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[音频] 音频基础

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发表于 2004-7-21 17:08:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
音频基础

一、模拟声音数字化原理
声音是通过空气传播的一种连续的波,叫声波。声音的强弱体现在声波压力的大小上,音调的高低体现在声音的频率上。声音用电表示时,声音信号在时间和幅度上都是连续的模拟信号。
  声音进入计算机的第一步就是数字化,数字化实际上就是采样和量化。连续时间的离散化通过采样来实现。
  声音数字化需要回答两个问题:①每秒钟需要采集多少个声音样本,也就是采样频率(fs)是多少,②每个声音样本的位数(bit per sample,bps)应该是多少,也就是量化精度。采
1. 采样频率
  采样频率的高低是根据奈奎斯特理论(Nyquist theory)和声音信号本身的最高频率决定的。奈奎斯特理论指出,采样频率不应低于声音信号最高频率的两倍,这样才能把以数字表达的声音还原成原来的声音。采样的过程就是抽取某点的频率值,很显然,在一秒中内抽取的点越多,获取得频率信息更丰富,为了复原波形,一次振动中,必须有2个点的采样,人耳能够感觉到的最高频率为20kHz,因此要满足人耳的听觉要求,则需要至少每秒进行40k次采样,用40kHz表达,这个40kHz就是采样率。我们常见的CD,采样率为44.1kHz。电话话音的信号频率约为3.4 kHz,采样频率就选为8 kHz。
2. 量化精度
  光有频率信息是不够的,我们还必须纪录声音的幅度。量化位数越高,能表示的幅度的等级数越多。例如,每个声音样本用3bit表示,测得的声音样本值是在0~8的范围里。我们常见的CD位16bit的采样精度,即音量等级有2的16次方个。样本位数的大小影响到声音的质量,位数越多,声音的质量越高,而需要的存储空间也越多。
3. 压缩编码
经过采样、量化得到的PCM数据就是数字音频信号了,可直接在计算机中传输和存储。但是这些数据的体积太庞大了!为了便于存储和传输,就需要进一步压缩,就出现了各种压缩算法,将PCM转换为MP3,AAC,WMA等格式。
常见的用于语音(Voice)的编码有:EVRC (Enhanced Variable Rate Coder) 增强型可变速率编码,AMR、ADPCM、G.723.1、G.729等。常见的用于音频(Audio)的编码有:MP3、AAC、AAC+、WMA等
二、问题
1、为什么要使用音频压缩技术?
我们可以拿一个未压缩的CD文件(PCM音频流)和一个MP3文件作一下对比:
PCM音频:一个采样率为44.1KHz,采样大小为16bit,双声道的PCM编码CD文件,它的数据速率则为 44.1K×16×2 =1411.2 Kbps,这个参数也被称为数据带宽。将码率除以8 bit,就可以得到这个CD的数据速率,即176.4KB/s。这表示存储一秒钟PCM编码的音频信号,需要176.4KB的空间。
MP3音频:将这个WAV文件压缩成普通的MP3,44.1KHz,128Kbps的码率,它的数据速率为128Kbps/8=16KB/s。如下表所示:


比特率

存1秒音频数据所占空间

CD(线性PCM)

1411.2 Kbps

176.4KB

MP3

128Kbps

16KB

AAC

96Kbps

12KB

mp3PRO

64Kbps

8KB


      表1   相同音质下各种音乐大小对比
2、频率与采样率的关系
  采样率表示了每秒对原始信号采样的次数,我们常见到的音频文件采样率多为44.1KHz,这意味着什么呢?假设我们有2段正弦波信号,分别为20Hz和20KHz,长度均为一秒钟,以对应我们能听到的最低频和最高频,分别对这两段信号进行40KHz的采样,我们可以得到一个什么样的结果呢?结果是:20Hz的信号每次振动被采样了40K/20=2000次,而20K的信号每次振动只有2次采样。显然,在相同的采样率下,记录低频的信息远比高频的详细。这也是为什么有些音响发烧友指责CD有数码声不够真实的原因,CD的44.1KHz采样也无法保证高频信号被较好记录。要较好的记录高频信号,看来需要更高的采样率,于是有些朋友在捕捉CD音轨的时候使用48KHz的采样率,这是不可取的!这其实对音质没有任何好处,对抓轨软件来说,保持和CD提供的44.1KHz一样的采样率才是最佳音质的保证之一,而不是去提高它。较高的采样率只有相对模拟信号的时候才有用,如果被采样的信号是数字的,请不要去尝试提高采样率。
3、流特征
  随着网络的发展,人们对在线收听音乐提出了要求,因此也要求音频文件能够一边读一边播放,而不需要把这个文件全部读出后然后回放,这样就可以做到不用下载就可以实现收听了。也可以做到一边编码一边播放,正是这种特征,可以实现在线的直播,架设自己的数字广播电台成为了现实。

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发表于 2004-7-28 05:07:00 | 显示全部楼层
不错!找了好久的文章,欣赏了,谢谢楼主发布啊
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