Обработка аудиосигнала

Обзор обработки аудиосигналов для начинающих

Согласно Википедии, «Обработка аудиосигнала и Обработка цифрового сигнала - это подполе обработки сигнала, которое связано с электронными манипуляциями с аудиосигналы ». Теперь для тех, кто совершенно не знаком с обработкой аудиосигналов, может быть интересно, что такое обработка сигналов и аудиосигналы?

Обработка сигнала

Опять же, взяв определение из Википедии: «Обработка сигналов - это подполе электротехники, которое фокусируется на анализе, изменении и синтезе сигналов, таких как звук, изображения и биологические измерения ». Короче говоря, он превращает сигналы в полезную информацию.

Аудиосигналы

Аудиосигнал - это представление звука, обычно с использованием уровня электрического напряжения для аналоговых сигналов и ряда двоичных чисел для цифровых сигналов. . Звуковые сигналы имеют частоты в диапазоне звуковых частот примерно от 20 до 20 000 Гц, что соответствует нижнему и верхнему пределам человеческого слуха. [2] Существует два типа Аудио сигналов: Цифровой и Аналоговый. разница между ними? В простой форме, объясненной Майклом Бауэрсом: «Цифровой означает, что источником звука является строка чисел, называемая сэмплами. Есть заданное количество выборок в секунду. У каждого отсчета есть так называемая битовая глубина, которая представляет собой просто количество битов. Например, цифровой звук может быть чем-то вроде 16-битного звука с частотой 44,1 кГц (44 100 отсчетов в секунду) »и« Аналоговый звук обычно подразумевает, что исходный звук является аналоговым. Это постоянно меняющийся сигнал. Например, виниловая пластинка - аналоговая ». [10]

Цифровые сигнальные процессоры (DSP)

Цифровые сигнальные процессоры (DSP) принимают реальные сигналы, такие как голос, аудио, видео, температура, давление или положение, которые были оцифрованы, а затем математически манипулируют ими. Сигналы необходимо обрабатывать, чтобы содержащуюся в них информацию можно было отображать, анализировать или преобразовывать в другой тип сигнала, который может быть полезен. [8]

Теперь перейдем к звуку, поскольку аудиосигналы представляют собой звук!

Звук - это вибрация, которая распространяется по воздуху или другой среде, и ее можно услышать, когда они достигают уха человека. Все колебания, в том числе звуковые, имеют частоту.

Чтобы работать со звуком, вы должны знать о волне

волна - это движение во времени в среде. Энергия передается за счет этого движения в среде. В таком случае это называется волной. Например: электромагнитные волны, световые волны. В то время как сигнал - это тот, который несет информацию в волне. основная функция синусоидальной волны

где A - амплитуда, f - частота, w - (2 * pi * f), а фаза часто используется для смещения начальной точки волн.

В Python это можно записать как

y = amplitude*np.sin( 2 * np.pi *frequency * t)

Построение простой синусоидальной волны с помощью функции синусоидальной волны, чтобы лучше понять волну.

Как видите, он создал один цикл с заданной длиной звука.

Амплитуда

Амплитуда волны относится к максимальной величине смещения частицы в среде из ее положения покоя. В некотором смысле амплитуда - это расстояние от точки покоя до гребня. Точно так же амплитуду можно измерить от положения покоя до положения желоба. [9] (гребень - это точка на волне с максимальным значением смещения вверх в пределах цикла. Минимум - это минимальная или самая низкая точка в цикле. [Reffer к изображению волны для гребня и впадины])

Построение простой синусоидальной волны с разной амплитудой для сравнения

как вы можете видеть, что вершина и впадина равны 10, -10 соответственно, когда амплитуда задана как 10 и аналогично для Amplitude = 20, вершина и впадина равны 20, - 20 соответственно.

Частота

Частота - это мера количества гребней волны, которые проходят фиксированную точку за секунду. На более высоких частотах каждую секунду будет проходить больше гребней волны; для этого длина волны должна быть короткой. По мере уменьшения частоты через фиксированную точку будет проходить меньше волн, поэтому длины волн будут относительно длиннее.

Построение простой синусоидальной волны с другой частотой для сравнения

Как вы можете видеть, количество частот, которое мы даем, генерирует это количество циклов заданной длины. Например, когда частота равна 10, есть 10 циклов в данный момент времени, и аналогично, когда частота равна 20, есть 20 циклов на одной второй временной шкале. Чтобы составить график и послушать его, вы можете заглянуть в тетрадь.

Частота дискретизации

В звуке частота дискретизации (или частота дискретизации) - это количество выборок в секунду. Частота дискретизации 44,1 кГц (44,100 Гц) означает, что аудиосигнал был дискретизирован с частотой 44100 отсчетов в секунду, и если это в течение 20 секунд, это будет 44100 * 20 = 882000 отсчетов.

Построение простой синусоидальной волны с разной частотой дискретизации для сравнения

Вы можете видеть, что наряду с графиком различной частоты дискретизации он генерирует количество отсчетов за одну секунду. Как и для частоты дискретизации = 40, из односекундного звука берется 40 отсчетов.

👏 если вам понравилась моя первая статья по обработке звука. 😄

Ссылку на блокнот для кода и выполнения можно найти здесь

А также два удивительных блога, которые вы можете прочитать

[1] https://medium.com/@stephenhartzell/digital-signal-processing-in-one-lesson-a2f4f64305bf

[2] https://towardsdatascience.com/understanding-audio-data-fourier-transform-fft-spectrogram-and-speech-recognition-a4072d228520

Другие ссылки:

[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Sine_wave

[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Audio_signal

[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Audio_signal_processing

[3] https://kids.britannica.com/students/assembly/view/223513

[4] https://www.mixcorner.com/What-is-Sample-Rate-in-Audio?lang=fr

[5] https://blogs.arubanetworks.com/industries/frequency-cycle-wavelength-amplitude-and-phase/