本章知識點非常實用，所以內容較多，這也是從理論走向實踐的必經之路。離開了數(shù)據，你怎么進行實踐操作？在計算機中，數(shù)據的形式就是文件！

五個部分！每個部分都涉及一種常用的文件！先來看常用的音頻文件！大家都愛聽音樂的吧！現(xiàn)在的耳機已經都是無線耳機了，我們早年用的是有線耳機，這一切的變化都要歸功于通信技術和芯片技術的發(fā)展??！我們電子專業(yè)、通信專業(yè)的學生學的就是這個方面的技術！自豪吧？當然了！學好了就在這個領域好好發(fā)展，貢獻力量吧！當然前提是學好技術先能養(yǎng)活自己。數(shù)字世界的未來需要大家的參與！未來肯定是年青人來創(chuàng)造！

音頻文件也有多種格式！

目前，WAV格式比較常用！

什么是采樣率和量化位數(shù)？這些知識都和數(shù)字信號處理有關聯(lián)！大家在大三就要學這門課了！大學課程中的難度天花板！

注意：函數(shù)名稱發(fā)生了變化！

注意：因為 MATLAB 版本的更新問題，在2020a及以后版本中，原函數(shù)wavread( ) 要換成函數(shù) audioread( ) 。

兩函數(shù)的調用格式存在差別，可以在 MATLAB 命令窗口輸入 help audioread ，可以了解區(qū)別。學會使用help是掌握MATLAB的必由路徑。

如果在文件里面加入噪聲，那么聽起來會有什么變化呢？噪聲怎么加？randn函數(shù)就可模擬噪聲！awgn函數(shù)也能完成加入噪聲的功能。那么如何能夠倍數(shù)播放音樂呢？

為什么講音頻文件？

音頻信號處理是研究用數(shù)字信號處理技術和語音學知識對語音信號進行處理的新興的學科，是目前發(fā)展最為迅速的信息科學研究領域的核心技術之一。通過聲音傳遞信息是人類最重要、最有效、最常用和最方便的交換信息形式。同時，聲音也是人與機器之間進行通信的重要工具，它是一種理想的人機通信方式，因而可為信息處理系統(tǒng)建立良好的人機交互環(huán)境，進一步推動計算機和其他智能機器的應用，提高社會的信息化程度。

語音信號是基于時間軸上的一維數(shù)字信號，在這里主要是對語音信號進行頻域上的分析。在信號分析中，頻域往往包含了更多的信息。對于頻域來說，大概有8種波形可以讓我們分析：矩形方波，鋸齒波，梯形波，臨界阻尼指數(shù)脈沖波形，三角波，余旋波，余旋平方波，高斯波。對于各種波形，我們可以用傅立葉變換進行分析，就是將時域的波形轉化到頻域結果。

語音信號處理是一門新興的學科，同時又是綜合性的多學科領域和涉及面很廣的交叉學科。雖然從事這一領域研究的人員主要來自信號與信息處理及計算機應用等學科，但是它與語音學、語言學、聲學、認知科學、生理學、心理學等許多學科也有非常密切的聯(lián)系。

在上世紀60年代，計算機的廣泛應用推動了語音識別技術的發(fā)展，出現(xiàn)了多種語音信號分析方法，提出了動態(tài)規(guī)劃(DP)和線性預測分析(LP)技術。其中后者較好地解決了語音信號產生模型的問題，對語音識別的發(fā)展產生了深遠影響。70年代，語音識別理論取得了突破。LP技術得到進一步發(fā)展，動態(tài)時間歸正技術(DTW)基本成熟，特別是提出了矢量量化(VQ)和隱馬爾可夫模型(HMM)理論。在實踐上，實現(xiàn)了基于線性預測倒譜和DTW技術的特定人孤立語音識別系統(tǒng)。上世紀80年代，HMM模型和人工神經元網絡(ANN)成功應用于實踐，并于1988年由CMU研制出了非特定人、大詞匯量、連續(xù)語音識別系統(tǒng)。它可以理解由1000個單詞構成的4200個句子，被認為是語音識別歷史上的一個里程碑。HMM模型的廣泛應用應歸功于AT&T Bell實驗室Rabiner等科學家的努力，他們把原本晦澀難懂的HMM純數(shù)學模型工程化，從而為更多研究者了解和認識。ANN和HMM模型建立的語音識別系統(tǒng)，性能相當。進入上世紀90年代，隨著多媒體時代的來臨，迫切要求語音識別系統(tǒng)從實驗室走向實用?，F(xiàn)在，人工智能語音系統(tǒng)已經進入了社會的方方面面！

建議大家做一下這樣的測試！

對音頻信號進行采集，然后使用MATLAB中的wavread函數(shù)對音頻文件進行信號讀取，并使用sound函數(shù)對信號進行播放，重點用于和對其添加噪聲后的新信號進行對比。如何添加噪聲？對音頻文件讀取出的信號進行加噪聲處理。使用MATLAB中的相關命令。比如wgn、awgn。wgn用于產生高斯白噪聲，awgn則用于在某一信號中加入高斯白噪聲，也可直接用randn函數(shù)產生高斯分布序列。

擴展知識面！

在MATLAB中，有哪些音頻處理方法呢？

• 音頻分析

在對音頻信號進行處理之前，需要先對音頻信號進行分析。音頻分析的目的是了解音頻信號的性質，如幅頻特性(即信號在不同頻段上信號的強度變化)和譜密度等。常用的音頻分析方法有:

(1)時域分析：使用時域分析方法可以獲得信號的波形特性，如聲音的語調和節(jié)奏等。這種方法通常直接分析音頻信號的時間屬性，例如音頻信號的波形、功率、能量以及峰值等。

(2)頻域分析：使用頻域分析方法可以獲得音頻信號的頻域特性，如頻率成分、譜密度和頻率響應等，這些都有助于了解音頻信號的特征。

• 音頻信號濾波

音頻信號濾波是指使用濾波器對音頻信號進行處理，以去除噪音、增強信號、調整頻率響應等。

主要有以下幾種濾波方式:

(1)低通濾波器：通常是用于去除高頻噪聲，保留低頻信號，也可以被用來過濾高頻隨機振動，并平滑低頻的形狀。

(2)高通濾波器：通常是用于去除低頻噪聲，保留高頻信號，也可以用來過濾低頻隨機振動，而保留高頻的形狀。

(3)帶通濾波器：用于去除不良頻段信號，并提取出希望得到的通帶內的信號。

(4)帶阻濾波器：也稱為不僅通濾波器，用于去除在不希望得到的通帶內信號，并弱化不良頻段的信號。

• 音樂合成
  

音樂合成可以通過各種方式來實現(xiàn)，在MATLAB中主要使用合成器、算法來進行音樂合成。

(1)音色合成：可以使用不同類型的信號(例如正弦信號、方波、sinc函數(shù)等)，然后用它來重構所需的聲音，并混合必要的頻譜(頻率成)分)。

(2)波場合成：將多個聲波波形混合成單個波開形，通過加性混合器可以將多個聲波波形添加在一起，形成單個混合的波形。

• 音頻信號壓縮

音頻信號壓縮是音頻處理過程中必不可少的過程之一，它可以減小音頻文件的大小，并增加存儲空間的利用率。在MATLAB中，音頻信號壓縮可以通過以下幾種方式來實現(xiàn)：

(1)動態(tài)范圍壓縮(Dynamic Range CompressionDRC)：用于減小音頻信號的動態(tài)范圍，提高信號的平均功率，并使音頻信號更具吸引力和響亮。

(2)均衡器(Equalizer,EQ)：用于增強或減弱音頻信號的各個頻率段。這通常是通過使用濾波器來實現(xiàn)的。

(3)無損壓縮：無損壓縮可以保留音頻信號的所有信息，以最小化文件存儲空間。

• 音頻降噪

音頻降噪是一種通過降低噪音水平來提高聽音體驗的技術。常見的音頻降噪技術有基于時間的降噪與基于頻率的降噪兩種。在MATLAB中，可以使用以下工具箱和方法來實現(xiàn)音頻降噪。

(1)自適應降噪器(Adaptive Noise CancellingANC)：自適應降噪器通過對錄制的音頻數(shù)據進行過濾，消除來自環(huán)境噪音和雜音的干擾信號。

(2)波形補償技術(Waveform Synthesis)：波形補償技術利用反饋控制方式，將零輸出與期望輸出進行比較，校準信號輸出，外部干擾可以自動補償或者消除。

(3)經驗模態(tài)分解(EMD)、小波降噪技術(Wavelet Denoising)除噪：這兩種方法可以用數(shù)學和數(shù)字信號處理來區(qū)分音頻信號特征中的噪聲和信號，然后消除噪聲信號，降低雜音的影響。

這么多內容？是的，什時候才能開始寫這方面的程序呢？等學了《信號與系統(tǒng)》、《數(shù)字信號處理》就可以開始嘗試了！到時候，大家有興趣，可以找我來指導！

回顧一下函數(shù)的內容！

這是一個系列視頻！既帶著大家擴展思維，也帶著大家深入學習函數(shù)！歡迎大家在視頻下面留言評論！教學相長！思維引導的內容會讓你大開眼界！這是第一天的講解！

再來看看課堂上的講解視頻！

第二次課講了音頻采樣信號結合濾波的過程，體現(xiàn)了知識的實用性！未完，待續(xù)！

修訂記錄

20230208 完成初稿；

20230829 修訂內容v2；

20231206 修訂內容v3；