多媒体信号处理Lecture10
多媒体信号处理技术在音频编码中的应用
多媒体信号处理技术在音频编码中的应用Chapter 1: Introduction to Multimedia Signal ProcessingMultimedia signal processing is a branch of digital signal processing that deals with the manipulation and transformation of audio, video, and other forms of data. In recent years, it has become an essential technology in various applications such as video streaming, image compression, and audio coding. In this article, we will focus on the application of multimedia signal processing techniques in audio coding, particularly in the field of audio encoding or audio compression.Chapter 2: Audio Coding BasicsAudio coding refers to the process of converting audio signals into a more compact representation while retaining the essential information. The goal of audio coding is to minimize the amount of data required for storage or transmission without significant loss in audio quality. It involves various techniques for encoding, quantization, and compression.Chapter 3: The Need for Audio CompressionWith the increasing popularity of digital audio formats and the rapid growth of multimedia applications, efficient audio compression techniques have become essential. The enormous amount of audio data requires efficient storage and transmission methods. Audiocompression not only helps conserve disk space but also enables faster data transfer and streaming over various networks.Chapter 4: Principles of Audio CompressionAudio compression techniques are based on the principle of removing redundant or irrelevant information from the audio signal. This is achieved by exploiting the limitations of human perception. The human auditory system has certain limitations in perceiving audio signals, such as the inability to hear sounds below a certain threshold or to distinguish between certain frequencies. By exploiting these perceptual limitations, audio encoding algorithms can discard or reduce the less important information, resulting in a more compressed audio signal.Chapter 5: Psychoacoustic ModelThe psychoacoustic model plays a crucial role in audio compression. It is a mathematical model that simulates the human auditory system's perception of sound. By analyzing the audio signal in the frequency domain and considering various psychoacoustic principles, the model identifies the frequencies and amplitudes that can be safely discarded without significantly affecting perceived audio quality. This allows for efficient allocation of bits during the encoding process.Chapter 6: Transform CodingTransform coding is a fundamental technique in audio compression. It involves converting the time-domain audio signal into the frequencydomain using mathematical transformations such as the discrete Fourier transform (DFT) or discrete cosine transform (DCT). The transformed coefficients represent the signal's spectral components, and by quantizing and encoding these coefficients efficiently, significant compression can be achieved.Chapter 7: Perceptual Coding TechniquesPerceptual coding techniques aim to exploit the psychoacoustic properties of human hearing to achieve higher compression ratios without noticeable audio quality degradation. These techniques include noise masking, temporal masking, and spectral masking. By carefully allocating the bits to the most perceptually significant components of the audio signal, perceptual coders ensure that the compressed audio retains the subjective quality while using fewer bits.Chapter 8: Audio Compression AlgorithmsVarious audio compression algorithms have been developed over the years. Some popular examples include MPEG Audio Layer 3 (MP3), Advanced Audio Coding (AAC), and Ogg Vorbis. These algorithms employ a combination of transform coding, perceptual coding techniques, and error-correcting coding to achieve high compression ratios while maintaining acceptable audio quality.Chapter 9: Advancements in Audio CodingWith advancements in multimedia signal processing, audio compression techniques have achieved even higher compression ratiosand better audio quality. Techniques such as parametric audio coding, audio coding with higher spatial resolution (such as 3D audio), and audio coding for immersive virtual reality experiences are gaining prominence.Chapter 10: ConclusionMultimedia signal processing techniques play a critical role in audio encoding and compression. By exploiting various psychoacoustic and perceptual principles, audio coding algorithms can achieve significant compression without substantial audio quality loss. As technology continues to evolve, the application of multimedia signal processing in audio coding will continue to advance, enabling more efficient and higher quality audio transmission and storage.。
北邮刘刚教授-信息工程导论课件——多媒体信息处理-2015分析
扩展人的体力能力
信息社会(信息资源)
扩展人的智力能力
没有物质什麽都不存在，没有能量什麽都 不发生，没有信息什麽都没意义
2020年10月22日
信息与通信工程学院 liugang@
7
信息处理是信息工程专业的使命
• 信息工程的使命
– 信息工程是面向信息通信行业，口径宽、适应 面广的专业。该专业培养系统掌握信息传输和 处理的基本理论和基本知识，掌握信息获取和 应用的核心技术，能从事现代信息网络和智能 信息系统的设计、开发、研究及运营等方面工 作的高素质专门人才。
2020年10月22日
信息与通信工程学院
13
liugang@
1.4 多媒体信息处理研究内容
• 研究如何更有效地产生、传输、存储、获 取和应用多媒体信息
– 多媒体信息采集 – 多媒体通信/存储
• 多媒体编码/译码----信源编码
– 多媒体内容处理---智能信息处理
• 多媒体信息识别 • 多媒体信息检索 • 多媒体信息生成
信息与通信工程学院
18
liugang@
2.2 传感器
可
• 传感器是人类五官的延长，又称之为电五穿戴
官
柔 性
– 光敏传感器——视觉 – 声敏传感器——听觉
触
可燃气体感器
觉
– 气敏/化学传感器——嗅觉
红
外
– 化学传感器——味觉
– 压敏、温敏、流体
传感器——触觉
盐度传感器 压 力
2020年10月22日
• 概述 • 传感器 • 模数转换/数模转换 • 噪声处理等预处理
2020年10月22日
信息与通信工程学院
16
liugang@
多媒体音频信息处理
量化PCM等三种.
均匀量化
非均匀量化
差分脉冲编码调制(DPCM)
01
他编码的不是声 音采样样本值, 而是样本值及
02
其预测值的差分。 根据过去的样本 去估算 (estimate)
03
下一个样本信号 的幅度大小，这 个值称为预测值，
04
然后对实际信号 值与预测值之差 进行量化编码，
05
从而就减少了表 示每个样本信号 的位数。
一、音频信号的分类
音频信号可分为两类：
❖ 语音信号：语音是语言的物质载体，它包含了 丰富的语言内涵，是人类进行信息交流所特有 的形式。
❖ 非语音信号：主要包括音乐和自然界存在的其他 声音形式。非语音信号的特点是不含复杂的语义 和语法信息，其信息量低，识别简单。
音频信号的形式
声音可用一条连续的曲线来表示。这条连 续的曲线无论多么复杂，都可分解成一系列正 炫波的线性叠加，称为声波。因声波是在时间 上和幅度上都连续变化的量，因此称之为模拟 量。模拟信号有两个重要参数：频率和幅度。
G.721
公共网 ISDN 配音
4.0-4.5
G.722
保密电话 2.5-3.5 移动通信 语音邮件
3.7-4.0 ISDN
G.728
CD
5.0
六、数字音频的文件格式
➢ WAV文件 WAV文件又称为波形文件,是Micorsoft公司的文件 格式.WAV文件来源于对声音模拟波形的采样,并以 不同的量化位数把这些采样点的值转换成二进制数.
一个声源每秒钟可产生成百上千个波峰，把每 秒钟波峰所发生的数目称之为信号的频率。
信号周期是指两个峰点或谷底之间的相对时间。 信号的基线提供了一个测量声音的起点。信号
北邮刘刚教授-信息工程导论课件——多媒体信息处理-2015讲解
1.4 多媒体信息处理研究内容
• 研究如何更有效地产生、传输、存储、获 取和应用多媒体信息
– 多媒体信息采集 – 多媒体通信/存储
• 多媒体编码/译码----信源编码
– 多媒体内容处理---智能信息处理
• 多媒体信息识别 • 多媒体信息检索 • 多媒体信息生成
2017年8月17日 信息与通信工程学院 liugang@ 14
信息与通信工程学院 liugang@
16
2.1多媒体信息采集-概述
• 采集原则
– 不失真
• 有用信号不失真 • 噪声干扰小
• 处理过程
– 传感器采集 – 模数转换/数模转换 – 噪声处理等预处理
2017年8月17日 信息与通信工程学院 liugang@ 17
红 外
盐度传感器 压 力
二氧化氮传感器 19
2.2 传感器---Mic阵列
2017年8月17日
信息与通信工程学院 liugang@
– 可以理解为直接作用于人感官的文字、图形、 图像、动画、声音和视频等各种媒体的统称， 即多种信息载体的表现形式和传递方式。
2017年8月17日
信息与通信工程学院 liugang@
4
• 信息来源统计
– 根据美国哈佛商学院有关研究人员的分析资料 表明，人的大脑每天通过五种感官接受外部信 息的比例分别为：味觉1%，触觉1.5%，嗅觉 3.5%，听觉11%，以及视觉83%。
2017年8月17日
信息与通信工程学院 liugang@
8
多媒体信息处理又有自身的特点
• • • • 音频---随机 视频---随机 文本/数据---确定 多媒体融合
1. 如何结合不同媒体的特点进行 更好的信息处理 2. 如何进行多个媒体的信息融合 处理
第2章多媒体音频信号处理新
很安静的房间
20
一般房间
40
交谈
60
繁华街道
70
吵闹的收音机
80
火车穿过车站
90
不舒服的阈值
120
痛苦的阈值
140
伤及鼓膜
160
第2章 多媒体音频信号处理
3) 声音的连续谱 声音信号一般为非周期信号，包含有一定频带的所有 频率分量，其频谱是连续谱。声波的连续谱成分使声音听 起来饱满、生动。 4) 声音的方向性 声音的传播是以弹性波形式进行的，传播具有方向 性，人通过到达左右两耳声波的时间差及声音强度差异来 辨别声音的方向。声音的方向性是产生立体声效果和空间 效果的基础。
第2章 多媒体音频信号处理
2.3 声卡概述
2.3.1 声卡的结构与工作原理 计算机处理声音的硬件设备是声卡，尽管声卡的
类型很多，但声卡的基本结构和功能都是类似的。
第2章 多媒体音频信号处理
游戏杆 MIC Line In MIDI
总线 A/D
D/A
DSP CD音乐
第2章 多媒体音频信号处理
2) MID文件格式
将电子乐器演奏时的指令信息(例如音符、节拍、乐器 种类和音量等)通过声卡上的MIDI控制器输入计算机，或 者利用一种称为音序器的计算机音乐处理软件编辑产生音 乐指令集合，以*.MID文件格式存储在硬盘上，这种声音 媒体称为MIDI音频。
MID文件中可以包含多达16种不同乐器的声音定义。 由于MIDI文件记录的不是乐曲本身，而是乐曲演奏过程 中的指令，因此，MIDI音频是乐谱的数字化描述。MIDI 文件的存储量比较小，可以满足较长时间音乐播放的要求。 但MIDI文件的录制工作较为复杂，需要使用MIDI创作并 改编作品的专业知识以及专门化工具，例如键盘合成器等。
多媒体信号处理Lecture1
– K. Sayood, Introduction to Data Compression, 2nd edition, Morgan Kaufman, 2000
Lecture 1
Copyright 2008-2015, Christian Ritz, University of Wollongong
6
Outline of lecture 1
• Define Multimedia • Describe Multimedia Signals
– Analogue versus Digital – Sampling – e.g.. CDs – Quantisation and Quantisation Error
– Students can work together and ask questions of the lecturer
• There will also be some tutorial problems
– We will go through the answers to these in the lecture
• If you wish to meet with me after class in the evening to ask questions, please email to make an appointment or let met know in the lecture
– My email is critz@.au
ECTE401 Multimedia Signal Processing
Dr. Christian Ritz
Lecture 1
Copyright 2008-2015, Christian Ritz, University of Wollongong
第4章多媒体音频信息处理技术ppt课件
模拟音频的数字化过程
量化：
• 定义：量化是指对声波波形幅度的数字化表示 • 量化精度：表示采样值的二进制位数（比特位
数）。量化位数的多少决定了采样值的精度。 相同采样频率时，量化位数越高，效果越好 相同量化位数时，采样频率越高，效果越好
模拟音频的数字化过程
• 量化过程：先将整个幅度划分成有限个小幅度 （量化阶距）的集合，把落入某个阶距内的样值 归为一类，并赋予相同的量化值。
和量化得到的离散数据记录下来，并在有 效的数据中加入一些用于纠错、同步和控 制的数据
模拟音频的数字化过程
• 声音信号压缩的依据 – 冗余度 – 听觉“掩蔽” – 相关性
模拟音频的数字化过程
➢脉冲编码调制（PCM）： ➢常用编码方式 ➢优点：抗干扰能力强、失真小、传输特 性稳定 ➢信噪比：是信号的有用成份与杂音的强 弱对比，常用分贝数表示
声卡
声卡
声卡
• 声卡：声音卡或音频卡（audio card） 是负责录音、播音和声音合成的计算机硬 件插卡。
声卡
• 声卡的功能 ①录音和播放数字声音文件
声卡能将来自麦克风、收录机，激光唱盘等的 声源采样，在软件的帮助下以数字声音文件的
形式存放。声音文件通过软件播放，编辑或混 音。Windows下"录音机"程序可以完成以上
波形采样后得到的数字化信息，它由声音 卡来录制与播出声音。其文件格式 为 .WAV • MIDI音频：电子合成器合成的声音。其文 件格式为 .MID
音频信号及其概念
• CD唱盘数字音频：数字采样技术制作的， 它把1和0这样的数字位以微小的长短不等 的凹坑直接通过激光器刻写在盘片上，重 放时用激光读出这些数据，再通过D/A转 换成模拟信号。
多媒体信号处理技术的研究与应用
多媒体信号处理技术的研究与应用一、多媒体信号处理技术概述多媒体信号处理技术是指通过媒介将各种信息以数字形式表示出来，然后进行处理、传输以及展示的技术。
其中媒介包括了音频、视频、图像等。
随着近年来数字化技术的不断发展，多媒体信号处理技术已经深入到我们的日常生活中，在音视频领域、游戏、虚拟现实等方面有着广泛的应用。
二、多媒体信号处理技术的发展历程多媒体信号处理技术的起源可以追溯到二十世纪二十年代，当时的电影行业就开始广泛应用电影放映机、麦克风等设备。
随着数字技术的快速发展，20世纪80、90年代，音视频领域的数字化技术开始逐渐成熟。
在此基础上，多媒体信号处理技术迎来了快速发展期。
随着人们对于数字多媒体信息处理的需求不断提高，各种编解码算法、音视频格式规范，以及相关硬件设备得以不断完善。
三、多媒体信号处理技术的应用在音频领域中，多媒体信号处理技术被广泛应用于语音识别、语音合成、音频编解码、音频效果处理等各方面。
例如在语音识别方面，人们可以通过移动设备和智能家居等设备与语音助手进行对话。
而在音频效果处理方面，可以利用多媒体信号处理技术将音频进行降噪、音源分离、音量控制等。
在视频领域中，多媒体信号处理技术被广泛应用于视频压缩、视频编码、视频增强、图像处理等方面。
例如在视频编码方面，H.264、H.265等编解码格式已逐渐普及，且由于硬件加速等技术的不断提升，视频处理速率已经得到很大提升。
图像处理方面，则可以使用多媒体信号处理技术进行去噪、边缘检测、图像拼接等操作。
在游戏和虚拟现实领域，多媒体信号处理技术也存在着广泛的应用。
利用多媒体信号处理技术，游戏开发者可以创造出更为逼真的游戏画面和游戏音效，同时能够提高游戏性能和游戏交互性的体验。
这在虚拟现实领域也有着广泛的应用，通过多媒体信号处理技术与虚拟现实相结合，可以让人们在现实世界的实际问题上也可以得到更加具有实践性和准确性的解决方案。
四、多媒体信号处理技术的研究方向和前沿目前，多媒体信号处理技术在理论研究和应用方面都有很大的潜力和前景。
第3章 多媒体关键技术之数据处理技术10-17
RealAudio文件——.RA/.RM/.RAM
RealNetworks公司开发的一种新型流式音频(Streaming Audio)文件格式；它包 含在RealNetworks所制定的音频、视频压缩规范RealMedia中，主要用于在低 速率的广域网上实时传输音频信息；
WHPU
3-19
2018/12/24
多媒体关键技术
数据处理技术
主讲教师: 丁月华 Email:ding_mickey@
学习目标
重点理解音频、图像的数据处理技术 掌握音频数字化的基本原理 掌握常用彩色空间及其转换 了解视频信息处理的基本原理
文本
图形 图像
动画
音频
视频
WHPU
3-2
2018/12/24
3.1 3.2 3.3
HSL颜色模型； RGB颜色模型； CMYK颜色模型。
WHPU
3-GB彩色空间
绝大部分可见光谱可以由红（R）、绿（G）、蓝（B）三种色 光按不同的比例相加混色来得到，如果将R、G、B看成三个变 量，就形成RGB三维彩色空间。 对任意彩色光F，其配色方程可写成： F=r[R]+g[G]+b[B]
未压缩的声音文件的存储量可用下式计算：
采样频率×量化位数×声道数×时间÷8
例:计算1分钟CD音频(44.1kz/16bit/双声道)的数据量 44.1k ×16 ×2 ×60 ÷ 8=10.584M
WHPU
3-18
2018/12/24
VOC文件
VOC文件是Creative公司所使用的标准音频文件格式，多用于保存 Creative
电压范围 量化(dec) 编码(bin) 0.5 ~ 0.7 3 011 0.3 ~ 0.5 2 010 0.1 ~ 0.3 1 001 -0.1 ~ 0.1 0 000 -0.3 ~ -0.1 -1 111 -0.5 ~ -0.3 -2 110 -0.7 ~ -0.5 -3 101 -0.9 ~ -0.7 -4 100
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
broken up into sections
– Combine intraframe and interframe coding within each section
Lecture 10
Copyright 2008-2015, Christian Ritz, University of Wollongong
2
MPEG-1 Video coding
Lecture 10
Copyright 2008-2015, Christian Ritz, University of Wollongong
• Achieves bit rates around 1 to 1.5 Mbps
– Near VHS quality at 1.2 Mbps
• Initial applications were for digital storage and retrieval of video
Lecture 10
Lecture 10
Lecture 10
பைடு நூலகம்
Copyright 2008-2015, Christian Ritz, University of Wollongong
6
MPEG-1 Frames
• Each frame made up of 3 matrices
– 1 for luminance (black and white)
Lecture 10
Video Coding Standards
Lecture 10
Copyright 2008-2015, Christian Ritz, University of Wollongong
1
Lecture Outline
• Introduction to MPEG Video Compression • MPEG-1 Video coding • MPEG-2 Video Coding • MPEG-4 video coding • H.264 video coding
– B Frames: Bidirectionally predicted frames
• Coded using reference to past and future I or P frames
• The I and P frames act as anchors for the predicted P and B frames
Lecture 10
Copyright 2008-2015, Christian Ritz, University of Wollongong
8
MPEG-1 Frame Types (2)
• Each frame is categorised into three types:
– I Frames: Intraframe coded frames
• Formed from red, blue and green colour components
– 2 for chrominance (colour differences)
• Formed from luminance and colour components
• MPEG-1 macroblock
– A 16×16 luminance block – Two 8×8 chrominance blocks
Lecture 10
Copyright 2008-2015, Christian Ritz, University of Wollongong
7
MPEG-1 Frame Types
• MPEG-1 exploits temporal redundancy • Recall that differential coding has random
3
References: MPEG-1/2
• Chapter 11 of textbook • Chapter 16 of Sayood, K., Introduction to
Data Compression, 2nd Edition, Morgan Kauffman, 2000. • Le Gall, D., “MPEG: A video Compression Standard for Multimedia Applications”, Communications of the ACM, Vol. 34, No. 4, April, 1991.
• These frames are coded without reference to any past or future frames
– P Frames: Predicted frames
• Coded using reference to past I or P frames e.g. using differential coding
Lecture 10
Copyright 2008-2015, Christian Ritz, University of Wollongong
4
Overview of MPEG-1
• MPEG introduced earlier for audio coding • MPEG-1 video
– This is part 2 of MPEG-1 – Recall part 3 was for audio (MP3)
Copyright 2008-2015, Christian Ritz, University of Wollongong
5
MPEG Video Compression
• Basic building blocks are:
– Motion estimation and compensation – Transformation of frames using the DCT – Quantisation of the DCT coefficients