声音信号的获取与处理
实验二声音信号的获取与处理
实验⼆声⾳信号的获取与处理计算机应⽤综合设计实验报告声⾳信号的获取与处理学院电⼦与信息学院专业电⼦信息科学类姓名学号提交⽇期2012年8 ⽉30⽇⾃评成绩良好⼀、实验⽬的本实验通过麦克风录制⼀段语⾳信号作为解说词并保存，通过线性输⼊录制⼀段⾳乐信号作为背景⾳乐并保存。
为录制的解说词配背景⾳乐并做相应处理，制作⼀段完整的带背景⾳乐的解说词。
⼆、实验内容及数据记录①⽤Windows录⾳机录制解说词◎执⾏【开始】|【所有程序】|【附件】|【娱乐】|【录⾳机】。
打开【录⾳机】，单击录⾳按钮开始录⾳。
当录制时间⼤于60秒时，继续点击按钮继续录制。
当朗读材料结束后单击停⽌按钮结束录制。
◎执⾏菜单栏【⽂件】|【另存为】命令，在出现的【另存为】对话框中的【格式】中单击【更改】按钮。
在弹出的【选择声⾳】对话框中修改【属性】项为【22.05kHz 16位86KB/s】，单击【确定】按钮，返回【另存为】对话框，选好保存的路径，⽂件名为【example_1】，类型保存为WA V。
②使⽤Cool Edit录制背景⾳乐◎打开Cool Edit Pro，单击⼯具栏的File按钮，在弹出的New Waveform对话框中，分别选择Sample Rate为44100，Channels为Stereo，Resolution为【16-bit】，单击OK按钮开始录⾳。
在录⾳结束后，单击⼯具栏的Stop按钮，完成录⾳。
◎单击⼯具栏的File|Save As，打开保存对话框，选择好保存路径，⽂件名为【example_2】，保存类型为Windows PCM（*.Wav），单击【保存】按钮，完成对背景⾳乐⽂件的录制。
③使⽤Cool Edit Pro进⾏混⾳处理Ⅰ⽤Cool Edit Pro打开【example_1】，执⾏Edit|Mix Paste命令，打开Mix Paste 对话框；设置L、R为90，选中Overlap，设置Crossfade值为50，选中From File，单击Select按钮选择作为背景⾳乐的⽂件【example_2】，设置Looppast为1，单击OK 按钮完成设置。
声音采集原理
声音采集原理
声音采集是指获取声音信号并将其转化为数字信号的过程。
声音采集原理可以简单地分为两个步骤：声音传感和模拟信号转换成数字信号。
声音传感是指使用麦克风等设备将声音的机械能量转化为电能信号。
麦克风包含一个薄膜和一个线圈，当声音波传播到薄膜上时，薄膜的振动会导致线圈与磁场之间的磁通量发生变化。
这个变化会在线圈中产生感应电流，进而将声音信号转化为模拟电信号。
模拟信号转换成数字信号是指使用模数转换器（ADC）将模
拟电信号转化为数字信号。
ADC首先将连续的模拟信号进行
采样，即定期测量模拟信号的电压，并将其转化为离散值。
然后，ADC对这些离散值进行量化，即将其映射到离散的数值
范围内。
最后，ADC使用编码器将量化后的数值转化为二进
制数字信号。
通过以上两个步骤，声音采集系统将声音信号从模拟领域转换为数字领域。
数字化的声音信号可以进一步处理、存储和传输，使得我们能够进行各种音频应用，如语音识别、音频编解码等。
声音的编码过程 -回复
声音的编码过程-回复声音的编码过程是指将声音信号经过一系列处理和转换的过程，最终转化为数字格式的过程。
在现代通信和媒体技术中，声音的编码过程是非常重要的，它使得人们能够方便地传输、存储和处理声音信息。
本文将分为以下几个方面来详细介绍声音的编码过程。
一、声音信号的采样声音是由空气中的震动产生的，震动会引起物质分子的位移，从而产生声波。
为了将声音信号转化为数字信号，首先需要对声音信号进行采样。
采样是指按照一定的时间间隔对声音信号的幅度进行测量，将连续的模拟信号转化为离散的数字信号。
在采样过程中，需要设定一个采样频率，即每秒钟进行多少次采样。
根据奈奎斯特定理，采样频率必须大于信号频率的两倍才能准确还原信号。
通常，CD音质的采样频率为44.1kHz，即每秒钟进行44100次采样。
二、量化量化是采样之后的一个重要步骤，它将采样得到的连续幅度取样值转化为离散的数字值。
量化的目的是将连续的模拟信号离散化，将每个取样值映射为一个有限的数字值，以便于存储和处理。
量化过程中，需要设定一个量化精度，即使用多少位来表示每个离散的数字值。
常用的量化精度有8位、16位、24位等。
量化精度越高，表示音频的质量就越好，但也会增加存储和传输的开销。
三、编码在量化之后，需要对量化得到的数字值进行编码，以便于传输和存储。
常用的编码方式有脉冲编码调制（PCM）、有损编码（例如MP3）、无损编码（例如FLAC）等。
PCM是一种基本的编码方式，它将每个采样值直接转化为一个固定位数的二进制数。
例如对于16位PCM编码，每个采样值将使用16位表示。
PCM编码具有无损的特点，能够完整地还原原始信号，但占用存储空间较大。
有损编码则是在保证一定程度质量损失的情况下，通过去除信号中的冗余和不可察觉的信息来减小文件的大小。
MP3是一种常用的有损编码方式，它利用了人耳对声音的不敏感性，通过压缩算法来减小文件大小，但会引入一定程度的失真。
无损编码则是在不损失音质的情况下，通过压缩算法来减小文件大小。
声音检测报告1
声音检测报告11. 引言本报告旨在分析声音检测的结果，并就其重要性和应用领域进行讨论。
声音检测是一项关键技术，可用于识别和分析声音信号，对于人机交互、环境监测、安全防护等方面具有广泛应用。
2. 检测方法和过程声音检测采用了声音传感器获取环境中的声音信号，并通过信号处理算法对其进行分析和识别。
具体包括以下步骤：1. 传感器检测：使用合适的声音传感器进行声音信号的收集。
2. 信号采集：将传感器获得的模拟信号转换为数字信号，以便后续处理。
3. 信号处理：对采集到的信号进行滤波、增强、降噪等处理，以提高信号质量。
4. 特征提取：从处理后的信号中提取有用的特征，如频率、振幅、时域特征等。
5. 声音识别：通过机器研究算法或人工智能技术对提取的特征进行分类和识别。
3. 重要性和应用领域声音检测在各个领域中都具有重要的应用价值。
以下是几个常见的应用领域：3.1 人机交互声音检测可以用于人机交互领域，使得设备能够通过声音指令与人进行交互。
例如，智能音箱能够通过语音识别来执行用户的命令，实现智能家居控制、音乐播放等功能。
3.2 环境监测声音检测可用于环境监测，以实时检测和分析环境中的声音信号。
例如，在城市中可以通过声音检测系统监测交通流量、环境噪音等信息，用于城市规划和环境保护。
3.3 安全防护声音检测对于安全防护也具有重要作用。
例如，在公共场所可以通过声音检测系统实时监测异常声音，如爆炸声、枪声等，以及窃听器、监听器等非法设备，并发出警报。
4. 结论声音检测是一项重要的技术，具有广泛的应用领域。
通过声音检测可以实现人机交互、环境监测、安全防护等功能，对于提高生活质量和保障社会安全具有重要作用。
未来，声音检测技术将继续发展和完善，带来更多创新和应用。
以上是本报告对声音检测的分析和讨论，希望对您有所帮助。
多媒体技术之音频信息的获取与处理PPT课件( 75张)
常用音频采样率：8kHz、11.025kHz、16kHz、22.05kHz、44.1kHz 及 48kHz
2.2.2 数字音频获取
● 量化
量化概念
通过采样得到的表示声音强弱的函数 x(nT) 是连续的，为把 x(nT) 存入计 算机，就必须将采样值离散化，即量化成一个有限个幅度值的集合 x(nT)
多媒体技术及其应用
第二章 音频信息的获取与处理
● 主要知识点
2.1声音概述 2.2数字化音频 2.3音乐合成与 MIDI 2.4音频卡 2.5数字音频压缩标准
2.1.1 声音定义 ● 声音概念 ● 声音特性
2.1.2 声音基本特点 ● 声音传播 ● 声音频率 ● 声音传播方向 ● 声音三要素 ● 声音连续、相关及
实时性 声音具有实时性。对处理声音的计算机硬件和软件提出很高要求
2.2 数字化音频
转换
模拟信号
数字信号
音频数字化需要考虑的问题
采样、量化、编码
模 拟 信 号 的 数 字 化 过 程
100101100011101
音频信号处理过程流程
音
频采
开信 样
始
号 频
频 率
率
采 样
量 化
保 存 为 声 音 文 件
周期
用声音录制软件记录的英文单词“Hello”的语音 实际波形
2.1.2 声音特点
● 声音的传播方式
声音是依靠介质 ( 比如：空气、液体、固体 ) 的振动进行传播的 声源是一个振荡源，它使周围介质产生振动，并以波的形式传播 人耳感觉到这种传播过来的振动，反映到大脑，就意味听到声音 声音在不同的介质中传播，其传播速度和衰减速率都是不一样的
语音识别的技术实现原理
语音识别的技术实现原理随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术越来越成熟。
语音识别技术是指将人的语音信号转换为文字信号的过程。
这种技术已经广泛应用于智能家居、车载导航、医疗诊断等领域，为人们生活的方方面面带来了很多的方便。
语音识别的基本流程语音识别的基本流程包括：信号的获取、预处理、特征提取、语音识别、后处理和结果输出等环节。
这些环节的主要作用是，首先将人的语音信号录制下来，然后对信号进行预处理和特征提取，最终生成可供计算机处理的数学模型，从而实现语音识别。
信号获取语音信号的获取是语音识别技术实现的第一步。
在实际应用中，人们通常使用麦克风等设备采集语音信号，然后将信号传输到计算机中，由计算机对信号进行处理。
预处理语音信号的预处理是为了提高语音识别的准确率。
预处理包括去除杂音、增加信号的能量、滤波等处理方法。
例如，如果语音信号中包含明显的环境噪声，就需要进行噪声消除处理，以提高信号的清晰度和可分辨性。
特征提取语音信号的特征提取是为了将其转化为计算机可以处理的数学模型。
在这个过程中，需要从语音信号中提取出一些特殊的特征，例如频率、音量、节奏等，然后将这些特征映射到数学模型中。
常见的特征提取方法包括Mel 频率倒谱系数（MFCC）、傅里叶变换等。
语音识别语音识别是将语音信号转化为文字信号的过程。
这一过程是通过计算机算法来实现的。
计算机首先将处理后的语音信号转化为数学模型，然后应用统计学知识来计算每个可能的字或词的概率，从而选择最有可能的单词或语句。
最终，计算机将文字结果输出。
后处理语音识别的后处理是为了减少识别错误，提高识别准确率。
后处理可以使用语言模型、上下文信息等进行修正和优化，从而减少识别错误率和提高识别准确率。
结果输出结果输出是将结果呈现给用户的过程。
结果可以直接输出为文字，也可以通过合成语音的方式，将结果直接转化为人类可以听懂的语音。
在实际的应用中，一般会综合考虑应用场景、用户需求等因素，选择输出方式。
实验二 声音的处理
2. MIDI是Musical Instrument Digital Interface的缩写，又称作乐器数字接口，是数字音乐/电子合成乐器的统一国际标准。它定义了计算机音乐程序、数字合成器及其它电子设备交换音乐信号的方式，规定了不同厂家的电子乐器与计算机连接的电缆和硬件及设备间数据传输的协议，可以模拟多种乐器的声音。MIDI文件就是MIDI格式的文件，在MIDI文件中存储的是一些指令。把这些指令发送给声卡，由声卡按照指令将声音合成出来。
所谓采样就是采集模拟信号的样本。是将时间上、幅值上都连续的模拟信号，在采样脉冲的作用，转换成时间上离散（时间上不再连续）、但幅值上仍连续的离散模拟信号。所以采样又称为波形的离散化过程。每秒钟的采样样本数叫做采样频率。采样频率越高，数字化后声波就越接近于原来的波形，即声音的保真度越高，但量化后声音信息量的存储量也越大。目前在多媒体系统中捕获声音的标准采样频率定为44.1kHz、22.05kHz和11.025kHz三种。而人耳所能接收声音频率范围大约为20Hz--20KHz，但在不同的实际应用中，音频的频率范围是不同的。例如根据CCITT公布的声
（3）“采样频率”是指将模拟声音波形数字化后每秒钟所抽取的声波幅度的样本次数，其单位为kHz(千赫兹)。采样频率高低决定了声音失真程度的大小，为保证声音不失真，采样频率应该在40kHz左右。采样频率一般有三种，44.1kHz是最常见的采样率标准（每秒取样44100次，用于CD品质的音乐）；22.05kHz（适用于语音和中等品质的音乐）；11.25kHz（低品质）。对于高于48KHz的采样频率人耳已无法辨别出来了，所以在电脑上没有多少使用价值。
7.选择“文件”|“存储为” ，打开如下所示的图2-12，为文件命名，并选择“保存类型”中的一种，为文件选择格式，单击保存即可。
如何使用AI技术进行声音识别与合成
如何使用AI技术进行声音识别与合成一、引言声音是人类沟通的重要方式之一，而随着人工智能（AI）技术的快速发展，声音识别与合成领域也取得了巨大的进步。
本文将介绍如何使用AI技术进行声音识别与合成，并探讨其应用于语音识别、语音合成和语音助手等相关领域的优势。
二、声音识别1. 声音信号的采集与预处理声音信号是通过麦克风等设备采集得到的，但由于环境噪声和信号失真等因素，需要进行预处理以提高信号质量。
预处理包括去除噪声、滤波、增益调整等操作。
2. 特征提取与模型训练在声音识别中，基于AI技术的主要方法是使用深度学习模型进行特征提取和分类。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制等。
通过对大量标注好的声音样本进行训练，建立准确的模型。
3. 声音识别应用声音识别广泛应用于语音命令控制、语音搜索、语音转写等场景。
例如，智能音箱可以根据用户的语音指令播放音乐、查询天气等；语音识别技术被应用于电话客服系统中，实现自动化的问题解答。
三、声音合成1. 文本到语音的转换声音合成是将文本信息转化为可听的声音信号。
通过AI技术，将文字转换为具有自然流畅和情感色彩的声音成为可能。
主要步骤包括文本分析、发音规则处理和波形生成等。
2. 合成模型训练与改进与声音识别类似，使用深度学习模型可以提取特征并进行声音合成。
常用的方法有基于循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
训练好的模型可以生成逼真的语音输出。
3. 声音合成应用声音合成广泛应用于电子书阅读、无障碍辅助功能、机器人交互等领域。
例如，在电子书阅读中，通过将文本内容以朗读的方式呈现给用户，使阅读更加便捷舒适；在无障碍辅助功能中，将文字转为语言帮助视觉障碍者获取信息。
四、语音助手1. 语音识别与合成的结合AI技术使得语音识别和声音合成能够相互结合，形成智能的语音助手。
通过在设备或系统中集成语音助手，用户可以通过声音进行交互，实现更加便捷、高效的操作。
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声音信号的获取与处理
一、实验目的和要求
本实验通过麦克风录制一段语音信号作为解说词并保存，通过线性输入录制一段音乐信号作为背景音乐并保存。
为录制的解说词配背景音乐并作相应处理，制作出一段完整的带背景音乐的解说词。
二、实验内容和步骤
1、软件与硬件的准备
目前，多媒体计算机中的音频处理工作主要借助声卡，从对声音信息的采集、编辑加工，直到声音媒体文件的回放这一整个过程都离不开声卡。
声卡在计算机系统中的主要作用是声音文件的处理、音调的控制、语音处理和提供MIDI接口功能等。
进行录制音频信号所需的硬件除了声卡，还有麦克风、音箱以及外界的音源信号设备（如CD唱机、录音机等），把麦克风、音箱、外界音源信号设备与声卡正确连接完成硬件准备工作。
在Windows的【控制面板】/【多媒体】中选择正确的录音和回放设备，并对其进行调试。
2、用Windows录音机录制解说词
使用Windows录音机录制任意一段语音信号作为解说词，录制完毕后把文件存为Wav 格式，文件名为【示例1_1】。
3、使用Cool Edit录制背景音乐
使用Cool Edit 2000录制任意一段语音信号作为背景音乐，要求录制的声音文件
采样频率为44100Hz,立体声，量化位数为16位，保存文件的为Wav格式，文件名【示例1_2】。
4、使用WaveStuido编辑和处理背景音乐
使用WaveStuido对【示例1_2】先进行回声处理，【幅度】值为100%，【回声延迟】为300毫秒。
然后进行【淡入】和【淡出】处理，【幅度】值各为50%。
5、使用Cool Edit进行混音处理
使用Cool Edit的【Mix paste】功能对【示例1_1】和【示例1_2】进行混音处理。
把【示例1_2】加入【示例1_1】中去，编辑成为一个完整的带背景音乐的解说词，保存为【示
例1_3】。