视频会议中混音后溢出问题的研究及解决方法
视频会议中常出现的几种音频问题及解决方案
视频会议中常出现的几种音频问题及解决方案随着视频会议的使用量不断增加，大家对视频会议的要求也越来越高，针对视频会议，大家都会说视频比较重要，其实不然，视频会议中，音频才是最重要的，以为与会者之间的交流主要是通过音频对话或者讨论实现，视频只要有图片，如果能清晰的表现当然最好，但是最有说服力的肯定是音频，具备好的视频和普通的音频比具备好的音频普通的视频要有用的多。
当然，由于现在对于音频产品的重视程度还不是很高，导致在视频会议过程中，音频出现问题的概率很高，这里，艾力特音频作为资深的会议音频产品专家，也将在为实践中碰到的视频会议音频问题进行一个总结，以便于有问题时能够快速地找到问题缘由。
一．音频通话过程中声音轻这个主要表现为对方传过来的声音很轻，要很费力才能听清楚对方在讲什么。
问题一般出在声音的采集方面，本方可以先测试下自身的扬声器或者喇叭，用本地电脑进行播放测试，看播放的音量是否足够大，如果确定本方音频下行是正常，则可以基本判断问题在于上行，一般可以调整设备输入（录音）音量大小，这需要特别署名，是调节录音音量，实际操作中往往很多人，只会调整喇叭的声音，而不会用录音音量的大小调节。
二．音频通话过程中噪声比较大噪声的大小，主要有两个方面的影响，一是会议过程中，可能存在风扇，空调等噪声源，而一般的会议类音频拾音产品都不会有特别的噪声处理，导致噪声都拾取进来，第二，就是音频上行，录音的音量太大，导致了轻微的动作都有较大的声音采集，引起噪声，当然，有时候会议软件中有一些功能，比如降噪，静噪等功能开启时，若和软件冲突，也容易引起噪声。
三．视频会议过程中能够听到自己的声音视频会议过程中，发现能够听到自己的声音又传回来了，例如很多手机当用免提的时候，也很容易出现该种情况，这类主要是音频设备没有选择好。
虽然现在的视频会议软件都拥有消除回声功能，但是没有一个能够真正将回声消除的，所以还需要后前端的音频设备来匹配，比如艾力特音频的全向麦克风，需要其自带回声消除功能，这样才能确保对方的声音从喇叭出来，不会从产品的拾音部位又传出，导致回声。
视频会议出现回音解决方法
四、中大型会议室的音频设备选择
中大型会议室的会议回音或噪音类似。选择音频设备的思路如下。
1、已有的会议室中控系统可以与视频会议结合。
2、调音台就是不可缺少的音频设备核心。需选用现场调音台,能在嘈杂的环境中,获得优美的讲话音效。
3、按需接入多只麦克风。调音台允许接入多只,所以,动圈麦克风的牢固耐用、灵敏度低与单指向性的特点可以继续发挥,还可以灵活地把无线麦克风的灵活优势发挥出来。
1、使用动圈麦克风。好的动圈麦克风具有牢固耐用、灵敏度低与单指向性特点,可用于嘈杂舞台的现场,有效抑制嘈杂环境中噪音,清晰准确再现讲话声音。譬如:ShureSM58人声话筒。
2、使用无线麦克风。具有上述动圈麦克风的优点,同时还具有1台接收机带多个话筒的便利。
3、需使用话放放大音量。由于阻抗不匹配,动圈麦克风或无线麦克风直接接电脑上时音量很小,必须转接。如果会议室规模不大,最简单的就就是使用话放,能放大麦克风音量。
g、用调音台或者话放来加强动圈麦克风的音量。
2、附加的pc会带来杂音。
c、网络带宽不好或者服务器性能不好,会使声音不能实时传递。等等。
其次,不同的使用环境与使用要求,可以选择不同的音视频设备。
二、单人参会的音频设备选择
单人参会,就是指参会人用一个日常办公的笔记本或者电脑,利用网络参与会议,因为只有一个人用,往往需要便携的小设备。
1、耳麦。单人用的最简单的方式就是用耳麦,对耳麦的使用主要就是要注意不要使用那些过于敏感的耳麦,就可以避免回音。
2、PC麦克风。一般的使用方式就是选择有一定方向性的pc麦克风。比如PhilipsSHM1000。
三、中小型会议室的音频设备选择
消除会议室回音的方法.
消除会议室回音的方法
一、会议室产生回音的首要原因为计算机的声卡,现在的计算机声卡基本都具有声音采集的功能,容易造成声音的回路,因此首先要对对计算机声卡进行相关的设置具体步骤如下:
1) 双击计算机任务栏中的喇叭图标,打开”音量控制”选项卡,见下图所示:
2) 点击”选项”菜单,在下拉菜单中选择”属性”, 见下图所示:
3) 选择”属性”菜单后打开属性选项卡, 在”调节音量” 中选择”播
放”,见下图所示:
5) 在“显示下列音量控制”中选择”麦克风”, 见下图所示:
6) 在做完以上操作之后点击”确定”,打开”主音量”选项卡, 确定”麦克风”选项已打勾即为静音状态,见下图所示:
7) 打开”属性”选项卡,在”调节音量”中选择”录音”,在”显示下列音量控制”中选择”所有”的选项, 见下图所示:
8) 完成以上操作之后点击”确定”,打开”音量控制”选项卡,确定”麦克风”选项已打勾被选择, 见下图所示:
二、会议室产生回音的原因还有就是有的终端使用了”全向麦克风”,.现在
有的USB摄像头自身具有了全向麦克风的功能, 如果在使用过程中参数设置不当,那么就很容易造成会议室存在回音的情况.而且目前这种情况最为常见,因此在使用过程中一定要注意!
1) 以Logitech摄像头为例,如果视频会议客户端使用Logitech摄像头,那
么系统的”音频采集设备”项会选择使用摄像头自带的全向麦克风,这样的话就很容易造成回音了,如下图所示:
2) 选择正确的”音频采集设备”如计算机的声卡(配备耳麦),目前常见的声卡为Realtek AC97,如下图所示:
回音问题有时会严重影响会议室的进展,因此在使用过程中一定要注意相关参数的设置!。
视频会议的音频干扰及处理办法
技术：视频会议的音频干扰及处理方法要把视频会议做得更好，就要提高对声音的审美鉴赏力量和艺术修养，并对声音的还原进行构思和创意，才能提高声音的艺术表现力。
声音还原是技术和艺术的有机结合，其质量的好坏要从主观和客观两方面来衡量。
随着组织工作信息化程度的提高，各省市视频会议系统都有不同程度的延长，整个系统的设计、选购、安装、调试，涉及到音频、视频、电源、灯光等因素的影响。
本文就相关技术问题进行研讨，提出不同的解决方法。
一、信号流程分会场的设施包括会议终端及相关外部设施，设施种类及功能大同小异。
由上图可见, 音频信号的传输处理过程分为两局部：①本端的声音通过麦克风拾音，将人声转化为电信号送往调音台进行放大、混合、安排、音质修饰和效果加工处理后，再分为二路：一路信号送往本端的功率放大器进行放大后经扬声器还原为声音；另一路信号由调音台的帮助输出(AUX OUT)送往会议终端处理后传输给远端。
②远端送来的信号通过会议终端处理后，音频信号进入调音台进行加工处理，再送往本端的功率放大器进行放大，经扬声器还原为声音。
以上分析可知，调音台是各路信号加工处理的汇聚点，如何调整好调音台的各个旋钮及功能键，是调试中的关键所在。
二、存在问题纵观全国组织部门视频会议系统例行调试和召开会议，声音还原的质量有了明显的提高，但个别省市还存在问题，主要表现为噪声大、失真大、电平不法律规范、频响不匀称、声音比例失调、混响延时不当等问题。
1、噪声大。
它影响声音的清楚度、严厉度和光明度，严峻时会掩盖了会场的声音。
① 本底噪声。
由于增益过大、采纳自动增益掌握方式、阻抗不匹配等，都会消失本底噪声。
② 麦克风“扑”声。
麦克风是扩音系统的第一个环节，其信号质量的好坏直接影响到整个会议效果，因此要依据其特点和性能、声源重现的特征以及各声源之间的相对关系合理选择和设置。
对于破音较强的发言者，应选用防“扑”声的麦克风。
2、失真大。
它与设施的非线性失真和人为因素有关。
多方电话会议系统中混音溢出问题的一种改进算法
第３ ０卷 第 １期 ２０ ０ ７年 ２月
电 子 器 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Ｃ￣ ｅｅ Ｊ ｕｎ ｌＯ ｌｃｒｎ Ｄ ｖｃｓ ｌｎｓ ｏ ｒａ ｆ Ｅｅ ｔｏ ｅ ｉｅ
Ｖ０． Ｏ Ｎｏ １ Ｉ３ ．
Ｆ ｂ ２ ０ ｅ ．０７
Ａｎ Ｉ ｐ ｏ ｅ ｇ ｒｔ ｍ ｏ ｅ ｆｏ ｏ ｄ ｏ Ｍ ｉ ｉ ｇ ｉ ｍ ｒ ｖ ｄ Ａｌｏ ｉｈ ｆ ｒＯｖ ｒ ｌ ｗ ｆＡｕ ｉ ｘ ｎ ｎ
在音频模块 中， 传统上是使用控制发 言权 的方 法， 即某一时刻只允许 一个人发言． 每个会议 中首先 选定一个会议主席 ， 发言者在发言前必须向会议主席 申 请发言权， 在发 言结束后释放发言权［ ］这样一 ３． 来， 大大限制了会议成员之间的交流， 所以， 我们采用
混音技术解决了电话会议中这样的问题． 让更多的成
使用的网络也是 目前发展最快的 Ｉｔ ｎ ｔ即可视 ｎｅ ｅ， ｒ 化Ｉ Ｐ电话会议 系统． 电话会议 系统是 利用计算 而
员可以在同一时刻发言， 并将所有发言者的信息传达
给所有参与会议的成员， 即所谓的混音．
本文将首先简单介绍一下传统的混音算法 以及
现有 的语音算法［ ， ６ 然后提出一种改进的算法 ， ］ 并给 出实验结果， 最后进行了总结．
一
问题介绍了一种新 型的混 音算 法 ， 该算法依 据音 频数据的变化来相应 的调整 衰减因子 ， 的解 决 了混音 中因为溢 出而带 很好
来的噪声 ， 而且变化也更加平滑． 实验结果表明 ， 该算法在溢 出相当严重 的情况下也能有较高的混音质量．
关键 词 ： 电话会议； 混音算法 ； 衰减因子； 溢出
机， 多媒体通信技术和设备 ， 通过 Ｉ Ｐ网络传输信道 在两地或者多个地点之间开会 的一种通信手段． 在
视频会议中常出现的几种音频问题及解决方案
视频会议中常出现的几种音频问题及解决方案随着视频会议的使用量不断增加，大家对视频会议的要求也越来越高，针对视频会议，大家都会说视频比较重要，其实不然，视频会议中，音频才是最重要的，以为与会者之间的交流主要是通过音频对话或者讨论实现，视频只要有图片，如果能清晰的表现当然最好，但是最有说服力的肯定是音频，具备好的视频和普通的音频比具备好的音频普通的视频要有用的多。
当然，由于现在对于音频产品的重视程度还不是很高，导致在视频会议过程中，音频出现问题的概率很高，这里，艾力特音频作为资深的会议音频产品专家，也将在为实践中碰到的视频会议音频问题进行一个总结，以便于有问题时能够快速地找到问题缘由。
一．音频通话过程中声音轻这个主要表现为对方传过来的声音很轻，要很费力才能听清楚对方在讲什么。
问题一般出在声音的采集方面，本方可以先测试下自身的扬声器或者喇叭，用本地电脑进行播放测试，看播放的音量是否足够大，如果确定本方音频下行是正常，则可以基本判断问题在于上行，一般可以调整设备输入（录音）音量大小，这需要特别署名，是调节录音音量，实际操作中往往很多人，只会调整喇叭的声音，而不会用录音音量的大小调节。
二．音频通话过程中噪声比较大噪声的大小，主要有两个方面的影响，一是会议过程中，可能存在风扇，空调等噪声源，而一般的会议类音频拾音产品都不会有特别的噪声处理，导致噪声都拾取进来，第二，就是音频上行，录音的音量太大，导致了轻微的动作都有较大的声音采集，引起噪声，当然，有时候会议软件中有一些功能，比如降噪，静噪等功能开启时，若和软件冲突，也容易引起噪声。
三．视频会议过程中能够听到自己的声音视频会议过程中，发现能够听到自己的声音又传回来了，例如很多手机当用免提的时候，也很容易出现该种情况，这类主要是音频设备没有选择好。
虽然现在的视频会议软件都拥有消除回声功能，但是没有一个能够真正将回声消除的，所以还需要后前端的音频设备来匹配，比如艾力特音频的全向麦克风，需要其自带回声消除功能，这样才能确保对方的声音从喇叭出来，不会从产品的拾音部位又传出，导致回声。
视频会议系统常见问题及解决方法
关于“协同视频会议系统”常见问题的处理一、快速解决方案当视频会议系统出现回声、噪音及音视频不能正常使用时，当电脑系统中毒或出现故障时，最简单的处理方法是点击桌面的“一键还原”图标，然后选择“一键还原C盘”选项，确定后，系统将在3分钟内自动恢复到正常状态。
如果系统恢复后，问题依然没有解决，则可能是硬件连接或调试问题，可按下面的方法解决。
二、视频输出问题如液晶电视没有图像，可按以下步骤进行检查：1.查看液晶电视电源是否连接正常，电源是否点开。
2.查看液晶电视与主机间的VGA线是否连接正常，插头是否安装到位。
3.液晶电视是否切换到VGA模式。
如果使用的是投影机，处理方案相同。
三、音频输出问题如出现没有声音或声音非常小，可按以下步骤进行检查：1.查看音响设备是否开启，音量是否调整到位。
2.查看音频线是否连接连接正常，主机后面音频插孔是否正常。
3.查看电脑音量控制。
双击右下角“小喇叭”4.查看“主音量”、“波形”两项，调制最上方为音量最大，最下方为最小，“平衡”处调制中央位置。
5.查看视频会议软件中音量，滑杆一般应该调到最大。
在会议室中，调节左下角位置音量，最右端为音量最大。
6.如通过以上设置均正确时，可播放当地音频文件，或临时更换成耳机，用来排除音响或电脑插口是否有问题。
四、音频输入问题1．查看麦克风是否开启，麦克风电量是否充足。
当声音小而哑时，则可能是电池电量不足，应尽快更换。
2. 查看音频线是否插好，麦克风应插到主机后的音频输入插孔。
3. 查看麦克风转接头是否安装牢固。
4. 可通过使用电脑中的“录音笔”测试麦克风状态。
运行录音笔程序：点击“开始”—“所有程序”—“附件”—“娱乐”—“录音笔”。
12先点击“2”，进行录音，看看“1”处是否有波动，如果波动，则说明麦克风状态正常。
6.查看电脑中的音量设置是否正常“线路输入”处音量要调制最上方。
7.查看视频会议中的麦克音量设置，滑杆一般应设置到最右的位置。
视频会议本地发言有重音
视频会议本地发言有重音
在当今数字化时代，视频会议已经成为人们工作和生活中不可或缺的一部分。
而在视频会议中，本地发言的重音问题也逐渐引起了人们的关注。
在视频会议中，本地发言的重音问题可能会给沟通带来一些困难。
有时候，由
于网络延迟或者音频质量不佳，本地发言的重音可能会导致对方无法听清楚发言内容，甚至造成误解。
这种情况下，不仅会影响工作效率，也可能会影响人际关系。
为了解决视频会议中本地发言的重音问题，我们可以采取一些措施。
首先，我
们可以选择高质量的音频设备，确保发言的清晰度和准确性。
其次，我们可以提前测试网络连接，确保视频会议中没有延迟或者卡顿的情况发生。
另外，我们也可以通过提前练习和调整发音，减少本地发言的重音，从而更好地进行沟通。
除此之外，视频会议平台也可以在技术上进行优化，提供更好的音频处理功能，帮助用户解决本地发言的重音问题。
通过不断改进和创新，我们相信视频会议中的本地发言重音问题将会得到有效解决。
总的来说，视频会议中本地发言的重音问题是一个需要重视的话题。
通过采取
合适的措施和技术优化，我们可以有效解决这一问题，提高视频会议的沟通效率和质量，为工作和生活带来更多便利。
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1 引言
在视频会议系统中, 音频模块有着很大的重要性, 也是评测一个视频会议系统质量的重要方面. 相比起视 频模块来说, 音频质量的好坏涉及到会议内容, 有可能会影响到交流的准确性, 而质量稍微差一点的视频则是 可以承受的. 在音频模块中, 传统上是使用控制发言权的方法, 即某一时刻只允许一个人发言, 发言前需要向会议主席 申请发言权, 发言结束以后释放发言权. 这种方法限制了会议成员之间的交流. 因此, 音频的混合也是一个不 可或缺的特性. Hawwa S.[1] 总结了几种音频流混合的方法: 1. 混音器可能对每个流单独操作, 然后再转发给其他的参与者. 2. 混音器从不同的参与者接收流, 选择一个或者多个流转发给所有其他参与者. 3. 混音器从不同的参与者接收流, 把数据解码再混合, 然后再编码, 最后再发给所有的参与者. 第三种方法也就是我们真正意义上的混音, 因为多个音频流经过混合以后, 只剩一路, 大大减少了带宽的 需要, 对于视频会议系统是最优的, 本文所讨论的混音技术也就是这种意义上的混音. 在本文中我们改进了其中一种方法, 并和现有的一些混音技术进行了比较, 提高了混音的质量, 更有利于 会议成员之间的交流合作. 本文所讨论的视频会议系统为纯软件实现的桌面型视频会议系统, 采集的音频数 据格式为 Linear PCM, 16 bit, 单声道, 采样率为 8000 HZ.
视频会议中混音后溢出问题的研究及解决方法
马旋∗ 王衡 汪国平 董士海
北京大学计算机系人机交互与多媒体实验室 北京 100871
摘要: 本文对于桌面型视频会议系统音频模块中存在的混音以后质量不佳的问题, 提出一种改进的音频 混音算法, 使用随着音频数据的变化而变化的衰减因子来对音频数据进行衰减, 很好地解决了由于溢出所带 来的噪音, 并且变化更加平滑, 没有跳跃现象, 实际应用中有比较好的效果. 关键词: 视频会议; 音频; 混音; 多点控制器
4
实验结果
在此基础上, 我们的测试主要分为两部分, 一部分是静态测试, 主要是针对混音本身算法的效果, 不考虑其 他可能影响效果的因素. 另一部分是动态测试, 在实际的视频会议系统中进行整体测试, 主要针对与编解码器 的配合情况以及效率问题.
4.1
静态测试结果
实验数据是录制好的 4 路语音数据, 两路男声, 两路女声, 其中有一路女声声音比较小, 有一路男声相对 比较大, 格式仍然是 linear PCM raw, 16 bit, 单声道, 采样率为 8000 HZ, 时间 30 秒, 帧长 30 毫秒. 针对基于 式 (2), (3) 的算法以及我们使用的这种混音方法, 做了测试, 测试环境为 Windows 2000 系统, 主频 P-IV 1.6G, 内存 256M. 均值方法, 平均耗时 31 毫秒; 箝位方法, 平均耗时 31 毫秒; 归一化定标方法, 平均耗时 47 毫秒. 可以看出 在现在的主流 PC 配置中, 相差并不是很大, 30 秒的数据只有十几毫秒的差距, 还没有进行特别的优化. 所以从 这点来说, 复杂度并不高, 耗时也很少, 完全可以满足实际应用. 最后混音的波形图如下所示, 截取的音频数据为第 13 - 14 秒, 共 8000 个采样点.
-20000
-30000 13000 13200 13400 Time (ms) 13600 13800
-30000 14000 13000 13200 13400 Time (ms) 13600 13800 14000
Figure 3: 原始归一化定标结果
Figure 4: 新归一化定标结果
图 3 和图 4 是原始算法的结果以及我们改进以后的结果. 原始的归一化定标算法, 相对于箝位算法来讲, 在临界值处比较平滑. 但是在听觉测试中可以听到有比较 明显的跳跃, 失真度略微高一些, 整体的声强也有所减弱. 我们对其改进了以后的结果, 对于最后的混音质量 有明显提高, 整体过渡都比较平滑, 没有跳跃现象出现, 声强也比原来的要大一些, 相对来说更接近原始值. 这是因为, 原始算法中对一个样本值使用衰减因子 f 衰减以后, 如果还是溢出, 它采用原来的值来计算 f , 这样就会造成过多地衰减, 这也是造成有跳跃现象比较明显以及声强比较弱的原因. 而我们采用衰减以后的 值来计算新的衰减因子, 减小了绝对的衰减量, 仍然达到了归一化的目标, 相对来说声强要强, 并且变化比较 平滑, 整体质量有所提高.
j = t, i = 0, . . . , n − 1
(4)
我们在实际系统中对文 [4] 提出的“归一化定标”算法进行了改进. 主要思想就是使用一个衰减因子, 对音 频数据进行衰减, 衰减因子会随着数据而变化. 当溢出时, 衰减因子比较小, 使溢出的音频数据衰减以后处于 临界值以内, 当没有溢出时, 衰减因子会慢慢增加, 尽量保持数据的平滑变化. 而不是对于整帧使用同一个衰 减因子来进行, 这是不同于式 (2) 和式 (3) 的地方, 既保证了整体的声强不至于衰减太快, 又保证了较小的失真 度. 算法如下所述: 1. f 初始化为 1. 2. 对于一帧中的样本按顺序处理: (a) output[i] = mixing [i] × f . (b) 如果 output[i] > M AX , 求得最大的 f 满足 output[i] × f < M AX , 然后 f = f , output[i] = M AX . (c) 如果 output[i] < M IN , 求得最大的 f 满足 output[i] × f > M IN , 然后 f = f , output[i] = M IN . 3. 如果 f < 1, 则 f = f + ST EP SIZE . 继续处理下一帧, 转 2. 其中 f 为衰减因子, f 为新的衰减因子; mixing [] 为所有音频流的某一帧线性叠加值, 实际实现的时候如 式 (4) 所示; output[] 为归一化以后的输出帧. M AX 为正的最大值; M IN 为负的最大值. ST EP SIZE 为 f 变 化的步长, 通常取为 (1 − f )/16 或者 (1 − f )/32. 我们对所做的改进只有一个地方, 就是在衰减以后的值溢出的情况下, 求新的衰减因子 f 的方法不同, 新 的 f 需要满足 output[i] × f < M AX 或者 output[i] × f > M IN , 而不是使用 mixing [i]. 也就是说, 使用衰 减以后的值 output[i] 来计算 f , 而不是原始值 mixing [i]. 用数学来表达, S 为溢出的一个样本值, 在 S × f 仍然溢出的情况下, 我们比较一下计算出来的新衰减因 AX , 我们改进的算法得出的新 子的大小. 假设是上溢, forig 是原始算法计算出的新的衰减因子, 则 forig < M S M AX M AX M AX 衰减因子 fnew < S ×f , 因为 S > S × f , 所以 S < S ×f , 那么 fnew 很大程度上要大于 forig . 衰减因子大 了(更接近 1), 相邻的数据变化不会特别大, 所以跳跃的现象不会特别明显.
(2)
其中, m 为输入音频流的个数, n 为一帧的样本数目, ·[i] 为一帧中的第 i 个样本, ·[j ] 为第 j 个音频流, 所 以, output[i] 为混音后的一帧中第 i 个样本, input[j ][i] 为第 j 个输入音频流当前帧的第 i 个样本. 通常的语音数据为 16 bit(或者更少, 为 8 bit, 我们的系统中使用 16 bit), 即 C 语言中的 short 类型, 取值范 围是 −32768 ≤ 采样值 ≤ 32767, 多个音频流直接线性叠加以后就有可能溢出, 所以式 (1) 最后的结果可能会 有溢出, 产生噪音. 两个连续平滑的波形叠加, 其结果也应该是平滑的. 所以产生噪音的地方就是叠加溢出的地方. 我们需要 采用滤波来处理这些溢出部分, 改善由于溢出所造成的质量下降. 为了解决溢出的问题, 一个常用的方法就是使用更多的位数来表示音频数据的一个样本, 在混音完以后, 再使用一些算法来降低其振幅, 使其分布在 16 bit 所能表示的范围之内, 这种方法叫做归一化(Normalize). 通
3
改进的混音方法
混音的时候, 如 [3] 所提到的, 还需要屏蔽某一路的本地音频数据, 这样就不会听到本地的声音, 只能听到 其他 n − 1 路的声音, 也就是说, 对于第 t 路音频, 要发送Βιβλιοθήκη 这个终端的混音后的数据如式 (4):
m−1
mixing [i] = (
j =0
input[j ][i]),
-30000 14000 13000 13200 13400 Time (ms) 13600 13800 14000
Figure 1: 均值混音结果
Figure 2: 箝位混音结果
从图 1 和图 2 中, 我们可以看出, 基于式 (2) 的均值算法结果明显振幅比较小, 大大低于原来各部分的振 幅, 声音变得比较小. 而基于式 (3) 的箝位算法在上下的临界值处一刀切, 比较僵硬, 可以明显感觉到这部分有 嘈杂声.
Original Scale Result 30000 "data-orig-scale.data" 30000 New Scale Result "data-new-scale.data"
20000
20000
10000 Amplitude Amplitude
10000
0
0
-10000
-10000
-20000
Average Method Result 30000 "data-avg.data" 30000 Cut Method Result "data-cut.data"
20000