雷运发第3章音频信息处理
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音频信息处理技术PPT课件
情感分析的应用
语音助手、智能客服、社交媒体情感分析等。
情感分析的挑战
情感状态受多种因素影响，如个人情绪、环境噪音等，准确判断情 感状态较为困难。
基于深度学习的音频识别与分类
深度学习在音频识别与分类中的应用
01
利用深度学习算法对音频信号进行特征提取和分类，
提高识别与分类的准确率。
深度学习在音频处理中的优势
音频隐写技术通常采用最低有效位替换、频域隐写等方法， 将秘密信息嵌入到音频信号中，同时保持音频信号的听感 质量。
音频隐写技术的优点包括高隐蔽性和低误码率，能够在传 输过程中抵抗噪声和干扰，实现信息的可靠传输。
音频信息伪装技术
音频信息伪装技术是一种将秘密信息隐藏在普通音频信号中，同时使秘 密信息难以被察觉的技术。
实时性
音频信息处理技术能够实时地对音频信号进行处理，满足实时通信、 语音识别等应用需求。
高效性
音频信息处理技术采用了高效的数字信号处理算法，能够快速地处理 大量的音频数据。
交互性
音频信息处理技术可以实现人机交互，使得人与机器之间的交流更加 自然和便捷。
音频信息处理技术的应用领域
语音识别
音频编辑与合成
应用。
详细描述
倒谱分析能够提供音频信号的倒谱结构，有助于识别 和分类不同的声音。
音频信号的梅尔滤波器组分析
总结词
梅尔滤波器组是一种用于 音频信号处理的滤波器组 。
详细描述
梅尔滤波器组可以将音频 信号分解成多个不同频带 的成分，能够更好地处理 音频信号中的细节和动态 范围。
总结词
梅尔滤波器组分析能够提 供音频信号的频带结构， 有助于提取和分类不同的 声音特征。
音频信息伪装技术通常采用声音替换、声音掩蔽等方法，将秘密信息嵌 入到音频信号中，同时通过调整音频信号的频率、幅度和节奏等参数， 使秘密信息难以被察觉。
语音助手、智能客服、社交媒体情感分析等。
情感分析的挑战
情感状态受多种因素影响，如个人情绪、环境噪音等，准确判断情 感状态较为困难。
基于深度学习的音频识别与分类
深度学习在音频识别与分类中的应用
01
利用深度学习算法对音频信号进行特征提取和分类，
提高识别与分类的准确率。
深度学习在音频处理中的优势
音频隐写技术通常采用最低有效位替换、频域隐写等方法， 将秘密信息嵌入到音频信号中，同时保持音频信号的听感 质量。
音频隐写技术的优点包括高隐蔽性和低误码率，能够在传 输过程中抵抗噪声和干扰，实现信息的可靠传输。
音频信息伪装技术
音频信息伪装技术是一种将秘密信息隐藏在普通音频信号中，同时使秘 密信息难以被察觉的技术。
实时性
音频信息处理技术能够实时地对音频信号进行处理，满足实时通信、 语音识别等应用需求。
高效性
音频信息处理技术采用了高效的数字信号处理算法，能够快速地处理 大量的音频数据。
交互性
音频信息处理技术可以实现人机交互，使得人与机器之间的交流更加 自然和便捷。
音频信息处理技术的应用领域
语音识别
音频编辑与合成
应用。
详细描述
倒谱分析能够提供音频信号的倒谱结构，有助于识别 和分类不同的声音。
音频信号的梅尔滤波器组分析
总结词
梅尔滤波器组是一种用于 音频信号处理的滤波器组 。
详细描述
梅尔滤波器组可以将音频 信号分解成多个不同频带 的成分，能够更好地处理 音频信号中的细节和动态 范围。
总结词
梅尔滤波器组分析能够提 供音频信号的频带结构， 有助于提取和分类不同的 声音特征。
音频信息伪装技术通常采用声音替换、声音掩蔽等方法，将秘密信息嵌 入到音频信号中，同时通过调整音频信号的频率、幅度和节奏等参数， 使秘密信息难以被察觉。
音频信息处理介绍课件
音频特效：为影视制作添加特殊音效，
音频修复：对受损的音频进行修复，
0 3 如爆炸、雷声等
0 4 提高音质和清晰度
音频合成：将多个音频源合成为一个完
0 5 整的音频文件，方便后期处理和播放
音频压缩：对音频进行压缩，减小文件
0 6 大小，提高传输速度和存储效率
音频处理在教育与科研中的应用
01 语音识别：将语音转换
选择处理 功能：根 据需要选 择相应的 处理功能， 如剪辑、 合并、降 噪等。
设置处理 参数：根 据需要调 整处理参 数，如音 量、音高、 速度等。
预览处理 效果：在 软件中预 览处理后 的音频效 果，确认 是否满意。
导出处理 结果：将 处理后的 音频文件 导出为所 需的格式， 如MP3、 WAV等。
为文本，用于辅助教学
和特殊教育需求
02 语音合成：将文本转换
为语音，用于制作有声
读物和辅助阅读
03 音频分析：分析音频信
号，用于音乐教育、声
学研究和语音研究
04 音频处理技术：用于音
频编辑、混音和音效处
理，提高教育与科研项
目的质量与效果
音频信息处理发展趋势
音频处理技术的发展趋势
深度学习技术的应用：利用深度学习技术进 行音频处理，提高处理效果和效率
保存处理 设置：将 处理设置 保存为预 设，方便 下次使用。
01
02
03
04
05
06
音频信息处理应用案例
音频处理在音乐制作中的应用
01
音频编辑：对音频进行剪切、合 02
音频效果处：添加混响、回声、
并、调整音量等操作
延迟等效果，增强音乐表现力
03
音频合成：将多个音频片段合成
3.第三章 语音信号处理基础
N-1
Mj = ∑ x j(n) n=0 n=0 (n):原样本序列x(n) 时刻起,由长度为N x(n)在 x (n):原样本序列x(n)在j时刻起,由长度为N
j 的窗口w(n)所切取出的短时语音段. 的窗口w(n)所切取出的短时语音段. w(n)所切取出的短时语音段
短时平均过零数Zj的定义 短时平均过零数Zj的定义
j 的窗口w(n)所切取出的短时语音段. 的窗口w(n)所切取出的短时语音段. w(n)所切取出的短时语音段
Elog(j) = 10log10(1+Ej) (j):语音信号的对数短时平均能量(分贝). Elog(j):语音信号的对数短时平均能量(分贝).
短时平均幅度Mj的定义 短时平均幅度Mj的定义
3.4 倒谱域分析
倒谱的概念* 3.4.1 倒谱的概念* 倒谱的分析流程* 3.4.2 倒谱的分析流程* 倒谱系数的求法* 3.4.3 倒谱系数的求法* 倒谱分析在语音识别中的用途 在语音识别中的用途* 3.4.4 倒谱分析在语音识别中的用途*
3.5 线性预测分析
线性预测分析的概念* 3.5.1 线性预测分析的概念* 线性预测系数的求解* 3.5.2 线性预测系数的求解* 线性预测分析在语音识别中的用途* 3.5.3 线性预测分析在语音识别中的用途*
3.5.2 线性预测系数的求解概要(1) 线性预测系数的求解概要(1)
(n)表示时刻 的预测误差: 表示时刻n (1)设ej(n)表示时刻n的预测误差:
(n)ej(n) = xj(n)- x'j(n) = xj(n)+a1xj(n-1)+a2xj(n-2)+ (n(n… apxj(n-p) (n(n这里, = ∑aixj(n-i) (这里,a0 = 1.0.)
Mj = ∑ x j(n) n=0 n=0 (n):原样本序列x(n) 时刻起,由长度为N x(n)在 x (n):原样本序列x(n)在j时刻起,由长度为N
j 的窗口w(n)所切取出的短时语音段. 的窗口w(n)所切取出的短时语音段. w(n)所切取出的短时语音段
短时平均过零数Zj的定义 短时平均过零数Zj的定义
j 的窗口w(n)所切取出的短时语音段. 的窗口w(n)所切取出的短时语音段. w(n)所切取出的短时语音段
Elog(j) = 10log10(1+Ej) (j):语音信号的对数短时平均能量(分贝). Elog(j):语音信号的对数短时平均能量(分贝).
短时平均幅度Mj的定义 短时平均幅度Mj的定义
3.4 倒谱域分析
倒谱的概念* 3.4.1 倒谱的概念* 倒谱的分析流程* 3.4.2 倒谱的分析流程* 倒谱系数的求法* 3.4.3 倒谱系数的求法* 倒谱分析在语音识别中的用途 在语音识别中的用途* 3.4.4 倒谱分析在语音识别中的用途*
3.5 线性预测分析
线性预测分析的概念* 3.5.1 线性预测分析的概念* 线性预测系数的求解* 3.5.2 线性预测系数的求解* 线性预测分析在语音识别中的用途* 3.5.3 线性预测分析在语音识别中的用途*
3.5.2 线性预测系数的求解概要(1) 线性预测系数的求解概要(1)
(n)表示时刻 的预测误差: 表示时刻n (1)设ej(n)表示时刻n的预测误差:
(n)ej(n) = xj(n)- x'j(n) = xj(n)+a1xj(n-1)+a2xj(n-2)+ (n(n… apxj(n-p) (n(n这里, = ∑aixj(n-i) (这里,a0 = 1.0.)
第二章 音频信息处理ver3.0
则为双声道或立体声。 声道数：
2.0（双声道立体声） 2.1（双声道加一超重低音声道） 4.1（发音点：前左、前右、后左、后右、超重低音） 5.1（比4.1声道增加一个中置单元，增加整体影院效果） 7.1（比4.1声道增加中左、中右发音点）
第二章 音频信息处理
26
2.2 音频信息数字化
1、采样 • 采样(sampling)－在时间轴上对信号数字化。 • 采样周期：对连续信号采样的时间间隔T • 采样频率：单位时间内的采样次数（1/T）。
• 采样频率越高，可恢复的声音保真度越好。 • 常用采样频率
11.025KHz、22.05KHz、44.1KHz、48KHz。 如何保证采样的声音不失真？
2、声音的分类
• 声音：无规则的噪音和有规则的音频信号。 • 音频信号携带的信息可分为：语言、音乐和音效等三类。
第二章 音频信息处理
5
2.1 声音概述
3、声音的三要素
音调、音色和音强是声音的三要素。
在任一时刻，模拟声波信号曲线都可以分解为一系列正弦
波的线性叠加。
f (t0 ) An sin(n0 n )
第二章 音频信息处理
24
2.2 音频信息数字化
二、模拟信息数字化的主要优点
➢ 数字信号计算是一种精确的运算方法，它不受时间和环境变 化的影响；
➢ 表示部件功能的数学运算不是物理上实现的功能部件，而是 仅用数学运算去模拟，其中的数学运算也相对容易实现；
➢ 可以对数字运算部件进行编程，如欲改变算法或改变某些功 能，还可对数字部件进行再编程。
电话话音 200~3400
8
8
宽带音频
50~7000
16
16
调频广播
2.0（双声道立体声） 2.1（双声道加一超重低音声道） 4.1（发音点：前左、前右、后左、后右、超重低音） 5.1（比4.1声道增加一个中置单元，增加整体影院效果） 7.1（比4.1声道增加中左、中右发音点）
第二章 音频信息处理
26
2.2 音频信息数字化
1、采样 • 采样(sampling)－在时间轴上对信号数字化。 • 采样周期：对连续信号采样的时间间隔T • 采样频率：单位时间内的采样次数（1/T）。
• 采样频率越高，可恢复的声音保真度越好。 • 常用采样频率
11.025KHz、22.05KHz、44.1KHz、48KHz。 如何保证采样的声音不失真？
2、声音的分类
• 声音：无规则的噪音和有规则的音频信号。 • 音频信号携带的信息可分为：语言、音乐和音效等三类。
第二章 音频信息处理
5
2.1 声音概述
3、声音的三要素
音调、音色和音强是声音的三要素。
在任一时刻，模拟声波信号曲线都可以分解为一系列正弦
波的线性叠加。
f (t0 ) An sin(n0 n )
第二章 音频信息处理
24
2.2 音频信息数字化
二、模拟信息数字化的主要优点
➢ 数字信号计算是一种精确的运算方法，它不受时间和环境变 化的影响；
➢ 表示部件功能的数学运算不是物理上实现的功能部件，而是 仅用数学运算去模拟，其中的数学运算也相对容易实现；
➢ 可以对数字运算部件进行编程，如欲改变算法或改变某些功 能，还可对数字部件进行再编程。
电话话音 200~3400
8
8
宽带音频
50~7000
16
16
调频广播
信息技术第3章音频编辑与处理
3.1.2 声音的三要素
●音调－－也叫音高，代表声音的高低，与 频率有关，频率越高，音调越高。
● 音调 不同的声源具有自己特定的音调，如果改变了声源的音调，
则声音会发生质的转变，使人无法辨别声源本来的面目。
教学进程
3.1.2 声音的三要素
●音强－－也叫响度，代表声音的强度，即 音量
● 与声波的振幅成正比，振幅越大，强度越大 由于物体在振动时候并不总是规则的，所以声音又有“乐音”
教学进程
3.2 数字音频
3.2.2 常见的音频文件格式
3. WMA格式 WMA格式是Windows Media Audio编码后的文件格式。WMA格 式以减少数据流量但保持音质的方法来达到更高的压缩率目的， 其压缩率一般可以达到1:18。WMA格式支持防复制功能，她支 持通过Windows Media Rights Manager加入保护，可以限制播放 时间和播放次数甚至于播放的机器。WMA格式也支持流媒体技 术，可以在网络上在线播放。
STOP
3.1.1 声音的基本概念
●声音是因为物体振动而产生的。机械振动或气流扰动引起周围弹性媒 介发生波动，产生声波
●自然界中声音是靠空气传播的 ●声音在空气中能引起非常小的压力变化 ●声源所引起的空气压力变化，被耳朵的耳膜所检测， 然后产生电信号刺激大脑的听觉神经，从而使人们能 ●自然界的各种声音大都具有周期性的强弱变化的特性， 因而也使得输出的压力信号周期变化
220 ~ 880 174.6 ~ 698 130.8 ~523.2 110 ~ 440 87.3 ~ 349.2 261.6 ~ 783.9 220 ~ 659.2
音宽(度) 17 15 15 15 15 15 15 12 12
多媒体信息处理技术
《多媒体信息处理技术》教学大纲一、课程基本信息课程名称：多媒体信息处理技术课程性质：专业必修先修课程：计算机应用基础适用专业：计算机信息管理、软件技术开课学期：第2学期学时：54学时学分：3学分二、课程的性质和任务《多媒体信息处理技术》课程是广东理工职业学院计算机信息管理专业与软件技术专业的一门专业必修课。
主要任务是介绍多媒体技术的基本概念、硬件环境，多媒体音频、图像、视频、动画制作技术及多媒体作品的设计与制作。
三、相关课程的衔接学习该课程前要求学生对计算机系统的构成和Windows操作界面的使用有所了解，多媒体信息音频、图像、视频、动画制作技术应用于计算机辅助教育，为其他专业课程做辅助。
四、教学方法与重点、难点教学方法：理论+课内实践重点和难点：第3章多媒体音频技术、第4章多媒体图像处理技术、第5章多媒体视频处理技术、第6章多媒体动画制作技术、第7章多媒体作品的设计与制作五、建议学时分配以表格方式表现各章节的学时分配，表格如下：六、课程考核本课采用闭卷上机操作考试，时间120分钟。
平时成绩占总评成绩的50%，期末成绩占总评成绩的50%。
七、教材及主要参考书教材：《多媒体技术与应用教程》雷运发主编，清华大学出版社，2019年9月第1版。
参考书：《Adobe Audition2.0经典教程》美国Adobe公司著，人民邮电出版社，2019年9月第1版《计算机图像处理技术—Adobe Photoshop CS2》汪可、张明真主编，高等教育出版社，2019年1月第1版《精通Authorware 7.0》张远龙王兢等编著，中国科学技术出版社，2019年4月第1版、《Adobe Premiere Pro CS3经典教程》美国Adobe公司著，人民邮电出版社，2019年9月第1版八、教学内容以“章节”为单位说明本章节的教学内容、教学基本要求和重点、难点，各章节格式如下：第一章多媒体的基本概念1、教学内容●多媒体的基本概念●多媒体相关技术简介●多媒体技术的发展与应用2、教学基本要求●了解媒体、多媒体的定义以及媒体的分类；●了解多媒体的相关技术（如压缩技术、音视频技术等）及其应用；●掌握多媒体的特征和多媒体系统的构成；●了解多媒体的发展历史及其发展趋势。
第三章音频信号处理技术
模拟信号与数字信号
多媒体技术基础与应用
模拟信号：时间或幅度上连续的信号
• 时间上“连续”是指在一个指定的时间范围内
信号的幅值有无穷多个；
• 幅度上“连续”是指幅度的数值有无穷多个；
多媒体技术基础与应用
数字信号：幅值被限制在有限个数值之内，
即幅值只能取有限的几个数值
3.1 音频信号的基本概念
• 脉冲编码调制PCM（Pulse Code Modulation）是一种模
数转换的最基本编码方法
• 模数转换有两个步骤：第一步是采样，就是每隔一段时
间间隔读一次声音的幅度；第二步是量化，就是把采样 得到的声音信号幅度转换成数字值。
采样（sampling）
多媒体技术基础与应用
– 采样：在某些特定的时刻对模拟信号
进行测量，即每隔一定的时间测量一 次声音信号的幅值；把时间连续的模 拟信号转换成时间离散、幅度连续的 采样信号；
采样（sampling）
多媒体技术基础与应用
– 样本：每次采样都记录下原始模拟声
波在某一时刻的状态，称之为样本； 将一系列的样本连接起来，就可以描 述一段声波了
– 均匀采样：采样的间隔时间相等
感度向高频和低频两个方向降低。
• 低于某个阈值的声音人耳无法听到，该阈值取决于频率，
声音信号中低于该阈值的分量无需传送，对人耳而言是不 相关信息。
图 听觉阈值与频率关系
多媒体技术基础与应用
与音频 编码相关的人耳特性
图4.7 频域掩蔽
• 掩蔽现象：
– 例如一个测试人员听一个幅 度固定的1kHz正弦波，同 时添加其他不同频率和幅度 的正弦波，发现在1kHz附 近低于某个阈值的其他正弦 信号听不到，该阈值取决于 频率，称作掩蔽阈值。
第3章_数字音频处理技术
▪ 8kHz，11.025kHz，22.05kHz，16kHz，37.8 kHz， 44.1 kHz，48 kHz。
▪ 其中8kHz ，11.025 kHz，22.05 kHz，44.1 kHz 是音频工业标准采样频率，多数声卡都支持。市 场上的非专业声卡的最高采样率为48kHz，专业 声卡可高达96kHz或以上。
▪ 例如：8位的声音从最低到最高有28，即256个级别，16位 声音有216，即65536个级别。位数越多，音质越细腻，但 数据量也越大。
❖ 量化位数主要有8位和16位两种。专业级别使用24位 甚至32位。
❖量化的方法可以归纳为两类：一类称为均 匀量化，另一类称为非均匀量化。
均匀量化
❖ 采用相等的量化间隔 对采样得到的信号做 量化就是均匀量化。
❖把量化后的值写成有利于计算机传输和存 储的数据格式，这称之为编码。
例如，模拟电压幅度、量化和编码的关系
电压范围(V) 0.5～0.7 0.3～0.5 0.1～0.3 -0.1～0.1 -0.3～-0.1 -0.5～-0.3 -0.7～-0.5 -0.9～-0.7
量化 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4
编码 011 010 001 000 111 110 101 100
3. 影响声音数字化质量的主要因素
❖ 采样频率：也就是每秒钟需要采集多少个 声音样本
❖量化位数：每个声音样本的位数应该是多 少，也叫量化精度
❖声道数：指所使用的声音通道的个数
（1） 采样频率
❖采样频率决定了声音的保真度 。频率以kHz （千赫兹）去衡量。
音频文件格式
▪ VOC：Creative公司的声霸卡(Sound Blaster)使用的 波形音频文件格式。
▪ MID：Windows的MIDI文件（MIDI Audio）存储格式。 ▪ MP3： MP3压缩格式文件。
▪ 其中8kHz ，11.025 kHz，22.05 kHz，44.1 kHz 是音频工业标准采样频率，多数声卡都支持。市 场上的非专业声卡的最高采样率为48kHz，专业 声卡可高达96kHz或以上。
▪ 例如：8位的声音从最低到最高有28，即256个级别，16位 声音有216，即65536个级别。位数越多，音质越细腻，但 数据量也越大。
❖ 量化位数主要有8位和16位两种。专业级别使用24位 甚至32位。
❖量化的方法可以归纳为两类：一类称为均 匀量化，另一类称为非均匀量化。
均匀量化
❖ 采用相等的量化间隔 对采样得到的信号做 量化就是均匀量化。
❖把量化后的值写成有利于计算机传输和存 储的数据格式，这称之为编码。
例如，模拟电压幅度、量化和编码的关系
电压范围(V) 0.5～0.7 0.3～0.5 0.1～0.3 -0.1～0.1 -0.3～-0.1 -0.5～-0.3 -0.7～-0.5 -0.9～-0.7
量化 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4
编码 011 010 001 000 111 110 101 100
3. 影响声音数字化质量的主要因素
❖ 采样频率：也就是每秒钟需要采集多少个 声音样本
❖量化位数：每个声音样本的位数应该是多 少，也叫量化精度
❖声道数：指所使用的声音通道的个数
（1） 采样频率
❖采样频率决定了声音的保真度 。频率以kHz （千赫兹）去衡量。
音频文件格式
▪ VOC：Creative公司的声霸卡(Sound Blaster)使用的 波形音频文件格式。
▪ MID：Windows的MIDI文件（MIDI Audio）存储格式。 ▪ MP3： MP3压缩格式文件。