
• 多轨总音量调节 操作:右键
• 音轨名 操作:双击
录音、独奏、静音
41
二、CoolEdit
• 多轨环境基本操作
右键:插入音频 移动 分割 淡入淡出 混缩另存为
23
二、CoolEdit
任务13:将歌曲处理成重唱、合唱形式
步骤:
1、打开歌曲“编花篮.wav” 2、选择整个波形 3、菜单效果—常用效果器—合唱 4、预置—选择Duo(二重唱) 5、预置—选择More Sopranos(合唱)
24
二、CoolEdit
任务14:将歌曲处理山谷回荡的效果 步骤: 1、打开歌曲“编花篮.wav”
2、选择整个波形 3、菜单效果—常用效果器—延迟 4、预置—选择Mono-Elvis 5、确定
说明:在左右声道各自选择延迟时间和混合比例
25
二、CoolEdit
任务15:为歌曲增加回声效果 步骤: 1、打开歌曲“告别.wav”
2、选择整个波形 3、菜单效果—常用效果器—回声 4、预置—男声选择1950‘s style echo 5、预置—女声选择stereo whispers 6、最后一段男声先加1950‘s style echo回 声,后加martians镶边
例:茉莉花.wav,制作淡入/淡出效果
16
二、CoolEdit
任务8:相位移动调整
步骤:
1、选择 2、菜单效果—波形振幅 3、渐变(音量调整/淡入/淡出) 4、选择预制方案pan L-R以及pan R-L
例:涉水.wav,制作前6秒相位左到右,后6秒右到左
17
DSP设计的数字音频信号处理
DSP设计的数字音频信号处理数字信号处理(DSP)是现代音频处理的基础,它能够以数字形式对音频信号进行处理,以达到调整、增强、修复等目的。
数字音频信号处理是DSP技术在音频领域的应用,它涉及到音频的采样、量化、编码、滤波、混响、均衡和合成等方面。
本文将从DSP的基本原理、数字音频信号处理的主要技术以及应用领域等方面进行介绍。
一、DSP的基本原理DSP技术的基本原理是将模拟信号转换为数字信号,并在数字域中对其进行处理。
模拟音频信号通过模数转换器(A/D转换器)转换为数字信号,然后在数字域中经过处理,最后再通过数字信号再经过数模转换器(D/A转换器)转换为模拟信号输出。
在数字信号处理中,信号通常被划分为多个采样点进行处理。
对于音频信号,每秒通常采样数在几千到几十万之间,这样高密度的采样能够在一定程度上还原出原始模拟信号的特征,提高了音频信号的处理精度。
二、数字音频信号处理的主要技术1. 数字音频信号的编码数字音频信号的编码是将模拟信号经过A/D转换后,以数字方式表示。
最常见的编码方式是脉冲编码调制(PCM),它将模拟信号按照一定的采样频率和量化精度进行采样和量化,然后以数字化的形式进行表示。
通常音频信号的采样频率为44.1kHz或48kHz,量化精度为16位或24位,这样能够满足音频信号的还原需求。
数字音频信号的滤波是为了去除信号中的噪声或者其他无用部分,以及对信号进行调整和增强。
数字滤波可以分为时域滤波和频域滤波两种,时域滤波包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等,频域滤波包括傅里叶变换、快速傅里叶变换等。
数字音频信号的均衡是为了调整音频信号中的频率成分,以获得所需的音频效果。
常见的均衡方式有音量均衡、频率均衡和动态均衡等。
通过数字均衡可以对音频信号进行自定义的调整,满足音频处理的需求。
混响是指通过数字技术对音频信号进行模拟出不同的环境和效果,以实现音频的特定处理效果。
数字音频信号的混响技术包括残响、混响时间、混响预延等,这些技术能够为音频信号增加空间感和音色感。
数字音频的采集与处理
音频效果处理: 对音频文件进 行降噪、均衡、 压缩等处理提
高音质
音频格式转换: 将音频文件转 换为不同的格 式以便在不同
设备上播放
音频效果处理
降噪处理:去除背景噪声提高音质 均衡处理:调整音频的频率响应使声音更加平衡 动态处理:调整音频的动态范围使声音更加清晰 混响处理:模拟不同环境的混响效果增加声音的空间感
I技术在数字音频处理中的应用
语音识别:通过I技术实现语音到文字的转换 语音合成:通过I技术实现文字到语音的转换 音频降噪:通过I技术实现音频信号的降噪处理 音频分类:通过I技术实现音频信号的分类处理 音频增强:通过I技术实现音频信号的增强处理 音频生成:通过I技术实现音频信号的生成处理
音频格式转换
音频格式:MP3、 WV、C等
转换工具:udcity、 iTunes等
转换步骤:导入音 频、选择输出格式 、转换
注意事项:保持音 质、避免数据丢失
音频处理软件介绍
udcity:免费开源功能强大支持多种格式 dobe udition:专业音频处理软件功能全面适合专业人士 GrgeBnd:苹果公司出品适合音乐创作和音频处理 WvePd:简单易用支持多种格式适合初学者使用
跨界融合:数字音频技术与其他领域的融合如人工智能、虚拟现实等 创新方向:数字音频技术的创新方向如高保真音质、沉浸式体验等 应用场景:数字音频技术的应用场景如智能家居、车载音响等 发展趋势:数字音频技术的发展趋势如个性化定制、智能化推荐等
感谢您的观看
汇报人:
采集参数
采样率:表示每 秒钟采集的样本 数常见的采样率
有44.1kHz、 48kHz等。
采样精度:表示 每个样本的数据 位数常见的采样 精度有8位、16 位、24位等。
第3章 数字音频处理技术
精品PPT
教学(jiāo xué)进程
3.2 数字化音频(yīnpín)
模拟信号与数字信号
从模拟信号过渡到数字信号
在数字域而不在模拟域中做信号处理的主要优点是:首先,数字信号计算是 一种精确的运算方法,它不受时间和环境变化的影响;其次,表示部件的数 学运算不是物理上实现的功能部件,而是仅用数学运算去模拟,其中的数学 运算也相对容易实现;此外,可以对数字运算不见进行编程,如欲改变算法 或改变某些功能,还可对数字部件进行再编程。
精品PPT
教学进程
3.2.2 数字音频音质(yīnzhì)技 术指标
2 量化位数
量化位数又称取样大小,它是每个采样点能够表示的数据范围。 量化位数的大小决定了声音的动态范围,即被记录和重放的声音最 高与最低之间的差值。
3 声道数
声道数是指所使用的声音的通道个数,它表明声音一次同时 产生的声波组数。声音的声道数也是技术发展的重要标志,从单 声道到环绕立体声,声音的质量越来越好,但是同时增加了对存 储和传输媒体的要求。
(2) 音强
音强即声音的响亮程度(或音量),与振幅相关,取决于声波信号的 强弱程度。音强与声波振幅成正比,振幅越大,强度越大,反之亦然。唱 盘、CD盘以及其他形式的声音载体中的音强是一定的,通过播放设备的 音量控制,可以改变聆听时的强度。如果想改变原始声音的音强,可以在 声音数字化以后,使用音频处理软件提高音强。
3.4.3 MIDI规范 3.4.4 MIDI合成方式 3.4.5 MIDI音乐制作系统 3.4.6 常用MIDI音乐制作软件
3.5 数字音频的采集、编辑和转换
3.5.1 Windows录音机的使用
3.5.2 数字音频的采集方式
3.5.3 使用GoldWave编辑数字音频
《《数字音频处理》》
《《数字音频处理》》随着科技的不断进步,数字音频处理技术也不断得到了提升和改进,将我们的听觉体验带入了一个全新的时代。
数字音频处理技术可以对音频信号进行流畅的数字处理,从而实现音频信号的分析、合成、压缩和传输等功能,还能够对音频信号进行降噪、去混响、均衡、变调等处理,给人们带来了更加高清、真实的听觉感受。
本文将对数字音频处理技术的发展历程、处理流程以及应用领域进行介绍。
一、数字音频处理的发展历程数字音频处理技术的历史可以追溯到20世纪50年代中期,当时研究人员开始探索基于数字信号处理技术的音频分析和合成方法。
随着计算机技术的不断进步,数字音频处理技术的研究逐渐得到了大力推进。
1983年,MPEG (Moving Picture Experts Group)成立,开始研究数字音频压缩技术,并于1992年正式发布了第一个数字音频压缩标准MPEG-1 Audio Layer 3,即MP3。
MP3的出现大大推动了数字音频处理技术的发展,并逐渐成为当今最为流行的数字音频格式之一。
二、数字音频处理的处理流程数字音频处理技术的主要处理流程包括数字信号处理、数字音频编码以及数字音频解码等三个部分。
1.数字信号处理数字信号处理是数字音频处理的基础,主要对原始音频信号进行数字化。
数字化的过程主要包括抽样、量化和编码。
通过抽样,音频信号可以被转化成数字信号,从而被计算机所处理。
抽样的目的是将连续时域信号转换为离散的时间序列。
量化是指将音频信号的大小范围转化为可以被计算机处理的数字范围。
编码则将量化后的数字信息转换成二进制数据进行存储和传输。
2.数字音频编码数字音频编码是指将数字化的音频数据进行压缩并编码成特定的数字音频格式。
数字音频编码算法包括有损和无损压缩算法两种,有损压缩算法可以将音频数据进行高比率压缩,而无损压缩算法可以保证压缩后的音频质量与原始音频质量基本一致。
常用的数字音频编码格式有MP3、AAC、FLAC 等。
音频数据处理技术
4.2.4 Adobe Audition混合粘贴
【调制】:剪贴板中的数据与选区数据一起调制,与【重叠(混合)】功能类似,只是音量要相乘混合后输出。
【重叠(混合)】:剪贴板中的数据不会取代当前选区数据,而是与当前选定的数据叠加。若剪贴板中数据的时间长度大于当前选区数据,则超出时间的部分将继续被粘贴。
【回馈】:将合唱处理过的一部分音频混合进原音频再进行合唱处理。
【散布】:为每个音频设置一个附加的延迟。
练习3:为一首歌曲添加合唱效果
打开素材g01.mp3,选择全部波形。 效果—调制—合唱,参数设置如下:
练习3:为一首歌曲添加合唱效果
01
播放。
02
保存。
4.3 Adobe Audition音频特效
振幅/淡化效果
4.3 Adobe Audition音频特效
4.3 Adobe Audition音频特效
【初始音量】选项:设置选区数据起始部分的音量值。音量为0db时,保持原数据起始部分音量大小;小于0db时,原数据起始部分音量变低;大于0db时,原数据起始部分音量调高。
【结束音量】选项:设置选区数据结束部分的音量值。
3.变调效果
可以调节音频数据的音调,如将女声变为男声。变调效果在改变音调时,音频的播放速度也随之改变。音调变高,播放速度加快;音调变低,播放速度减慢。效果--变速/变调—变调器。
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数字语音实验吕佩壕 10024134一、实验要求1.编程实现一句话语音的短时能量曲线,并比较窗长、窗口形状(以直 角窗和和哈明窗为例)对短时平均能量的影响 ;2. 编程分析语音信号的短时谱特性,并比较窗长、窗口形状(以直角窗 和和哈明窗为例)对语音短时谱的影响 ;3. 运用低通滤波器、中心削波和自相关技术估计一段男性和女性语音信 号的基音周期,画出基音轨迹曲线,给出估计准确率。
二、实验原理及实验结果1.窗口的选择通过对发声机理的认识,语音信号可以认为是短时平稳的。
在5~50ms 的范围内,语音频谱特性和一些物理特性参数基本保持不变。
我们将每个短时的语音称为一个分析帧。
一般帧长取10~30ms 。
我们采用一个长度有限的窗函数来截取语音信号形成分析帧。
通常会采用矩形窗和汉明窗。
图1.1给出了这两种窗函数在窗长N=50时的时域波形。
图1.1 矩形窗和hamming 窗的时域波形矩形窗的定义:一个N 点的矩形窗函数定义为如下:{1,00,()n Nw n ≤<=其他Hamming 窗的定义:一个N 点的hamming 窗函数定义为如下:0.540.46cos(2),010,()n n N N w n π-≤<-⎧⎨⎩其他=这两种窗函数都有低通特性,通过分析这两种窗的频率响应幅度特性可以发0.20.40.60.811.21.41.61.82矩形窗samplew (n )0.10.20.30.40.50.60.70.80.91hanming 窗samplew (n )现(如图1.2):矩形窗的主瓣宽度小(4*pi/N ),具有较高的频率分辨率,旁瓣峰值大(-13.3dB ),会导致泄漏现象;汉明窗的主瓣宽8*pi/N ,旁瓣峰值低(-42.7dB ),可以有效的克服泄漏现象,具有更平滑的低通特性。
因此在语音频谱分析时常使用汉明窗,在计算短时能量和平均幅度时通常用矩形窗。
表1.1对比了这两种窗函数的主瓣宽度和旁瓣峰值。
图1.2 矩形窗和Hamming 窗的频率响应2.短时能量由于语音信号的能量随时间变化,清音和浊音之间的能量差别相当显著。
因此对语音的短时能量进行分析,可以描述语音的这种特征变化情况。
定义短时能量为:221[()()][()()]nn m m n N E x m w n m x m w n m ∞=-∞=-+=-=-∑∑,其中N 为窗长特殊地,当采用矩形窗时,可简化为:2()n m E xm ∞=-∞=∑图2.1和图2.2给出了不同矩形窗和hamming 窗长,对所录的语音“我是吕佩壕”的短时能量函数:(1)矩形窗(从上至下依次为“我是吕佩壕”波形图,窗长分别为32,64,128,256,512的矩形窗的短时能量函数):00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-80-60-40-200矩形窗频率响应归一化频率(f/fs)幅度/d B00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-100-50Hamming 窗频率响应归一化频率(f/fs)幅度/d B图2.1矩形窗(2)hamming窗(从上至下依次为“我是吕佩壕”波形图,窗长分别为32,64,128,256,512的hamming窗的短时能量函数):图2.2 hamming窗我们发现:在用短时能量反映语音信号的幅度变化时,不同的窗函数以及相应窗的长短均有影响。
hamming窗的效果比矩形窗略好。
但是,窗的长短影响起决定性作用。
窗过大(N 很大),等效于很窄的低通滤波器,不能反映幅度En 的变化;窗过小( N 很小),短时能量随时间急剧变化,不能得到平滑的能量函数。
在11.025kHz左右的采样频率下,N 选为100~200比较合适。
短时能量函数的应用:1)可用于区分清音段与浊音段。
En值大对应于浊音段,En值小对应于清音段。
2)可用于区分浊音变为清音或清音变为浊音的时间(根据En值的变化趋势)。
3)对高信噪比的语音信号,也可以用来区分有无语音(语音信号的开始点或终止点)。
无信号(或仅有噪声能量)时,En值很小,有语音信号时,能量显著增大。
Matlab程序:figure(3);a=wavread('C:\audio.wav');subplot(6,1,1),plot(a);N=32;for i=2:6h=rectwin(2.^(i-2)*N);b=a.*a;En=conv2(h,b); % 求短时能量函数Ensubplot(6,1,i),plot(En);i=i+1;if(i==2) legend('N=32');elseif(i==3) legend('N=64');elseif(i==4) legend('N=128');elseif(i==5) legend('N=256');elseif(i==6) legend('N=512');endendfigure(4);a=wavread('C:\audio.wav');subplot(6,1,1),plot(a);N=32;for i=2:6h=hamming(2.^(i-2)*N); %形成一个汉明窗,长度为2.^(i-2)*N b=a.*a;En=conv2(h,b); % 求短时能量函数Ensubplot(6,1,i),plot(En);i=i+1;if(i==2) legend('N=32');elseif(i==3) legend('N=64');elseif(i==4) legend('N=128');elseif(i==5) legend('N=256');elseif(i==6) legend('N=512');endend3.短时谱由于语音信号是短时平稳的随机信号,某一语音信号帧的短时傅立叶变换的定义为:其中w(n-m)是实窗口函数序列,n 表示某一语音信号帧。
令n-m=k',则得到:于是可以得到:假定:则可以得到:同样,不同的窗口函数,将得到不同的傅立叶变换式的结果。
由上式可见,短时傅立叶变换有两个变量:n 和ω,所以它既是时序n 的离散函数,又是角频率ω的连续函数。
与离散傅立叶变换逼近傅立叶变换一样,如令ω=2πk/N ,则得离散的短时傅立叶变换如下:根据信号的时宽带宽积为一常数之一基本性质,可知W (e jw )主瓣宽度和窗口宽度成反比,N 越大 W (e jw )越窄。
尤其是N 值大于语音音素长度时W (e jw )已不能反应语音音素的频谱了。
因此,应折衷选择窗的宽度N 。
另外,窗的形状也对短时谱有影响,如矩形窗,虽然频率分辨率很高,但由于第一旁瓣的衰减很小,所以不适合用于频谱成分很宽的语音分析中,而汉明窗在频率范围中分辨率较高,而且旁瓣衰减大,具有频谱泄露少的优点,所以在求短时频谱时一般采用汉明窗。
图3.1到图3.6分别是不同窗长的汉明窗下的短时谱仿真图:()()()jwjwmn m X e x m w n m e∞-=-∞=-∑(')'()(')(')jwjw n k n k X e w k x n k e∞--=-∞=-∑()()()jwjwnjwkn k X e ew k x n k e∞-=-∞=-∑()()()jwjwkn k X e w k x n k e∞=-∞=-∑()()jw jwn jw n n X e e X e -=2/2/()()()(),(01)j k N n n j km Nm X e X k x m w n m ek N ππ∞-=-∞==-≤≤-∑图3.1 窗长N=4000图3.1 窗长N=4100图3.1 窗长N=4500图3.1 窗长N=5000图3.1 窗长N=7000图3.1 窗长N=10000Matlab程序:短时谱figure(1)cleara=wavread('C:\audio.wav');subplot(2,1,1),plot(a);title('original signal');gridN=256;h=hamming(N);for m=1:Nb(m)=a(m)*h(m)endy=20*log(abs(fft(b)))subplot(2,1,2)plot(y);title(' 短时谱'); grid4.基于中心削波的基音检测 在基音检测的时候,为了改善基音检测器的性能我们都要进行与处理和后处理。
在进行与处理的时候,具体的做法就是进行谱的平整处理。
谱平整从语音信号中排除共振峰结构,使每个谐波有相同的幅度。
主要方法有线性方法和非线性方法两种,线性方法是使用线性预测误差滤波器,非线性方法是使用中心削波技术。
下图为常用的三种中心削波函数:(a ) y=clc (x )={x +CL,x ≤−CLx −CL,x ≥CL 0,−CL <x <CL(b ) y=clp (x )={0,|x |<CLx,|x|≥CL(c ) y=sgn (x )={−1,x ≤−CL1,x ≥CL 0,|x|<CL其中CL 为削波电平,由实际语音信号确定。
下图4.1为中心削波语音信号波形,图4.2为中心削波的自相关:图4.1中心削波语音信号波形图4.2中心削波的自相关由上图可知:削波电平为样点中最大值的30%;削波后的剩余信号只是位于原始基音周期上的几个脉冲;所得的自相关函数中引起混扰的外来峰相当少。
高的削波电平可以得到清楚的周期性指示;在整个语音段的持续时间内(如浊音语音的开始或终止处),信号幅度可能有相当大的变化,如果将中心削波电平置为语音段范围内最大幅度的高百分比(60~80%)上,就会有更多的波形幅度低于削波电平而丢失,使基音周期估计出现问题。
无削波的自相关函数会带来很多基音估计错误,特别是对短基音周期;中心削波自相关函数消除了基音估计中的大多数误估;使用基音轨迹平滑可进一步减少遗留的错误估计。
Matlab程序:a=wavread('C:\audio.wav'); %读取语音文件L=length(a) %测定语音长度m=max(a)for i=1:La(i)=a(i)/m(1); %数据归一化endm=max(a) %找到最大正值n=min(a) %找到最小负值ht=(m+n)/2; %保证幅度之余横坐标对称for i=1:L %数据中心下移,保持和横坐标轴对称a(i)=a(i)-ht(1);endfigure(1)subplot(2,1,1)plot(a)axis([0,170000,-1,1]);title('Before Center Clipping')xlabel('The Sample Point')ylabel('Amplitude')coeff=0.3; %中心削波函数系数取0.3th0=max(a)*coeff; %求中心削波函数门限for k=1:L %中心削波if a(k)>=th0a(k)=a(k)-th0(1);elseif a(k)<=th0a(k)=a(k)+th0(1);else a(k)=0;endendm=max(a);for i=1; %中心削波函数幅度归一化a(i)=a(i)/m(1);endsubplot(2,1,2)plot(a)axis([0,17000,-2,2]);title('After Center Clipping')xlabel('The Sample Point')ylabel('Amplitude') %没有经过中心削波的修正自相关b=wavread('C:\audio.wav');N=2048; %选择的窗长,加N=320的矩形窗A=[];for k=1:2048 %选择延时长度sum=0;for m=1:Nsum=sum+b(m+7500)*b(m+7500+k-1); %计算自相关endA(k)=sum;endfor k=1:2048B(k)=A(k)/A(1); %归一化A(k)endfigure(2)subplot(2,1,1)plot(B)axis([0,2200,-1,1]);title('Modified Autocorrelation Before Center Clipping') xlabel('Delay')ylabel('Amplitude')N=2048; %选择的窗长,加N=320的矩形窗A=[];for k=1:2048 %选择延时长度sum=0;for m=1:Nsum=sum+a(m+7500)*a(m+7500+k-1); %计算自相关endA(k)=sum;endfor k=1:2048C(k)=A(k)/A(1) %归一化A(k)endfigure(2)subplot(2,1,2)plot(C)axis([0,2200,-1,1.0]);title('Modified Autocorrelation After Center Clipping')xlabel('Delay')ylabel('Amplitude')三、心得体会在随着上课的进度做这样几个实验,确确实实让我对数字音频这门课程的学习有更深的理解,尤其是在做过仿真以后,能帮助我更深的理解平时上课的时候不能理解的内容,而且通过在试验中对于各个参数的不停修正,让我对一些公式的具体应用的理解更加深刻,并且在自己独立解决这些问题的时候,没有别人的帮助确实能够从各个方面锻炼自己的一些能力。