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声音基础




1 音频参数:采样频率、声道、采样精度、比特率、编码方式
以Foobar2000音乐播放器界面(图1)为例说明,左下角视图为波形,右下为频谱,右上为音乐文件常规属性(此界面是为叙述方便而定义,不代表软件本身属性)。

音频分析中用到的一些基本概念
图1 Foobar2000音乐播放器界面
人耳听到的

声音,无论多么复杂,都可在时域表示为一道模拟、连续的波形(图1左下所示)。所谓“复杂”实际上是多个声音信号波形叠加的结果,可经过分解得到若干不同频率的正弦波,因而其经过傅里叶变换在频域可以以频率为横轴、幅度为纵轴表示,不同频率上的不同幅度表明构成声音信号的频率分量的强弱(图1右下所示)。这种特点是音频分析的理论基础。
要想把模拟、连续的音乐信号储存为数字音频,须将此信号通过模/数转换,对波形曲线采样,以样本值的序列来表示声音信号。一般而言,采样时有以下几个需要考虑的参数:
(1)采样频率(图1右上第3行):表示每秒钟所取得的声音数据样本数,以Hz为单位。人声频率一般在300Hz—3.4kHz,人耳能听到的音乐频率一般在20Hz—20kHz。根据奈奎斯特采样定理,若要使信号无失真保留,采样频率须高于两倍信号带宽。采样频率越高,音质越好,但是数据量越大。
(2)声道(图1右上第4行):一般只分单声道和双声道,双声道即是立体声。双声道效果较好,但数据量是单声道的两倍。
(3)采样精度(图1右上第5行):表示每个数据样本所用的二进制位数,常用8-bit和16-bit。即每个样本的数值都是固定长度的整数,以便于存储,精度越大,量化误差越小,恢复出的音质越好,同样,数据量也越大。
(4)比特率(图1右上第6行):表示单位时间播放音频的比特数量,相当于数字带宽消耗量。它与采样频率、采样精度、编码方式、压缩方式有关,不是一个独立的参数,在同一编码、压缩方式下,若采样频率、精度确定,则比特率确定。但它可以直观反映每秒所使用的空间(如硬盘)大小,比特率越高,音质越好,数据量越大。
(5)编码方式(图1右上第7行):表示音频编码的方式,常见的如MP3、WMA、PCM(文件名后缀“.wav”)等。MP3、WMA为有损类编码,PCM为无损类编码,同等音质下后者占用空间较大。
现在假设某段乐曲有30秒,8-bit采样,频率为44100Hz,双声道,PCM编码,则样本总数为2646000个。
2 音乐特征:音量、音高、音色,帧长、帧重叠、帧距、帧率
如上所述,可通过绘制波形的方式研究音乐特征。从图2的波形上看,音乐具有如下特征:
(1)长期特征(一段乐曲):波形变化大,周期无规律;
(2)短期特征(一帧):波形变化小,周期有规律。
长期特征表明了各首不同乐曲之间的宏观差异,通过这种差异我们可以将音乐分为若干类;短期特征表明了一帧音乐的基本特征,通过这个特征我们可以将大段音乐文件分帧,用特征值来表示一帧音乐,从而减少进行后续处理时的数据量。

音频分析中用到的一些基本概念
图2 音乐波形特征
从中可提取出的常用音乐特征有:
(1)音量:音乐的强弱。与振动幅度有关,振动幅度越大,响度越大。常以分贝(dB)为单位。
(2)音高:即所谓的“调”。与振动的基本频率有关,频率越大,音高越高。
(3)音色:声音的特质。不同乐器、演唱者发出的声音,其音色是不同的,基本与周期内波形有关,也就是之前所述的波形叠加的组成分量、大小不同。
其中音高、音色从时域都很难分析,这就需要用到频域分析。最常用的方法是进行快速傅立叶变换(FFT),将信号从时域转到频域上进行处理,它可以分析出每帧信号在不同频率分量上的强度。对提取特征而言,做法是将音乐分帧,对每一帧进行频谱分析,算出每帧的信号如何拆解成在不同频率的分量,然后再进行比对或进一步操作。
以上分析中需用到几个基本概念:
(1)帧长:每帧内的样本点数,即“每帧时间长度×采样频率”。每帧时间大约为10—30ms,过大无法抓住帧间差别,即音乐随时间变化的总体特性;过小则无法抓出帧内声音信号的特征。一般而言,帧长必须能够包含数个声音信号的基本周期。此外,帧长通常取为2的整数次幂,若不是,则在进行傅立叶变换时,需补零至2的帧数次幂,以便使用FFT,这是由FFT的算法决定的。
(2)帧重叠:帧之间重叠的样本点数。如果希望相邻帧之间的变化不是太大,可以允许帧之间有重叠,重叠部分可以是帧长的1/2到1/3不等。重叠部分越多,计算量越大。
(3)帧距:此帧起点与下帧起点之间的距离点数。当不存在跳帧,即每个样本点至少位于一帧中的情况下,帧重叠不小于零,帧距等于帧长减去帧重叠。
(4)帧率:每秒出现的帧数。等于采样频率除以帧距。


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