xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

87 1.6K 12
xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Tài liệu tham khảo đồ án tốt nghiệp chuyên ngành viễn thông xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Đồ án tốt nghiệp Xây dựng chơng trình xử âm thanh sốGiới thiệu chung1. Giới thiệu chungCùng với sự phát triển của cuộc cách mạng khoa học và công nghệ đang diễn ra một cách sôi động, chúng ta đang tiến dần tới thế giới của sự số hoá. Với các u điểm của xử số, nhanh gọn, chính xác với chất lợng cao, mọi lĩnh vực hoạt động của xã hội loài ngời, nhất là các ngành trong các lĩnh vực thông tin liên lạc, phát thanh truyền hình . đều tiến tới việc áp dụng một cách đồng bộ và có hiệu quả các công cụ cũng nh các phép xử số. Trong đó, âm thanh là một lĩnh vực đặc biệt quan trọng, đây là một phơng thức dùng để trao đổi cũng nh cảm nhận tin, không chỉ là tiếng nói, bản nhạc mà đó là tất cả các âm mà ta cảm nhận đợc trong cuộc sống hàng ngày, do đó, lĩnh vực về âm thanh không thể nằm ngoài xu hớng phát triển chung mà còn cần sự nghiên cứu sâu hơn nữa.2. Đặt vấn đềVới âm thanh số, bằng việc lu trữ âm thanh dới dạng các dãy số, chúng ta đạt đợc yêu cầu về tốc độ truyền cũng nh về khối lợng lu trữ và độ trung thực trong các phép xử nh khử nhiễu, soạn thảo hay các hiệu quả tạo độ vang, trễ . Do vậy, ngoài các phơng tiện sử dụng kỹ thuật số, nh camera số, thiết bị ghi số, điện thoại số . với chất lợng cao, thì những âm thanh tơng tự đ-ợc ghi từ micro với các nhạc cụ truyền thống đều đợc chuyển đổi sang dạng số hoá.Hơn nữa, với âm thanh, chúng ta không chỉ quan tâm tới khả năng cảm nhận một cách trung thực nhất âm thanh tự nhiên, mà ta còn hớng tới việc tạo ra (hay tổng hợp) đợc những âm thanh mà ta mong muốn. Do đó, khi nói đến âm thanh số thì cần thiết phải xét tới 3 khía cạnh: Các khuôn dạng lu trữ âm thanh với các đặc tính riêng biệt. Đây là yêu cầu trớc tiên của bất kỳ quá trình thu thanh hay khi cần đọc dữ liệu để phân tích. Cần phải hiểu rõ các đặc tính cả từng khuôn dạng thì mới có thể lu trữ một cách hiệu quả nhất. Thao tác với các tệp âm thanh qua một trình soạn thảo âm thanh với các phép sao chép, cắt, dán, lọc, trộn âm hay chuyển đổi khuôn dạng tệp lu trữ cũng nh phơng thức lu trữ dữ liệu. Đây là cách để chúng ta có thể cảm nhận đợc âm thanh một cách rõ nét. Đồ án tốt nghiệp Xây dựng chơng trình xử âm thanh số Phân tích tín hiệu của âm thanh bằng cách biểu diễn dữ liệu âm thanh d-ới dạng tín hiệu tuỳ theo mục đích phân tích. Dữ liệu đọc từ tệp, sau đó qua các phép xử tín hiệu số nh lọc, hàm cửa sổ, biến đổi FFT, Cepstrum . để có thể rút ra các tham số đặc trng, các thông tin cần thiết cho các quá trình nhận dạng hay tổng hợp âm sau đó.3. Chủ đề của luận ánChính vì vậy, với đề tài Xây dựng ch ơng trình xử âm thanh số thì nhiệm vụ trớc tiên sẽ phải nghiên cứu, tìm hiểu các khuôn dạng lu trữ dữ liệu, sau đó xây dựng một chơng trình (xử dụng ngôn ngữ lập trình Delphi) để thao tác với các tệp âm thanh và phân tích tín hiệu của các âm thanh đó. Đồ án tốt nghiệp Xây dựng chơng trình xử âm thanh sốChơng 1lý thuyết xử tín hiệu số1. Tín hiệu sốTín hiệu là biểu hiện vật của thông tin. Về mặt toán học, tín hiệu đợc coi là một hàm của một hay vài biến độc lập. Để phân loại tín hiệu, ta có thể xét đến tính chất của biến độc lập thời gian hay phân loại theo biên độ tín hiệu (liên tục hay rời rạc).Từ đó ta có định nghĩa: Tín hiệu số (Digital Signal) là tín hiệu rời rạc (theo biến độc lập thời gian) đồng thời có biên độ cũng rời rạc hoá (lợng tử hoá).tx32-101-2-3Hình 2.1: Tín hiệu sốTheo định nghĩa trên, tín hiệu có vai trò là vật mang thông tin. Nên tín hiệu cần phải đợc xử sao cho có thể dễ dàng rút ra các thông tin mong muốn hay lu trữ thông tin một cách tối u. Cho nên việc phát triển các kỹ thuật cũng nh các hệ thống xử tín hiệu đóng vai trò hết sức quan trọng. Thông thờng các phép xử tín hiệu là các phép biến đổi tín hiệu thành dạng khác mong muốn, tuỳ theo yêu cầu thu nhận thông tin từ tín hiệu đó. Ví dụ nh việc lọc bỏ nhiễu ra khỏi tín hiệu có ích, hay xác định thông số mang tin nào đó.2. Xử tín hiệu số (DSP - Digital Signal Processing)Xử tín hiệu đợc sử dụng trong rất nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau, Đồ án tốt nghiệp Xây dựng chơng trình xử âm thanh sốvà xử âm thanh là một trong số đó. Trong quá trình xử lý, các phép xử DSP chuẩn cơ bản là: FFT, lọc, thiết kế các bộ lọc thời gian, decimation, interpolation (nội suy), tích chập (convolution), .Các chức năng DSP (Digital Signal Processing) đợc thực hiện bởi soundcard tơng đơng với một tập các khả năng của phần cứng tổng hợp âm nhạc điện tử analog: trộn, lọc, điều chế tần số, biên độ . và nén. Tất cả các hiệu quả đợc tạo ra bằng cách dùng bộ trễ tín hiệu nh: vang, lặp đều có thể sử bằng DSP. Sự khác nhau là DSP (cả phần cứng và phần mềm) có thể thực hiện các chức năng trên dạng sóng số hóa. Nhiều soundcard có tích hợp DSP để tăng tốc độ xử lý.Việc phân tích và thiết kế của các hệ thống tuyến tính đã đợc thực sự đơn giản hoá bởi các phép biểu diễn trong miền tần số của cả tín hiệu và hệ thống. Trong đó biến đổi Fourier và biến đổi Z đóng vai trò quan trọng trong việc biểu diễn các tín hiệu và hệ thống rời rạc theo thời gian.2.1. Phép biến đổi ZNói chung, phép biến đổi Fourier là một công cụ mạnh để nghiên cứu tín hiệu số và tơng tự về cả mặt thuyết và thực hành. Nhng đối với tín hiệu rời rạc, phép biến đổi Z đợc sử dụng rộng rãi hơn bởi đây là phép biến đổi mạnh về phơng diện thuyết.Định nghĩaPhép biến đổi z của tín hiệu x(n) là: X(z) = =nx(n).z-n (1.1)Trong đó X(z) là hàm biến phức của biến phức z. Chuỗi X(z) còn đợc gọi là chuỗi Laurent. X(z) và các đạo hàm của nó đều là liên tục trong miền hội tụ. Đây là phép biến đổi z hai bên (n chạy từ - tới ), đợc dùng để nghiên cứu hệ thống xác lập của hệ thống. Với tín hiệu nhân quả, ta dùng phép biến đổi z một phía:X(z) = =0)(nnznx (1.2)Phép biến đổi z một phía dùng để nghiên cứu chế độ quá độ của hệ thống.Phép biến đổi z ngợcVề mặt thuyết, phép biến đổi z ngợc có thể thiết lập sau khi dùng định Côsi (Cauchy) về tích phân trên đờng cong khép kín trên mặt phẳng phức: I = dzzjl121(1.3)trong đó là đờng cong khép kín bao quanh gốc toạ độ trên mặt phẳng z. Đồ án tốt nghiệp Xây dựng chơng trình xử âm thanh sốKết quả là: I = 0001=lvlv ới ớiBằng cách nhân hai vế của biến đổi z với zl-1/2j, lấy tích phân quanh gốc toạ độ và nằm trong vùng hội tụ, và sau đó can thiệp tích phân và tổng, ta có biểu thức biến đổi z ngợc nh sau:x(l) = dzzzXjl1)(21(1.4)Biểu thức thoả mãn với mọi l, đờng cong là đờng cong khép kín, nằm trong miền hội tụ và chạy theo chiều dơng (ngợc chiều kim đồng hồ).Phép biến đổi z đợc áp dụng trong quá trình giải các phơng trình sai phân tuyến tính hệ số hằng. Và các tính chất của biến đổi z tạo nhiều thuận lợi trong các vấn đề xử tín hiệu số. Nh tính tuyến tính cho ta cách tính biến đổi z ngợc thông qua việc phân tích một hàm phức tạp thành các hàm đơn giản. Quan hệ của phép biến đổi Z với phép biến đổi FourierTừ công thức định nghĩa phép biến đổi z (1.1), thay z=ej, tức là biểu diễn trong toạ độ cực, và với = 2f.X(z) = =nx(n).r-n.e-j2fn Qua công thức trên, ta thấy phép biến đổi z là phép biến đổi Fourier của tích tín hiệu này với một tín hiệu hàm số mũ r-n. Hơn nữa, phép biến đổi Fourier của tín hiệu rời rạc là phép biến đổi z tính trên đờng tròn đơn vị (|z| = 1 hay r = 1), với điều kiện miền hội tụ của phép biến đổi z phải chứa đờng tròn đơn vị. Hay nói cách khác, trên đờng tròn đơn vị phép biến đổi z và Fourier là đồng nhất.X(f) = X(z) = =nx(n).e-2jfn với |z| = 1 (1.5)So với phép biến đổi LaplaceXét tín hiệu tơng tự Xa(t), phép biến đổi Laplace của tín hiệu này là:Xa(t) = xa(t).e-stdt Nếu tín hiệu Xa(t) đợc lấy mẫu đều với chu kỳ Ts và (t) là hàm xung Dirac, thì phép biến đổi Laplace của tín hiệu lấy mẫu là:Xe(s) = =nxa(t).(t-n.Ts).e-stdt Đồ án tốt nghiệp Xây dựng chơng trình xử âm thanh sốXe(s) = =nsTnsaseTnx ) ( (1.6)So sánh biểu thức này với biến đổi z của tín hiệu x(n) = xa(nTs), ta thấy biến đổi Laplace của tín hiệu lấy mẫu là biến đổi z của tín hiệu số tơng ứng và đợc tính với z = exp(s.Ts). Có nghĩa là: X(z) = Xe(s) với z = sTse 2.2. Biến đổi Fourier rời rạc (DFT - Discrete Fourier Transform)DFT đợc sử dụng rộng rãi trong quá trình tính toán sự đánh giá phổ, các hàm tự tơng quan và việc cài đặt các bộ lọc số. Đây là phép biến đổi Fourier rời rạc của tín hiệu x(n) có độ dài hữu hạn và có trục tần số cũng đợc rời rạc hoá. Trong đó, tín hiệu x(n) có độ dài hữu hạn là tín hiệu có giá trị khác 0 trong một khoảng hữu hạn thời gian nào đó và chúng bằng 0 trong khoảng còn lại. Với x(n) đợc dùng nh là một chu trình của tín hiệu, ta có thể xây dựng tín hiệu xp(n) tuần hoàn với chu kỳ N bằng cách xếp chồng tuần hoàn x(n):Xp(n) = =+iiNnx )((1.7)Khi xếp chồng tuần hoàn, nếu M N (với M = N2 - N1 +1, trong đó N1 và N2 là thời điểm mà trong đó tín hiệu tồn tại), thì hiện tợng trùm thời gian giữa các phần của xp(n) sẽ không xảy ra, nghĩa là có thể dễ dàng lấy ra x(n) ban đầu. Lúc này tín hiệu x(n) có độ dài là N với các mẫu từ M tới N-1 có giá trị bằng 0. Và ta quy ớc: xp(n) = x((n))N.Ta có các công thức biến đổi Fourier nh sau:X(k) = =lại còn k với010).(10NnnkNNkWnx(1.8)x(n) = =lại còn nvới010).(110NknkNNnWkXN(1.9)Trong đó X(k) là một chu kỳ của Xp(k), với Xp(k) là các mẫu trên đờng tròn đơn vị của biến đổi z một chu kỳ của xp(n), hay biến đổi Fourier X(f) của một chu kỳ của xp(n).2.3. Lọc tín hiệuCác bộ lọc đợc sử dụng để thay đổi giá trị tần số của âm thanh. Đây là khâu xử cơ bản cho một chuỗi các bớc xử âm thanh tiếp theo. Ví dụ nh, Đồ án tốt nghiệp Xây dựng chơng trình xử âm thanh sốquá trình lọc có thể là gỡ bỏ nhiễu ra khỏi quá trình thu thanh hay tách biệt một âm, giọng nào đó bằng cách chỉ cho các tần số xác định nào đó đi qua.Chính vì vậy, lọc số là một ứng dụng quan trọng nhất của xử tín hiệu. Các bộ lọc số đã dần dần thay thế các bộ lọc tơng tự. Việc thiết kế các bộ lọc số thực tế đều đi từ thuyết các bộ lọc số tởng. Các bộ lọc số tiêu biểu là: Bộ lọc số thông thấp (Low pass filter) Bộ lọc số thông cao (High pass filter) Bộ lọc số thông dải (Band pass filter) Bộ lọc số chắn dải (Band stop filter)Trong đó, các bộ lọc đợc sử dụng để lọc tần số chính, nên tất cả các đặc trng của lọc tần số đều đợc cho theo đáp ứng biên độ.2.4. Hàm cửa sổNh ta đã biết, phép biến đổi Fourier rời rạc DFT tác động trên tín hiệu có độ dài hữu hạn, nên cần thiết phải hạn chế độ dài đối với các tín hiệu có độ dài vô cùng hoặc quá lớn để có thể nghiên cứu phổ của chúng. Để làm điều này ta thờng dùng hàm cửa sổ, tức là nhân tín hiệu x(n) với cửa sổ w(n-n0) để nhận đợc một đoạn xN(n) trong khoảng n0 tới n0+N-1 để phân tích.xN(n) = x(n). w(n- n0) = +lại còn nvới01)(00Nnnnnx(1.10)Việc nhân tín hiệu với hàm cửa sổ theo thời gian tơng đơng với việc nhân chập phổ của tín hiệu x(n) với phổ của cửa sổ:XN(f) = + 100ffX(g)W(f-g)dg = X(f)*W(f) (1.11)Trong đó XN(f), X(f), và W(f) là biến đổi Fourier tơng ứng của xN(n), x(n), và w(n).Kết quả nhận đợc từ tín hiệu sau khi đã cho qua cửa sổ không những phụ thuộc vào dạng cửa sổ mà còn phụ thuộc vào số điểm tín hiệu phân tích N, cũng nh vị trí cửa sổ đợc đặt ở đâu, tức là tìm n0 phù hợp. Ta phải chọn vị trí cửa sổ sao cho cửa sổ bao trùm lên phần quan trọng của tín hiệu và bỏ qua những chỗ có biên độ nhỏ, và phải chọn N sao cho một chu kỳ xp(n) là xấp xỉ của x(n) với sai số cho phép và không để xảy ra hiện tợng trùm thời gian. Nh vậy, với những tín hiệu bất kỳ, do không có đủ thông tin để có thể chọn n0 và N một cách hợp thì sẽ không thể nhận đợc một kết quả phân tích tối u. Khi đó tốt nhất ta nên xem xét ở khía cạnh tần số để xác định N. Đồ án tốt nghiệp Xây dựng chơng trình xử âm thanh số2.5. Phép biến đổi nhanh Fourier (FFT - Fast Fourier Transform)Đây thực chất là DFT nhng với một thuật toán nhanh, gọn và hiệu quả. FFT đã tạo ra một bớc ngoặt mới và thực sự đóng vai trò hết sức quan trọng trong việc phân tích, thiết kế và thực hiện các thuật toán xử tín hiệu số cũng nh tín hiệu tơng tự. Tuy có nhiều thuật toán tính FFT khác nhau, nhng nguyên tắc chung của tất cả các thuật toán này là dựa trên việc phân tích cách tính DFT cuả một dãy N số (gọi tắt là DFT N điểm) thành các phép tính DFT của các dãy nhỏ hơn, trong đó số phép tính tỷ lệ với N.log(N). Trong các cách tính này, FFT có 2 lớp cơ bản: thuật toán FFT đợc phân chia theo thời gian và phân chia theo tần số. Cả hai thuật toán đều sử dụng phép tính toán tại chỗ (in place), và số phép nhân phức trong cả hai thuật giải là nh nhau. Sự khác nhau cơ bản giữa hai cách tính là thứ tự xắp xếp dữ liệu đầu vào và đầu ra. Thông thờng, ta xét tới 2 cách tính FFT: tính FFT thuận và FFT ngợc. Bắt đầu từ cặp công thức biến đổi Fourier rời rạc thuận và ngợc:X(k) = =10Nkx(n).WNkn với k = 0, 1, , N-1x(n) = N1 =10NkX(k).WN-kn với n = 0, 1, , N-1Cặp công thức trên là tơng tự nhau, chỉ khác ở hệ số tỷ lệ N1 và dấu của mũ của hệ số W. Nh vậy, ta có thể dùng công thức tính FFT thuận để tính FFT ngợc bằng cách lấy liên hợp phức của cả hai vế công thức * và chuyển hệ số tỷ lệ N sang trái:N.x(n) = =10NkX(k).WknN (1.12)Vế phải chính là DFT của dẫy X*(k) nên có thể tính đợc bằng bất kỳ chơng trình tính FFT nào. Còn dãy x(n) có thể tính bằng cách lấy liên hợp phức hai vế công thức * và chia cho n:x(n) = N1=10).(NkknNWkX (1.13)Tóm lại, để tính FFT ngợc từ chơng trình tính FFT thuận ta thực hiện các bớc sau: Lấy liên hợp phức của X(k) bằng cách đổi dấu phần ảo của X(k). Tính FFT của dãy X(k) đã đổi dấu. Đổi dấu phần ảo của kết quả thu đợc, sau đó chia dãy cho hệ số tỷ lệ N Đồ án tốt nghiệp Xây dựng chơng trình xử âm thanh sốđể có kết quả cuối cùng.2.6. CepstrumPhép biến đổi tín hiệu sang dạng Cepstrum tơng ứng là một phép biến đổi homomorphic, phép giải các bài toán không tuyến tính bằng các công cụ toán tuyến tính đã biết. Cepstrum là từ đảo của từ Spectrum (phổ) có nghĩa là chúng ta đang tiếp tục thực hiện việc phân tích phổ nào đó trên một phổ tần số. Khái niệm về Cepstrum là một phần cơ bản của thuyết trong các hệ thống homomorphic cho quá trình xử tín hiệu.Ngoài ra, ta có khái niệm: Cepstrum phức có nghĩa là biến đổi ngợc Fourier (hay Z) của logarit tự nhiên phức của phổ phức; và Cepstrum thực là phép biến đổi của Fourier ngợc của logarit thực của biến đổi Fourier của hàm đó. Hệ thốnghomomorphicA F Ax(n) y(n)x(n) y(n)-1Hình 2.2: Hệ thống xử HomomorphicƯu điểm của hệ thống xử này là thuật toán có thể đợc tách thành các thuật toán mắc dây chuyền nh trên. Trong đó, các khối A và A-1 là các khối nghịch đảo của nhau. Còn khối F là hệ thống tuyến tính, bất biến, hay nói chung đó là một bộ lọc tuyến tính đơn giản. Đồ án tốt nghiệp Xây dựng chơng trình xử âm thanh sốChơng 2giới thiệu chung về âm thanh số1. Âm thanh và đặc tính của âm thanh1.1. Sóng âm và cảm giác âmKhi một vật dao động về một phía nào đó, nó làm cho các lớp không khí liền trớc bị nén lại, và lớp không liền sau dãn ra. Sự nén và dãn không khí nh vậy lặp đi lặp lại một cách tuần hoàn nên đã tạo ra trong không khí một sóng đàn hồi. Sóng này truyền tới tai, nén vào màng nhĩ khiến cho màng nhĩ cũng dao động với cùng tần số. Khi màng nhĩ dao động, các vị trí phân biệt của màng nhĩ trên bề mặt giống nh nó chuyển động về trớc hay sau đáp ứng với các sóng âm vào. Khi cùng một thời điểm, ta nghe thấy nhiều âm, thì mọi âm thanh phân biệt này đợc trộn với nhau một cách tự nhiên trong tai giống nh một hình mẫu đơn của áp suất không khí thay đổi. Tai và óc làm việc cùng nhau để phân tích tín hiệu này ngợc lại thành những cảm giác về âm riêng biệt.1.2. Độ cao của âmĐộ cao của âm là một đặc tính sinh của âm và nó phụ thuộc vào một đặc tính của âm là tần số. Những âm có tần số khác nhau, tạo nên cảm giác về các âm khác nhau: âm có tần số lớn gọi là âm cao hay âm thanh; âm có tần số nhỏ gọi là âm thấp hay âm trầm. Sự cảm nhận về mức độ to nhỏ của âm thanh đợc gọi là cờng độ (pitch). Và cờng độ có liên quan rất gần với một thuộc tính về mặt vật gọi là tần số (frequency).1.3. Âm lợng của âm (độ to của âm)Năng lợng của âmGiống nh các sóng cơ học, sóng âm cũng mang năng lợng sóng tỷ lệ với bình phơng biên độ sóng.Và cờng độ âm chính là năng lợng đợc sóng âm truyền trong một đơn vị thời gian qua một đơn vị diện tích đặt vuông góc với phơng truyền (đơn vị W/m2).Tuy nhiên, để cảm nhận một âm, ta không đánh giá qua giá trị tuyệt đối [...]... nghiệp Xây dựng chơng trình xử âm thanh số 3 Định dạng dữ liệu Quá trình chuyển đổi âm thanh tơng tự sang dạng âm thanh số cũng nh việc lu trữ âm thanh số liên quan tới 2 vấn đề: Lấy mẫu (sampling): Quá trình lấy mẫu liên quan tới việc tính toán một cách tuần hoàn tín hiệu tơng tự, và sử dụng các mẫu này thay cho tín hiệu gốc trong quá trình xử Lợng tử hoá (quantization): Quá trình xử các... liệu âm thanh Dữ liệu âm thanh thêm vào có thể đợc lu trữ trong một khối âm liên tiếp Khi đọc dữ liệu, cần quan tâm tới dữ liệu âm thanh gốc (âm thanh cha đợc xử lý) từ tệp, cần phải biết số bytes dữ liệu gốc dữ lại trong khối hiện thời Dạng Voc đã đợc phát triển thêm bằng cách thêm vào các dạng khối mới mà Đồ án tốt nghiệp Xây dựng chơng trình xử âm thanh số nó định rõ khối âm thanh Nên cần thận trọng... trng bởi tần số lấy mẫu (đơn vị: mẫu/giây hay Hz) (sampling rate), đây là số các mẫu đợc sử dụng để biểu diễn một giây của âm thanh Và Harry Nyquist (1889-1976) đã khám phá ra rằng, một tín hiệu âm thanh đã đợc lấy mẫu có thể tạo lại một Đồ án tốt nghiệp Xây dựng chơng trình xử âm thanh số cách chính xác bất cứ âm thanh nào mà tần số của nó nhỏ hơn một nửa tần số lấy mẫu Do đó, một nửa tần số lấy mẫu... Với tần số 50Hz thì ngỡng nghe lớn gấp 105 lần Và mức âm lợng của âm phụ thuộc vào cả cờng độ âm và tần số 1.4 Âm sắc của âm Âm sắc là một đặc tính sinh của âm và nó đợc cấu thành trên cơ sở các đặc tính vật của âm là tần số và biên độ Đây là một đặc trng riêng của từng nguồn phát âm Khi một nguồn phát ra một âm có tần số f 1, thì đồng thời cũng phát ra các âm có tần số f2=2* f1, f3=3* f1 Âm có... dạng của Au header: Độ dài 4 4 4 4 4 4 N N Mô tả Magic string: snd Định vị của dữ liệu âm thanh từ đầu tệp (ít nhất là 28) Số bytes của dữ liệu âm thanh Dạng âm thanh Tốc độ mẫu (mẫu/giây) Số các kênh truyền Mô tả văn bản tuỳ chọn (ít nhất 4 bytes) Dữ liệu âm thanh Đồ án tốt nghiệp Xây dựng chơng trình xử âm thanh số Phần lớn các tệp Au chứa header nh minh hoạ trên Đặc biệt 4 bytes đầu là .snd Có nhiều... nghiệp Xây dựng chơng trình xử âm thanh số của cờng độ âm I, mà xét theo mức cờng độ âm L Tức là: L(B) = lg(I/I0) , với I0 là một giá trị chuẩn nào đó Thông thờng, L lấy đơn vị là deciben (ký hiệu là dB) Với L=1dB (I lớn gấp 1,26 lần I0) là mức cờng độ nhỏ nhất mà tai ta có thể phân biệt đợc Âm lợng của âm Để có thể tạo ra cảm giác âm, cờng độ âm phải lớn hơn một ngỡng nào đó Với các tần số trong... dạng tệp lu trữ rất đơn giản nên ta thờng chuyển đổi các tệp âm thanh sang dạng Au và sau đó sử dụng nó nh một dạng cơ sở cho các quá trình xử tiếp theo Đồ án tốt nghiệp Xây dựng chơng trình xử âm thanh số 1.2 Voc Dạng của Sound Blaster và Sound Blaster Pro Đây là dạng chỉ đáp ứng các âm 8-bit; dạng đơn (mono) cho 44.1 kHz, và các âm nổi (stereo) cho 22 kHz Các tệp Voc có thể chứa thông tin... dạng tệp từ đuôi tệp song nó cũng tự động xác định các đặc điểm SoX cũng có thể chuyển đổi tần số lấy mẫu và các phép xử hiệu ứng âm thanh Ví dụ nh chuyển tệp au thành wav với dòng lệnh sau: sox filename.au filename.wav Đồ án tốt nghiệp Xây dựng chơng trình xử âm thanh số Chơng 3 khuôn dạng tệp âm thanh 1 Khuôn dạng lu trữ 1.1 Au/ Snd Dạng tệp Au là đơn giản và hiện nay đợc sử dụng khá rộng rãi... dạng 1, và nó ghi đè lên tần số lấy mẫu và thông tin nén trong khối dữ liệu âm thanh Đồ án tốt nghiệp Xây dựng chơng trình xử âm thanh số Sau đây là cấu trúc dữ liệu khối mở rộng dạng 8: Độ dài 2 1 1 Mô tả Mã tần số lấy mẫu Mã phơng thức nén Chế độ: 0 - mono; 1 - stereo Dữ liệu trong khối này sao chép ở mức độ lớn thông tin trong khối dữ liệu âm thanh Đặc biệt, mã tần số lấy mẫu là một dạng có độ... FORM chỉ cần đánh dấu nó nh một container và sau đó xử theo dạng container Khúc VHDR Khúc VHDR chứa các thông tin cơ bản về khuôn dạng của dữ liệu âm thanh Thông thờng, IFF/8SVX đợc thiết kế nh một khuôn dạng về nhạc cụ cho bản nhạc trong quá trình phát Một tệp IFF/8SVX đơn chứa quá trình thu thanh Đồ án tốt nghiệp Xây dựng chơng trình xử âm thanh số của một nhạc cụ đơn Khuôn dạng của khúc VHDR: . Xây dựng chơng trình xử lý âm thanh sốvà xử lý âm thanh là một trong số đó. Trong quá trình xử lý, các phép xử lý DSP chuẩn cơ bản. Xây dựng chơng trình xử lý âm thanh sốChơng 2giới thiệu chung về âm thanh số1 . Âm thanh và đặc tính của âm thanh1 .1. Sóng âm và cảm giác âmKhi một

Ngày đăng: 21/11/2012, 09:03

Hình ảnh liên quan

Hình 2.1: Tín hiệu số - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 2.1.

Tín hiệu số Xem tại trang 3 của tài liệu.
Hình 2.2: Hệ thống xử lý Homomorphic - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 2.2.

Hệ thống xử lý Homomorphic Xem tại trang 9 của tài liệu.
Hình 2.4: PAM - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 2.4.

PAM Xem tại trang 13 của tài liệu.
Hình 2.6: PCM - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 2.6.

PCM Xem tại trang 14 của tài liệu.
M!K! Giống nh dạng trên, nhng có nhiều hơn 64 mẫu hình. FLT4Tơng tự nh M!K! - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

i.

ống nh dạng trên, nhng có nhiều hơn 64 mẫu hình. FLT4Tơng tự nh M!K! Xem tại trang 39 của tài liệu.
Bảng các mã hoá tốc độ bit MPEG: - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Bảng c.

ác mã hoá tốc độ bit MPEG: Xem tại trang 41 của tài liệu.
Hình 4.1: Mô hình xử lý - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 4.1.

Mô hình xử lý Xem tại trang 53 của tài liệu.
Hình 4.2: Cơ chế hoạt động của chơng trình - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 4.2.

Cơ chế hoạt động của chơng trình Xem tại trang 54 của tài liệu.
Hình 4.4: Biểu diễn dữ liệu gốc theo thời gian - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 4.4.

Biểu diễn dữ liệu gốc theo thời gian Xem tại trang 58 của tài liệu.
Hình 4.5: Chọn một phần dữ liệu - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 4.5.

Chọn một phần dữ liệu Xem tại trang 59 của tài liệu.
Hình 4.7: Màn hình soạn thảo - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 4.7.

Màn hình soạn thảo Xem tại trang 60 của tài liệu.
Hình 4.6: Xoá phần dữ liệu đã chọn - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 4.6.

Xoá phần dữ liệu đã chọn Xem tại trang 60 của tài liệu.
Hình 4.9: Sóng âm phần lựa chọn - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 4.9.

Sóng âm phần lựa chọn Xem tại trang 62 của tài liệu.
Màn hình soạn thảo - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

n.

hình soạn thảo Xem tại trang 63 của tài liệu.
Hình 4.13: Tín hiệu gốc với số chu kỳ không nguyên - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 4.13.

Tín hiệu gốc với số chu kỳ không nguyên Xem tại trang 67 của tài liệu.
Hình 4.12: Phổ của tín hiệu gốc - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 4.12.

Phổ của tín hiệu gốc Xem tại trang 67 của tài liệu.
Hình 14: Phổ tơng ứng số chu kỳ không nguyên - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 14.

Phổ tơng ứng số chu kỳ không nguyên Xem tại trang 68 của tài liệu.
Hình 4.15: Hanning - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 4.15.

Hanning Xem tại trang 69 của tài liệu.
Hình 4.16: Phổ biên độ với cửa sổ Hanning - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 4.16.

Phổ biên độ với cửa sổ Hanning Xem tại trang 70 của tài liệu.
Hình 4.17: Phổ biên độ với cửa sổ chữ nhật - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 4.17.

Phổ biên độ với cửa sổ chữ nhật Xem tại trang 70 của tài liệu.
Hình 4.18: Phổ biên độ với cửa sổ Flat top - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 4.18.

Phổ biên độ với cửa sổ Flat top Xem tại trang 71 của tài liệu.
Hình 4.19: Phổ biên độ với cửa sổ Black man - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 4.19.

Phổ biên độ với cửa sổ Black man Xem tại trang 72 của tài liệu.
Hình 4.21: Tín hiệu tuần hoàn - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 4.21.

Tín hiệu tuần hoàn Xem tại trang 74 của tài liệu.
Hình 4.22: Cepstrum tơng ứng với tín hiệu tuần hoàn - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 4.22.

Cepstrum tơng ứng với tín hiệu tuần hoàn Xem tại trang 75 của tài liệu.
Hình 4.24: Cepstrum sau khi lọc - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 4.24.

Cepstrum sau khi lọc Xem tại trang 76 của tài liệu.
Hình 4.25: Phổ tơng ứng với Cepstrum sau khi lọc - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 4.25.

Phổ tơng ứng với Cepstrum sau khi lọc Xem tại trang 77 của tài liệu.
Hình 4.25: Tín hiệu không tuần hoàn - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 4.25.

Tín hiệu không tuần hoàn Xem tại trang 77 của tài liệu.
Hình 4.27: Cepstrum tơng ứng - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 4.27.

Cepstrum tơng ứng Xem tại trang 78 của tài liệu.
Hình 4.26: Phổ của tín hiệu không tuần hoàn - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 4.26.

Phổ của tín hiệu không tuần hoàn Xem tại trang 78 của tài liệu.
Hình 4.28: Tần số vùng biên độ đỉnh - xây dựng chương trình xử lý âm thanh số

Hình 4.28.

Tần số vùng biên độ đỉnh Xem tại trang 79 của tài liệu.

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan