音频信号处理

✍ dations ◷ 2025-07-09 15:53:43 #音频电子学,信号处理

音频讯号处理,又称音讯处理,音乐讯号处理等,可以用来调整音乐讯号的震幅、频率、波形等资讯。

利用一些简单的加减乘除,升降频,及窗函数(window function),就可以做出各式的声音讯号,创造属于自己的电子音乐。

甚至透过一些讯号处理的技巧,可以从声音讯号取得背后所代表的频率高低,做更进一步的分析与应用。

音讯的三个特征:音量、音频、音色。

执行MATLAB函数:audioinfo(音讯档案名称)

1.音量控制:音量是一种相对讯号,在讯号中代表得是振幅,其计算方式是将范围内的讯号取平方相加,在以10为底取log,单位是分贝(dB)如下公式:

但是,在对人耳来说,音量是一种主观的感受,根据佛莱彻森曲线(Fletcher-Munson Curve),在不同频率之下,人耳要听到声音的话,对音量有一个最低要求,如下图所示。反过来说,虽然声音讯号的振幅相同,但是因为频率高低不同,对人耳的感受大小也会不同,相同声音强度,耳朵对低频的感受度较差,对3000Hz左右的声音感受度最高,越往高频又会慢慢降低。调整音量最简单的方式就是用加减法,首先把要处理的范围框出来,接着计算出振幅大小,最后再减掉想要减少的振幅强度,就可以降低音量,反之用加法就可以增强区域的音量。

在不同频率之下,人耳对声音的敏感度会有所不同。

2.音频控制:音频是声音讯号处理的核心部分,最常用的简单处理方式是增频和降频。音频代表得是讯号的音高,中音Do的频率约在262Hz,在音乐中,有C(Do),#C(#Do,♭Re),D(Re),#D(#Re,♭Mi),E(Mi,♭Fa),F(Fa),#F(#Fa,♭Sol),G(Sol),#G(#Sol,♭La),A(La),#A(#La,♭Si),B(Si),12个特定的音阶,每差12个音阶,频率会变为原来的两倍,其频率设定是以440Hz为标准音频,做进一步数学推算,其频率为440乘上2的n/12次方,其中n是上面列出的第几个音阶。音频的处理最常用的是升频和降频,先选出想要处理的区域,接着做升降频的动作,这其中必须要注意奈奎斯特理论,避免讯号失真。

frequency = 2n/12 * 440

3.频率分析:透过离散傅立叶转换(Discrete Fourier Transform),通常简称为DFT,可以将一段声音讯号转换成其各个频率的正弦波分量,方便做更进一步的分析、运算。下图是将频率为440Hz的正弦波讯号,借由MATLAB function: fft,可以得到讯号组成频率的分量,从图上可以看到在440Hz的地方有特别大的值。

将正弦波的讯号,经由傅立叶转换,可以得到讯号组成的频率。

4.音色:每一组声音讯号的波形都不一样,其物理意义是音色,因此如果改变波形的变化,就可以产生出音色类似的声音,处理波形最简单的方法就是用窗函数(window function),利用既有或自制的窗函数,将讯号做简单的convolution就可以改变讯号的波形,创造出不同的音色。

5.倍频:通常音乐的讯号不是单一频率的讯号,而是由基频,以及其泛音(基频的整数倍,倍频)所组成,因此若自制电子音乐时,必须注意倍频对声音饱和度产生的影响。下图将音乐讯号经过频率分析后,可以看到除了在 f 0 = 330 H z {\displaystyle f_{0}=330Hz} 左右的基频外,在 2 f 0 {\displaystyle 2f_{0}} 3 f 0 {\displaystyle 3f_{0}} 的部分也会有较大的分量。

音乐讯号会由基频、泛音所组成,经过频率分析后,分量在基频倍数的地方有较大的值。

6.端点侦测:端点侦测的目的是使讯号处理的范围更精确,方法很简单,只要设定一个音量阈值,若讯号小于阈值,则将其视为没讯号,但是若噪声过高,则会产生误差。

http://djj.ee.ntu.edu.tw/ADSP7.pdf

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