人类获取外部世界信息主要的一个来源就是声音。音频世界系列文章将带大家走进人类的声音世界。学习了解数字音频算法的原理以及现实中的应用和FPGA的实现。
如 : 采样频率为 44100 Hz , 采样位数是 16 位 ( 单个采样 2 字节 ) , 采样的通道数是 双声道立体声 , 则 该音频的比特率 为 :
音频的原始pcm数据是由 采样率、采样通道数以及位宽而定。常见的音频采样率是44100HZ，即一秒内采样44100次，采样通道数 一般为2, 代表双声道，而位宽一般是16bit 即2个字节。 通过改变采样率进行音频的变速，比如音视频播放器中的 2 倍速，0.5 倍速播放。如果想要实现音频的2.0倍速播放，只需要每隔一个样本点丢一个点，即采样率降低一半。如果想要实现0.5倍速播放，只需要每隔一个样本点插入一个值为0的样本点。就可以了，理想很丰满，但是如果仅仅这样做，带来的不止是速度的变化，声音的音调也发生变化了，比如 周杰伦的声音变成了萝莉音，这是我们不期望的。
摘要：MATLAB是十分强大的用于数据分析和处理的工程实用软件,利用其来进行语音信号的分析、处理和可视化十分便捷。文中介绍了在MATLAB环境中如何驱动声卡采集语音信号和语音信号采集后的文档处理方法,并介绍了FFT频谱分析原理及其显示、MATLAB中相关函数的功能、滤波器的设计和使用。在此基础上,对实际采集的一段含噪声语音信号进行了相关分析处理,包括对语音信号的录取和导入,信号时域和频域方面的分析,添加噪声前后的差异对比,滤波分析,语音特效处理。结果表明利用MATLAB处理语音信号十分简单、方便且易于实现。
SoundTouch：变频变调 变频变调：声音的属性 响度：（loudness）：音量，与声波的振幅有关系 音调：
大多数微控制器上播放音频都是采用DAC进行输出，因为微控制器上都不会去带CODEC编解码芯片，但是DAC不是每个芯片都会存在，如果没有DAC，那又该怎么办呢？于是PWM就成了一个不错的选择。因为一般的微控制器板子都会有PWM，这样的设计大大简化了语音设计的门槛。其原理就是PWM可以变成一个DAC，然后进行语音信号的输出，经过功率放大器，经过喇叭，则可以将数字信号变成声音信号正常输出了。
本节主要介绍语音感知和听觉特性，包括人体的语音听觉系统，客观度量和主观听觉感受以及听觉特性三方面内容。
在从事音视频的音频开发中，难免会遇到一些问题，比如声音异常，回音等问题，这时候有比较牢固的概念基础会对分析这些问题很有帮助。本篇就介绍下音频相关的概念
声学概念 声音是靠波来传播的，区别任何的声音需要依据三个来区分：响度、音高和音色 响度 音高:声音具有确定的音高，声音就可以使空气以笃定的方式运行。低音就是频率低。 一个乐音频率是另外一个乐音的频率的2倍，我就就称为比它高八度，声音的震动频率=音源的振动频率=鼓膜的震动频率。耳朵最低频率：16~20周/秒，最高20000周/秒 改变音源的质量也可以改变频率 音色 傅里叶分析：把多种波看成由很多纯音组成的波的方法 音高是由基频决定的。 谐波：附加的纯音是谐波。 频谱：描述各种波的振幅的大小
在短视频兴起的背景下，音视频开发越来越受到重视。接下来将为大家介绍音频开发者入门知识，帮助读者快速了解这个领域。
蝶形算法，又称为快速傅里叶变换（FFT），是一种数学工具，专用于计算序列的离散傅里叶变换。这一算法在信号处理、图像处理以及控制系统中拥有广泛的应用。
Adobe Audition（简称Au，原名Cool Edit Pro）是由Adobe公司开发的一个专业音频编辑和混合环境。Audition为在照相室、广播设备和后期制作设备方面工作的音频和视频专业人员设计，可提供先进的音频混合、编辑、控制和效果处理功能。
语音是我们日常生活中最重要的声音信号。它所传递的信息不仅可以用于人际交往，还可以用于识别个人的身份和情绪状态。最相关的信息类型取决于特定的环境和暂时的行为目标。因此，语音处理需要具有很强的自适应能力和效率。这种效率和适应性是通过早期听觉感觉区域的自下而上的物理输入处理和自上而下的听觉和非听觉(如额叶)区域驱动的自上而下的调节机制之间的积极相互作用实现的。因此，交互语音模型提出对输入进行初始自下向上的处理，激活声音的多种可能的语言表示。同时，高水平的语音识别机制会对这些相互竞争的解释产生抑制作用，最终导致正确解释的激活。因此，自上而下的调节被认为改变了自下而上的语音处理。然而我们尚不清楚这些自顶向下的调制是否以及以何种方式改变了声音内容的神经表征(以下简称语音编码)。这些变化发生在皮层处理通路的什么部位也不清楚。
音频信号是一种连续变化的模拟信号,计算机只能处理和记录二进制的数字信号,由自然音源而得到的音频信号必须经过采样、量化和编码,变成二进制数据后才能送到计算机进行再编辑和存储。
蝶形算法，也称为快速傅里叶变换（FFT），是一种用于计算序列的离散傅里叶变换的数学算法，它在信号处理、图像处理和控制系统中有着广泛的应用。
在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响对大。两个响度不等的声音作用于人耳时，则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受，使其变得不易察觉，这种现象称为掩蔽效应。由于频率较低的声音在内耳蜗基底膜上行波传递的距离大于频率较高的声音，故一般来说，低音容易掩蔽高音，而高音掩蔽低音较困难。在低频处的声音掩蔽的临界带宽较高频要小。所以，人们从低频到高频这一段频带内按临界带宽的大小由密到疏安排一组带通滤波器，对输入信号进行滤波。将每个带通滤波器输出的信号能量作为信号的基本特征，对此特征经过进一步处理后就可以作为语音的输入特征。由于这种特征不依赖于信号的性质，对输入信号不做任何的假设和限制，又利用了听觉模型的研究成果。因此，这种参数比基于声道模型的LPCC相比具有更好的鲁邦性，更符合人耳的听觉特性，而且当信噪比降低时仍然具有较好的识别性能。
数字信号处理课设，我们使用MATLAB对语音信号进行了一系列处理，并将其所有功能集中于下图界面中：
声学是研究声音的物理学，研究内容包括声信号的产生、传输和检测等所有与之相关的多物理学科。这里提到的声音不仅仅是人耳能够听的声音，还包括次声波和超声波；即频率低于和高于人类听觉范围的声波传播。不仅如此，声音的定义还包括在空气以外的介质中的传播，可以是固体中的弹性波（振动），液体中的压力波（如水声学），也可以是多孔材料中的组合传播（多孔弹性波）。
今天闲来无事，带大家来分析一个经典电路。如题，就是伴随我们整个童年的收音机，常用的收音机按照工作原理来说主要分为FM（调频）和AM（调幅）两种。AM收音机最经典的电路要数六管调幅收音机。今天，我们就来分析一下六管收音机的工作原理。
在广播剧录音的过程中 , 演员与话筒位置的远近体现了直达声和前期反射声 、 混响之间的关系。 演员与话筒位置越远 , 直达声越弱，而前期反射声和混响声越强 。
本文中介绍了Lamphone，是一种用于从台灯灯泡中恢复声音的光学侧信道攻击，在 COVID-19 疫情期间，这种灯通常用于家庭办公室。本研究展示了灯泡表面气压的波动，它响应声音而发生并导致灯泡非常轻微的振动（毫度振动），可以被窃听者利用来被动地从外部恢复语音，并使用未提供有关其应用指示的设备。通过光电传感器分析灯泡对声音的响应，并学习如何将音频信号与光信号隔离开来。本研究将 Lamphone 与其他相关方法进行了比较，结果表明，与这些方法相比Lamphone可以以高质量和更低的音量恢复声音。最后展示了窃听者可以应用Lamphone，以便在受害者坐在/工作在 35 米距离处的桌子上，该桌子上装有带灯泡的台灯时，可以恢复虚拟会议声级的语音，并且具有相当的清晰度。
摘要：语音信号处理是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个，是目前极为活跃和热门的研究领域，其研究成果具有重要的学术及应用价值。语音信号处理的研究，对于机器语言、语音识别、语音合成等领域都具有很大的意义。MATLAB软件以其强大的运算能力可以很好的完成对语音信号的处理。通过MATLAB可以对数字化的语音信号进行时频域分析，方便地展现语音信号的时域及频域曲线，并且根据语音的特性对语音进行分析。本文主要研究了基于MATLAB软件对语音信号进行的一系列特性分析及处理，帮助我们更好地发展语音编码、语音识别、语音合成等技术。本文通过应用MATLAB对语音信号进行处理仿真，包括短时能量分析、短时自相关分析等特性分析，以及语音合成等。
通过对人体系统进行建模，人工智能技术已经取得了重大突破。尽管人工神经网络是数学模型，仅能粗糙地模拟人类神经元的实际运作方式，但它们在解决复杂而模糊的现实问题中的应用却是深远的。此外，在神经网络中模拟建模人脑的结构深度，为学习到数据背后更有意义的内涵开辟了广泛的可能性。
📷 语音合成(TTS)是语音AI平台的基础设施，而声码器则决定着其中的声学模型以及合成质量。喜马拉雅FM音视频高级工程师 马力在LiveVideoStack线上交流分享中详细介绍了新一代合成音质更高，
使用 Polyphone 工具编辑 SoundFont 音源的样本的方法, 针对 ① 样本波形图, ② 信息区域, ③ 频率分析, ④ 均衡器, ⑤ 样本播放器 进行简要介绍 ;
NVH(Noise、Vibration、Harshness噪声、振动与声振粗糙度）是衡量汽车制造质量的重要参数，可分为发动机NVH、车身NVH和底盘NVH三大部分。NVH直接决定着驾乘汽车的舒适度，有统计资料显示，整车约有1/3的故障问题是和车辆的NVH问题有关系，而各大公司有近20%的研发费用消耗在解决车辆的NVH问题上。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 二、问答题（每题 5 分，共 20 分） 1、语音信号处理主要研究哪几方面的内容？ 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语言信号进行处理的一门学科， 语音信号处理的理论和研究包括紧密结合的两个方面： 一方面， 从语言的产生和感知来对其进行研究， 这一研究与语言、语言学、认知科学、心理、生理等学科密不可分；另一方面，是将语音作为一种信号来进行处理， 包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用于语音信号的处理方法和技术。 2、语音识别的研究目标和计算机自动
随着软硬件技术的发展，仪器的智能化与虚拟化已成为未来实验室及研究机构的发展方向[1]。虚拟仪器技术的优势在于可由用户定义自己的专用仪器系统，且功能灵活，很容易构建，所以应用面极为广泛。基于计算机软硬件平台的虚拟仪器可代替传统的测量仪器，如示波器、逻辑分析仪、信号发生器、频谱分析仪等[2]。从发展史看，电子测量仪器经历了由模拟仪器、智能仪器到虚拟仪器，由于计算机性能的飞速发展，已把传统仪器远远抛到后面，并给虚拟仪器生产厂家不断带来连锅端的技术更新速率。目前已经有许多较成熟的频谱分析软件，如SpectraLAB、RSAVu、dBFA等。
最近的技术进步使低成本和高度便携的大脑传感器得以发展，如内置预放大电路的干电极，可以在实验室之外测量认知活动。这项技术为在复杂的现实生活情况下(如操作飞机)监测“大脑工作”开辟了前景广阔的前景。然而，有必要在真实的操作条件下对这些传感器进行基准测试。
1 . TarsosDSP 是 Java 库 : TarsosDSP 是一个音频处理 Java 库 , 该库是纯 Java 实现 , 没有依赖任何外部的第三方库 ;
Adobe Audition是一款专业的音频编辑软件，它拥有多种音频处理工具和效果器，能够对音频进行剪辑、混音、处理和修复。
蝙蝠使用生物声呐，为夜晚在丛林中飞行导航。他们的超声波脉冲，可以比人造声呐装置更精确地对声音进行定位。为复制、驾驭这种能力，IBM 学院奖获得者 Rolf Müller 教授协同他在弗吉尼亚理工学院（Virginia Tech）的团队，设计了一种人造蝙蝠耳。 Rolf Müller 的研究引起了 IBM 的注意。IBM 专家韩金萍（音译）的神经计算团队，和 IBM Watson 语音专家崔晓东（音译）和他的同事， 看到了 Müller 教授人造“动态外耳”（dynamic peripheral，蝙蝠可转
HTML5 多媒体应用现在还没被大部分挖掘出来，像普通的页游只能简简单单的做一些 2D 渲染，主要差距还是在性能上。H5 天生是动态语言，需要经过解析、编译。而且 JS 还是一个弱类型语言，虽然有 JIT 的帮助，但是解析引擎本身就有一个天花板，你无法、或者直接点，不能让 JS 达到原生的效率。但随着技术的发展，浏览器倾向于给 Web 开发者直接提供更底层的 API 使用，而最新推出的 WASM 的技术则更是直接解决了如何让 Web 在拥有原生性能的前提下，不用大量造高性能计算的轮子。
物体 发生 震动 , 在 空气中传播 , 被 人耳 接收 产生 我们理解中的声音 ;
上节课老师说了振动，振动和噪声是不可分割的孪生兄弟，振动在介质中传播就形成声波，声波传到宝宝们的耳朵里就形成了噪声（也有说噪音的）。今天老师就给宝宝们说说噪声。 1 嘛叫噪声。按说噪声是一个纯物理学（声学）的东东，在声学里定义噪声就是乱七八糟的声音，是物体做无规则振动时发出的声音，它仅取决于声波的客观物理参数。但现实生活中，声音毕竟是靠宝宝们的耳朵来听的，而宝宝们的耳朵对各种声波的反应却不仅仅取决于声波的物理特性，还取决于宝宝们复杂的生理结构和生理反应。比如：有些频率的声音宝宝们是听不到的；有时
对攻击语音识别系统的研究表明，某些隐藏的语音命令人类无法听见，但是这些声音却可以控制系统。在最近的一些实验中，研究者设计了一个完全听不见的攻击：DolphinAttack，通过将人声负载在高频载波上，可以通过Siri使iPhone发起FaceTime通话。
为了能更好的理解后续的音质概念与进一步分析，本文首先带大家回顾并科普一些音频相关的基础概念。
音调主要和声波的频率有关。但是音调和频率并不是成正比的关系，它还与声音的强度 及波形有关。
原文链接：https://github.com/Jezzamonn/fourier 译者：virtualwiz
来源：深度学习爱好者本文共3100字，建议阅读6分钟本文最清晰通俗的介绍傅里叶变换。 这篇文章可以说是介绍傅里叶变换最清晰通俗的，没有之一，直接把你当做小学生来讲，通过大量的动画不但告诉你傅里叶变换是什么，还告诉你傅里叶变换能干什么。难能可贵的是，你可以通过手动绘制图案和拖动滑块来加深读傅里叶变换的理解。 可以点击链接： https://www.jezzamon.com/fourier/index.html 查看动画！ 傅里叶变换是一种在各个领域都经常使用的数学工具。这个网站将为你介绍傅里叶变换能干什么，
来源：机器学习杂货店 本文约3100字，建议阅读6分钟本文分享一篇关于傅立叶变换理解的文章。 这篇文章可以说是介绍傅里叶变换最清晰通俗的，没有之一，直接把你当做小学生来讲，通过大量的动画不但告诉你傅里叶变换是什么，还告诉你傅里叶变换能干什么。 难能可贵的是，你可以通过手动绘制图案和拖动滑块来加深读傅里叶变换的理解。 动画链接： https://www.jezzamon.com/fourier/index.html 傅里叶变换是一种在各个领域都经常使用的数学工具。这个网站将为你介绍傅里叶变换能干什么，为什么
WAV是最常见的声音文件格式之一，是微软公司专门为Windows开发的一种标准数字音频文件，该文件能记录各种单声道或立体声的声音信息，并能保证声音不失真。 [图片上传中...(image.png-fc53c5-1587727221744-0)]
【部分来自网络如有侵权敬请邮箱联系。欢迎原文转发到朋友圈，未经许可的媒体平台谢绝图片转载，如需转载或合作请邮件联系。联系邮箱laolicsiem@126.com，欢迎关注本公众号：龙行天下CSIEM】
前言 之前偶然看到一个PPT，是一些视频特效的讲解。首页如下： PPT解析了模糊镜像、电击效果、灵魂出窍、动态晕影等视频处理效果，最后推荐作者自己写的书： 在“音视频进阶”、“唱吧核心架构开发”
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | shawn 通过在人类听不到的频率上对他们进行耳语，黑客可以控制世界上最流行的语音助手。 中国的研究人员发现，苹果、谷歌、亚马逊、微软、三星和华为的语音助手都存在着可怕的漏洞。它影响了所有运行Siri的iPhone和Macbook，所有的Galaxy手机、所有运行Windows10的PC，甚至连Amazon的Alexa助手都受波及。 浙江大学的一个研究小组使用了一种叫做海豚攻击的技术，将典型的语音指令转换成超声波频率，这种频率对人类的耳朵来说太高
本篇涉及到.wav 声音文件的读取，FFT变换以及用matplotlib来显示声音的时域和频域信息。
Nyquist 采样率大于或等于连续信号最高频率分量的 2 倍时，采样信号可以用来完美重构原始连续信号。
文章的标题已经表明了，我想提一个简单的问题，播放视频的时候我觉得视频的声音太大或者太小了，我想调整一下声音，怎么办？
我们在项目中经常会遇到音频信号的采集处理，我们今天做一个最简单的音频采集模块。它的电路其实就是在我们上节课的三极管的放大电路上的一个改进，在上一节课三极管放大电路的基础之上，将输出信号换成驻极体话筒，输出端加上截止频率在20KHZ左右的RC低通滤波电路，通过滤波电路来滤除频率在20KHZ以上的噪声信号。
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