问数字音频基础

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Audacity tutorial是一个很好的起点。另一个涵盖类似内容的introduction。PureData tutorial at flossmanuals也是一个很好的起点。一旦你掌握了基础知识，Wikipedia就是一个很好的资源。

音频通过模数转换器( analog-to-digital )输入计算机。数字音频通过digital-to-analog转换器(数模转换器)输出。

采样率是每秒以数字方式测量和存储模拟信号的次数。您可以将采样率视为音频信号的时间分辨率。位大小是用于存储每个样本的位数。您可以将其视为类似于图像像素的颜色深度。

David Cottle's SuperCollider图书也有一个great introduction转数字音频。

我也在同样的情况下，当然这类信息是存在的，但你需要先做一些研究。这是我所发现的:数字音频处理是DSP (数字信号处理)的一个分支。

数字信号处理器是将塑造21世纪科学和工程的最强大的技术之一。革命性的变化已经发生在广泛的领域:通信，医学成像，雷达和声纳，高保真音乐复制，和石油勘探，仅举几例。这些领域中的每一个都开发了深入的DSP技术，拥有自己的算法、数学和专门的技术…。

这句话摘自一本非常有用的指南，该指南深入涵盖了所有主题，名为“数字信号处理的科学家和工程师指南”。虽然你没有特别要求DSP，但有一章涵盖了所有与数字音频相关的主题，并有一个非常好的解释。

您可以在chapter 22 - Audio Processing中找到它，它涵盖了所有这些主题：

• 人类听觉:声音是如何被我们的耳朵感知到的，这是声音如何产生的基础，artificially.
• Timbre:解释了声音的属性，比如响度，音高和音质。高保真音质与数据速率:一旦你了解了前面的概念，我们就开始将其翻译到电子方面。
• 高保真音频:让你了解声音是如何处理的，在这里你可以找到声音是如何处理和压缩的，以便进行telecommunications.
• Speech合成和识别:更多的处理应用于声音，如滤波器、合成、etc.
• Nonlinear
• Processing:对于声音处理和其他主题，这更高级，但更容易理解。

它解释了现实世界中声音的基础知识，以防你想看一看，然后它解释了声音是如何在计算机中处理的，包括你想要的东西。

但在维基百科上还有其他更具体的主题，比如说“Digital audio”页面，它解释了这个主题的每一个细节，这个网站可以作为进一步研究的参考，在开始的时候，你可以找到一些到采样率，声波，数字形式，标准，位深度，电信等的链接。有一些东西你可能需要学习更多，像奈奎斯特-香农定理，傅立叶变换，复数等等，但这只用于非常具体和高级的主题，你可能不会复习或使用。但我提到它只是为了以防你感兴趣。您可以在DSP指南手册和维基百科中找到信息，尽管您需要学习一些数学知识。

我一直在使用python来开发和研究这些主题，因为它有很多有用的库，比如numpy，声音设备，scipy等等，然后你就可以开始用声音来电镀了。在youtube上，你可以找到许多视频，这些视频也指导你如何做到这一点。我发现了合成，过滤器，语音识别，你可以用代码创建wav文件，这很棒。但我也见过C/C++、Javascript和其他语言的项目，所以它可能会帮助你不断学习和编写有趣的东西。

互联网上还有一些其他的参考资料，但你可能需要知道你在寻找什么，这本书和维基百科页面对我来说是最好的起点，因为它给了你基础知识并深入解释了每个主题。然后，根据你想要实现的目标，你可以开始寻找更多的信息。