7 音频处理与语音合成
多媒体技术应用教程之音频处理技术
多媒体技术应用教程之音频处理技术音频处理技术被广泛应用于多媒体领域，包括音频编辑、音效设计、语音识别等方面。
本教程将介绍一些常见的音频处理技术及其应用。
1. 音频剪辑和混合：音频剪辑通常用于去除不需要的部分，例如噪音、杂音等。
音频混合则是将多个音频信号合并为一个，常用于音乐制作和广播节目制作。
2. 音频增强：音频增强技术可以提高音频的音质和音量。
例如，均衡器可以调整不同频段的音量，使音频更加平衡；压缩器可以控制音频的动态范围，使音量更加稳定。
3. 音频特效：音频特效可以为音频添加各种效果，例如混响、回声、合唱等。
这些效果可以增加音频的空间感和层次感。
4. 语音合成：语音合成技术可以将文字转换为语音，常用于电子书朗读、语音助手等应用。
通过调整语音合成器的参数，可以实现不同风格和音色的语音输出。
5. 语音识别：语音识别技术可以将人类的语音转换为文本，用于语音交互、语音搜索等应用。
通过训练语音识别模型，并结合语音信号处理算法，可以提高语音识别的准确性和稳定性。
6. 音频编码：音频编码技术可以将音频信号压缩，减小文件大小，方便传输和存储。
常见的音频编码格式包括MP3、AAC、WMA等。
7. 音频分析：音频分析技术可以对音频进行频谱分析、时频分析等，在音频信号中提取出有用的信息。
例如，音频分析可以用于音乐鉴赏、语音识别等领域。
8. 实时音频处理：实时音频处理技术可以对实时音频信号进行即时处理，例如实时音频效果处理、实时语音识别等。
这些技术在语音通信、音乐表演等领域有广泛应用。
以上是一些常见的音频处理技术及其应用。
随着科技的发展，音频处理技术将不断创新和进步，为音频领域带来更多可能性和创意。
续9. 音频降噪：音频降噪技术用于减少环境噪声对音频质量的影响。
通过将原始音频与噪声信号进行比较并去除噪声成分，可以使音频更加清晰，并提高语音信号的可识别性。
10. 音频分离：音频分离技术可以将混合在一起的多个音频信号分离出来。
计算机音频处理的基本原理和应用
计算机音频处理的基本原理和应用计算机音频处理是指使用计算机技术对音频信号进行处理、分析和处理的过程。
它涉及到音频的录制、编码、解码、编辑和混音等方面。
本文将介绍计算机音频处理的基本原理和应用。
一、计算机音频处理的基本原理1.1 音频信号采样和量化音频信号是一种连续的模拟信号，计算机无法直接处理模拟信号，因此需要对音频信号进行采样和量化。
采样是指以一定的时间间隔对音频信号进行离散采样，获取一系列的采样值。
量化是指将采样值映射为一系列的数字值，通常采用二进制表示。
1.2 数字信号处理采样和量化后的音频信号被转换为数字信号，计算机可以对数字信号进行处理。
数字信号处理包括滤波、变换、编解码等操作。
滤波可以去除噪声和干扰，使得音频信号更加清晰。
变换可以将音频信号转换为频域表示，如傅里叶变换可以将音频信号分解为不同频率的成分。
编解码是将音频信号进行压缩和解压缩，以减小数据量和传输带宽。
1.3 音频信号合成和修改计算机音频处理还涉及到音频信号的合成和修改。
合成是指根据特定的算法和参数生成音频信号，如合成乐曲、声音效果等。
修改是指对已有的音频信号进行加工和改变，如音频剪辑、音频特效等。
这些操作可以通过计算机软件或硬件实现。
二、计算机音频处理的应用2.1 音乐制作和录音计算机音频处理在音乐制作和录音方面有广泛的应用。
音乐制作可以通过计算机软件进行录音、混音、编辑和后期处理，实现音频效果的增强和修饰。
音乐制作软件如Pro Tools、Logic Pro等，提供了丰富的音频处理工具和音效库。
2.2 语音识别和语音合成计算机音频处理在语音识别和语音合成方面也有重要应用。
语音识别可以将语音信号转换为文字，为人机交互和语音控制提供支持。
语音合成可以将文字转换为语音信号，为计算机生成自然语言提供支持。
这些应用广泛用于语音助手、智能音箱、机器翻译等领域。
2.3 声音特效和游戏音效计算机音频处理在电影、电视和游戏等娱乐领域也有广泛应用。
AI在音频处理中的应用
AI在音频处理中的应用随着人工智能（AI）技术的不断进步，它在各个领域的应用也越来越广泛。
音频处理是其中之一，AI在音频处理中的应用不仅提高了音频的质量，还拓展了音频产业的发展。
本文将探讨AI在音频处理中的具体应用。
一、语音识别语音识别是AI在音频处理中最为常见的应用之一。
通过AI技术，计算机能够将人类的语音转换为可识别的文本。
这项技术对于实现人机交互和自动化操作非常重要。
例如，智能助理设备能够通过语音识别技术理解用户的指令并作出相应的反应。
此外，语音识别还在智能家居、电话客服等场景中得到广泛应用。
二、音频增强AI在音频处理中还可以用于音频增强。
音频增强技术可以通过去除噪音、增强音频细节等方式改善音频的质量。
利用AI算法，计算机能够智能地区分音频中的信号和噪音，并对其进行处理。
这项技术广泛应用于音频编辑软件、通信系统以及音频文件的后期处理中。
三、语音合成语音合成是指将文本转化为语音的过程。
AI技术使得语音合成更加真实、自然。
通过深度学习算法，语音合成系统能够学习人类语音的特征，并生成高度逼真的语音。
这项技术对于无障碍阅读、自动化客服等领域具有重要意义。
四、语音转换语音转换是指将一个人的说话风格或声音特征转化为另一个人的过程。
AI技术可以模拟不同说话风格和声音特征，并将其应用于语音转换中。
这项技术在音频制作、语音配音等领域具有广阔的应用前景。
五、情感识别利用AI技术，计算机可以识别并理解音频中所表达的情感。
情感识别在情感计算、情绪分析等领域具有重要意义。
通过对音频进行分析，系统能够判断说话者的情感状态，并做出相应的应对。
六、噪音抑制噪音抑制是指通过AI技术降低音频中噪音的干扰。
利用深度学习算法，计算机可以从音频中提取有用的信号并抑制噪音。
这项技术对于提高音频的清晰度和可听性非常重要，在语音通信、音频录制等场景中有着广泛应用。
结论AI在音频处理中的应用为音频产业带来了革命性的变化。
语音识别、音频增强、语音合成、语音转换、情感识别和噪音抑制等技术的发展，提升了音频的质量和用户体验。
语音合成技术的原理
语音合成技术的原理1.文本处理：首先，将输入的文本进行初步的处理。
这一步骤主要包括文本归一化、分词和词性标注等，目的是将输入的文本转化为计算机能够理解和处理的格式，并为后续的处理做准备。
2.声音合成模型建立：在声音合成模型建立阶段，需要将对应的声音合成模型进行训练。
主要包括语音合成模型和声学模型。
语音合成模型一般是基于一定的语音特征或模式的统计模型，通过训练大量的语音数据集来学习语音信号的变化规律。
声学模型则是通过训练大量的包含语音和对应文本的数据集来学习声学特征和语音的对应关系。
3.音素映射：音素是语音的最小单位，每个音素对应着一个音频特征。
在语音合成过程中，需要将输入的文本映射到相应的音素序列，通常会使用决策树或者神经网络等方法进行音素的映射，也可根据需要使用更加复杂和准确的算法。
4.特征提取：特征提取是语音合成过程中的一个重要步骤。
通过特征提取，可以从声学模型中提取出与声音特征相关的数据。
常见的特征包括音频频谱、共振峰、声道特征等。
5.参数生成：通过将上一步得到的特征提取结果输入到声学模型中，可以得到对应的声学参数。
这些声学参数包括语音参数、基频参数等，用于描述语音信号的特征。
6.参数合成：在参数合成阶段，将上一步得到的声学参数转化为可以直接发声的格式。
常用的方法包括添加幅度包络、基频合成等。
7.波形合成：在波形合成阶段，将上一步得到的参数合成结果转化为最终的声音信号。
常见的方法包括使用数字信号处理技术进行声音波形的生成。
8.合成后处理：在语音合成后处理阶段，可以对合成的声音进行一些调整和优化。
常见的处理包括音频增强、噪声消除等，以提高合成声音的质量和自然度。
总结起来，语音合成技术的原理主要包括文本处理、声音合成模型建立、音素映射、特征提取、参数生成、参数合成、波形合成以及合成后处理等多个步骤。
通过这些步骤的处理和转换，文本可以被转化成具有人类声音特点的语音信号，实现了计算机对语音的模拟和合成。
使用ChatGPT技术进行智能音频处理与语音识别的技巧
使用ChatGPT技术进行智能音频处理与语音识别的技巧随着人工智能技术的不断发展，ChatGPT技术在智能音频处理与语音识别领域应用日益广泛。
ChatGPT技术以其强大的语义理解和生成能力，使得音频处理和语音识别更加高效和准确。
本文将介绍使用ChatGPT技术进行智能音频处理与语音识别的一些技巧。
首先，对于智能音频处理，ChatGPT技术能够实现音频的转录、分析和处理。
在进行音频转录时，我们可以将音频输入ChatGPT模型，通过模型生成相应的文本。
为了提高准确率，可以采用以下技巧。
首先，音频的清晰度对于转录的准确性至关重要。
因此，我们需要确保音频质量良好，可以通过采集优质麦克风进行录制，减少噪音干扰。
其次，对于特殊领域的音频，可以使用预训练的ChatGPT模型作为基准，在此基础上针对特定领域进行微调，以提高转录效果。
此外，结合文本后处理技术，对转录结果进行校对与优化，例如基于语法规则和上下文信息进行修正，进一步提高准确性。
其次，对于语音识别任务，ChatGPT技术能够将语音信号转换为相应的文本。
在进行语音识别时，我们可以采用以下技巧来提高识别准确率。
首先，对于不同背景噪声下的语音信号，我们可以使用ChatGPT模型进行降噪处理，提高语音信号的清晰度。
其次，对于语速较快或语气急促的语音，ChatGPT技术也能够处理并提高识别准确率。
此外，模型的训练数据对于语音识别的性能也非常重要，可以通过增加训练数据量、多样化训练数据等方式来提高模型的泛化能力。
值得注意的是，在使用ChatGPT技术进行智能音频处理与语音识别时，我们需要注意隐私和安全问题。
由于ChatGPT技术需要处理用户的音频数据，因此在数据传输和存储过程中，需要采取一系列措施来确保数据的安全和隐私。
例如，使用加密技术来保护数据传输过程中的机密性，采用访问控制等手段确保数据存储过程中的安全性。
另外，ChatGPT技术也可以结合其他相关技术进行更加高级的音频处理和语音识别任务。
利用Matlab进行语音合成和音频增强处理
利用Matlab进行语音合成和音频增强处理引言人类语音是一种重要的交流工具，语音合成和音频增强处理是利用计算机技术来模拟和改善语音信号的质量和特征的方法。
在实际应用中，利用Matlab进行语音合成和音频增强处理可以帮助我们实现更好的语音识别、语音合成和音频处理效果。
本文将介绍如何利用Matlab进行语音合成和音频增强处理，并探讨其在实际应用中的潜在价值。
一、语音合成语音合成是指通过计算机技术将文本转化为与人类语音相似的声音信号。
利用Matlab可以通过多种方法进行语音合成，其中最常用的方法之一是基于合成过程的参数提取和重构。
在语音合成中，首先需要从文本中提取语音的特征参数，例如基频、共振峰频率等。
然后，根据这些参数和合成模型，可以通过数字信号处理技术将这些特征参数转化为声音信号。
最后，可以应用数字信号处理算法来改善合成声音的质量。
除了基于合成过程的方法，利用深度学习和神经网络等技术进行语音合成也是一种常见的方法。
这些方法可以通过训练模型来实现高质量的语音合成，但是需要大量的数据和计算资源。
二、音频增强处理音频增强处理是指通过算法和技术改善音频信号的质量和清晰度。
利用Matlab 可以进行多种音频增强处理，例如降噪、去混响、音频增益调整等。
降噪是一种常见的音频增强处理方法，它可以通过去除环境噪声和其他干扰声音来提升语音信号的清晰度。
利用Matlab可以应用数字滤波器和自适应滤波器等算法来实现降噪处理。
去混响是另一种常见的音频增强处理方法，它可以通过去除声音的反射和共振效应来改善音频信号的质量。
利用Matlab可以应用卷积混响模型和数字滤波器等算法来实现去混响处理。
除了降噪和去混响，音频增益调整也是一种常见的音频增强处理方法。
它可以通过调整音频信号的增益来改变音频信号的音量和动态范围。
三、实例应用利用Matlab进行语音合成和音频增强处理在实际应用中具有广泛的潜在价值。
下面举例说明几个应用场景：1. 语音合成应用于自动语音电话系统。
Matlab中的语音合成与音频处理技巧
Matlab中的语音合成与音频处理技巧引言随着科技的进步和人们对多媒体技术的需求不断增长，语音合成和音频处理技巧在各行各业中扮演着越来越重要的角色。
Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们实现高质量的语音合成和音频处理。
本文将介绍一些在Matlab中实现语音合成和音频处理的技巧，希望能对读者有所帮助。
一、语音合成技巧1.1 语音信号的生成在Matlab中，我们可以使用`synthesize`函数来生成语音信号。
它可以根据给定的参数生成特定的声音。
例如，我们可以设置基频、共振频率等参数来合成特定的发音。
另外，我们还可以通过修改参数来模拟不同的音色。
这样，我们就可以按照需要生成各种语音信号。
1.2 语音参数的调整通过调整一些参数，我们可以改变语音信号的特性。
例如，可以通过改变共振频率来调节音高，改变语速参数来调整语速，以及调整音量参数来控制音量大小。
这些参数的调整可以帮助我们实现更加自然和灵活的语音合成效果。
1.3 文字转语音在Matlab中，我们可以使用`text2speech`函数将文字转换为语音。
这个函数可以将输入的文字转化为对应的语音信号，并以音频文件的形式保存下来。
这个功能在很多应用场景，比如语音助手、教育工具等方面有着广泛的应用。
二、音频处理技巧2.1 音频文件的读取和保存在Matlab中，我们可以使用`audioread`函数来读取音频文件，并使用`audiowrite`函数将处理后的音频保存为新的文件。
这些函数提供了快速且便捷的方式来处理音频文件，使得我们可以更加灵活地进行音频处理。
2.2 音频信号的时域分析Matlab中提供了许多函数来对音频信号进行时域分析，比如`waveform`、`spectrogram`等。
通过对音频信号进行时域分析，我们可以获取到音频信号的波形图、频谱图等信息，从而更好地理解和处理音频信号。
2.3 噪声去除在音频处理中，噪声是一个常见的问题，影响了音频的质量和可听性。
计算机音频处理实验实现声音的合成与编辑
计算机音频处理实验实现声音的合成与编辑在计算机科学和音频技术领域中，音频处理是一项重要的研究领域。
通过利用计算机的强大性能和各种音频处理算法，我们可以对音频进行合成和编辑，创造出各种独特的声音效果。
本文将介绍一些常见的计算机音频处理实验，通过这些实验的探索，我们可以深入了解声音的合成与编辑。
一、音频合成实验音频合成是通过音频合成算法和技术将多个音频信号合并为一个整体声音的过程。
它可以用于虚拟乐器音色的合成、语音合成、自然声音合成等。
以下是一个简单的音频合成实验：1. 实验目的：合成一个简单的钢琴音色。
2. 实验步骤：a) 收集钢琴音色的波形数据。
b) 分析钢琴音色的频谱特征，包括音调、音量、音色等。
c) 基于分析结果，利用合成算法生成钢琴音色的合成波形。
d) 调整合成参数，使合成音色更加真实和逼真。
3. 实验结果：合成一个逼真的钢琴音色，并进行音频播放测试。
通过上述实验，我们可以了解到音频合成的基本原理和步骤，并可以进一步探索和研究其他复杂的音色合成算法。
二、音频编辑实验音频编辑是指对已有音频进行剪切、混音、效果处理等操作，以实现声音的修改和优化。
音频编辑常用于音频文件的处理、音乐制作和音频后期制作等领域。
以下是一个音频编辑实验的示例：1. 实验目的：对一段录制好的声音进行背景音乐添加和音频效果处理。
2. 实验步骤：a) 导入要编辑的音频文件至音频编辑软件中。
b) 导入背景音乐文件，并将其与原始音频进行混音。
c) 添加音频效果处理，如均衡器、混响、压缩等。
d) 预览和调整编辑效果，使其符合要求。
3. 实验结果：生成一段具有背景音乐和音频效果的优化声音，并进行音频播放测试。
通过这个实验，我们可以体会到音频编辑的过程和音频效果处理的重要性，提升对声音合成和编辑的掌握能力。
结论计算机音频处理实验为我们提供了一个深入了解声音合成与编辑的机会。
通过这些实验，我们可以了解音频合成和编辑的原理和技术，掌握各种音频处理算法和工具的使用。
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一个字节，以保持“字对齐”。
7.3 常用音频文件
一般而言，块与块不能相互嵌套。但有两种情况可以例外，即分别以RIFF 及LIST为辨别码的Chunk可以包含子Chunk。其中RIFF块的级别最高，它
可以包括LIST块。RIFF块和LIST块与其他块不同，RIFF块的数据总是以
一个指定文件中数据存储格式的 4个字符码（称为格式类型）开始，如 WAVE文件有一个WAVE的格式类型。LIST块的数据总是以一个指定列表
③ 音色。由叠加在声音基波上的谐波所决定，一个声波上的谐波越丰富，音
色越好。
7.1 音频信号
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。
② 数据大小用32位无符号数值表示，表示Chunk―数据”的长度和Chunk―数据” 后附加的数据长度，这一值还包括Chunk―辨别码”和Chunk―大小”所占用 的空间； ③ 数据是指二进制数据，用来描述具体的声音信号，数据可以是固定长度也 可以是可变长度。相对于RIFF文件起始位置，数据是“字对齐”的，这样 可以提高数据访问速度。如果数据的字节长度为奇数，在数据后面要附加
7.1 音频信号
2 MIDI音频
将电子乐器演奏时的指令信息(例如音高、音长和力度等)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。MIDI音频重放时，必须经过合成器将MIDI指令译成相应的 声音信号，再由声卡上的混音器混合后生成声波，最后由音箱播出音乐。 MIDI音频的*.MID文件中可以包含多达16种不同乐器的声音定义。MIDI文
但是：
如果仅是传导障碍，若能够想办法通过其他途径将振动传递给听觉神经， 则仍然能够感知声音。 例如： 骨传导。
引言
骨传导：声音通过头骨、颌骨传到听觉神经。贝多芬耳聋后，就是通过骨
传导进行创做的。
声音的产生（振动） 声音的传播（介质） 鼓膜振动 听小骨及其它组织 听觉神经
头骨、骨
大脑(引起听觉,听到声音)
有些歌唱演员在录音时，常带着耳机！
引言
三、双耳效应
为什么人和动物都有两只耳朵? 是“上帝”多余的杰作？显然不是。 对于同一个声音，两耳感受到的强度不同、感受到的时间不同、感受到的 振动的步调不同等，这些差异使人形成了辨别方向的感觉。 如果：我们转动头颅，两耳听到同样的响度、步调，表明声源就在我们的正前
7.3 常用音频文件
Windows支持两种资源交互文件格式（Resource Interchange File Format， RIFF）的音频文件：MIDI文件和波形音频WAVE文件，目前最常用的是
WAVE文件。
7.3 常用音频文件
一、RIFF格式
RIFF可以看做是一种树状结构，其基本构成单位为“块”（Chunk），它 犹如树状结构中的节点。每个Chunk由“辨别码”（ID）、“数据大小”
引言
二、声音传导
人靠耳朵听声音,那么耳朵是通 声音的产生（振动） 声音的传播（介质）
过什么途径感知声音的呢?
空 气 传 导 过 程
鼓膜振动 听小骨及其它组织 听觉神经
大脑(引起听觉,听到声音)
引言
在空气传导的整个过程中，任何部分发生障碍（例如鼓膜、听小骨或听觉 神经损坏），人都会失去听觉,成为聋哑人!!
方或正后方。 ——立体听觉
1. 两只眼睛——立体视觉 2. 两个鼻孔——交替呼吸
引言
四、人的话音由声道产生，分为浊音和清音两种类型
（1）浊音
浊音由声带振动产生的准周期脉冲引起，每次振动使一股空气从肺部流进声
道并激励声道，各股空气之间的间隔称为音调间隙或音调周期T。 或者说，激励的速度就是音调。
引言
除了上面所提到的数字电话编码标准外，调幅广播的音频信号范围为50 Hz～7 kHz，又称“7 kHz音频信号”，其最高频率为7 kHz，当使用16 kHz
对其采样并进行14位二进制编码时，其数据的传送速率为224 KB/s。
为了对最高频率进行压缩，CCITT于1988年为其制定了G.722标准，标准规 定这种信号的数据传送率为64 KB/s。
引言
为什么： 当人们将自己的声音录入录音机后，再播放出来，通常会感觉到播放出的
声音不像自己的声音了。其实，即使不考虑录音质量带来的因素，也会出
现这样的现象。为什么呢？ 原因： 人们听自己的说话的声音时，主要是以骨传导为主空气传导为辅；而听录 音时是以空气传导为主骨传导为辅的，所以听起来有所不同！ 现象：
（2）清音 清音由空气通过声道时，受声道某些部分压缩引起，较浊音而言更具有随
机性。
话音信号的频谱间隔对应音调周期T，包络信号是浊音在时域中实际波形的
函数(音量大小)，上限频率fm＝3～4 kHz，一般取3.4 kHz，存在三个峰点F1、 F2、F3，即谐振峰，话音信号的时域波形及其频谱如下图所示。
引言
7.1 音频信号
三、音频的种类
在自然界中，声音包含声响、语音和音乐等三种形式。在多媒体系统中， 声音不论是何种形式都是一种装载信息的媒体，统称为音频。由产生音频 的方式不同音频被分为波形音频，MIDI音频和CD音频三类。
7.1 音频信号
1 波形音频
以声波表示的声响、语音、音乐等各种形式的声音经过声音获取设备(例如
0 .0 5
0 .2
3 .4
7
15
20
f / kH z
7.1 音频信号
声音的频率分布 次声波 <20Hz 人耳可听域（音频） 20～20,000Hz 超声波 >20,000Hz
话 声 源 种
音
信
号
300Hz ～ 3,000Hz 频
调 幅 广 播 ( AM)
调频广播(FM) 高 级 音 响
50Hz ～ 7,000Hz
7.2 音频的获取与处理
三、音频信号的回放
经压缩的音频信号以一定的格式记录在有关的媒体上，例如，磁带、磁盘 及光盘等，或者以一定的格式传送到接收端。 在音频信号接收端或由媒体回放音频信号时，首先由专用的硬件或软件对 压缩数据进行解压缩，恢复音频数字信号，然后，经由下图所示的电路框 图对音频信号进行放音。
多媒体开发与编程
7 音频处理与语音合成
音频信号
音频信号的获取与处理
常用音频文件
声卡基础
声音播放 MCI基础 设计简单的音频播放器 *语音合成
引言
我们生活的世界充满了各种声音
引言
听一听 猜一猜
---（事物）发出的---（怎样的）声音”
引言
通过对各类声音生成机理的深入研究，学者们发现：
一、声音是由振动产生的
声音是由于物体振动产生的。把正在发声的物体叫做声源。固体、液体、
气体都能发声，都可以作为声源。
引言
据说： 法国物理学家帕斯卡小时候在厨房玩，听到厨师用刀叉敲打盘子发出声音。
他很好奇，发现盘子被敲打后声音不断，但当用手按住盘子后，声音立即停
止了。帕斯卡通过反复试验、仔细研究，揭开了发声的奥秘：发声的根本原 因是物体的振动，敲打只是使物体振动起来。
接 口 微 型 机
音箱
功放
压放
滤波
D /A
7.2 音频的获取与处理
四、有关音频信号的标准及规范
下表中列出了国际电报电话咨询委员会 (CCITT)，欧洲移动通信专家组 (GSM)，美国移动通信标准(CTIA)及美国国家安全局各自制定的有关电话 通信的编码标准。 下表中还给出了各种标准的大致使用领域以及它们的质量，其中，质量是 以最高为5.0分来表示的。
CD音频是指以44.1 kHz频率、16位精度采样而获得的一种立体声数字化声
音。
7.2 音频的获取与处理
一、音频信号的获取
音频信号的获取框图如下图所示。 Nhomakorabea微 话筒 放大 滤波 采样 保持 A /D 接口 型 机
采样 脉冲
7.2 音频的获取与处理
二、音频信号的处理
不管多媒体信息是音频信号还是视频信号，其数据量都是十分巨大的。 如图所示的那样，经A/D转换的数字化音频信号直接进入计算机进行存储 (记录)或进行传送，是不可取的。
x (t ) 音调周期 T
t T X (f) (a)
话音信号(浊音)的时域波形
t (b) X (f) F1 F2 F3
话音信号(清音)的时域波形
1/T (c)
fm(3 ～ 4 k H z )
f
话音信号(浊音)的频谱
引言
通过对话音信号的分析可知：
同一个人的话音信号的周期T大致是不变的。
7.1 音频信号
7.1 音频信号
如果有陨石撞上月球，地球上的人能否听到撞击声？
听不到，因为声音在真空中无法传播。
7.1 音频信号
2 声音的三要素
音调、音强和音色称为声音的三要素。
① 音调。与声波的频率相关，频率高则音调高，频率低则音调低。音调高时
声音尖锐，俗称高音；音调低时声音沉闷，俗称低音。人的耳朵对于声音 的感知频率范围为20 Hz～20 kHz之间。低于20 Hz的声波为次声波，高于 20 kHz的声波称为超声波。 ② 音强。取决于声波的幅度，振幅高时音强强，振幅低时音强弱。
20Hz ～ 15,000Hz 3Hz ～ 40,000Hz
带 宽 度
类
7.1 音频信号
二、声音基本特性