音视频之音频相关概念介绍
1、音频路由就是音频的输入和输出通道,包含麦克风,听筒,有线耳机,蓝牙耳机,蓝牙SCO。这儿可以看到蓝牙耳机有2种,一种是SCO,一种是ACL。 SCO用于通话场景,建立连接时间比较长,大概3秒左右。
2、描述概念 PCM 即音频裸数据量大,存在本地稍微可以接受,但是要在网络中实时在线传播的话就太大了,因此就有了音频压缩编码的存在。
3、场景: 语言聊天的音频消息场景。 压缩编码的原理实际上就是压缩调冗余信号,冗余信号是指哪些不能被人感知到的信号,包含人耳听觉范围之外的音频信号以及被屏蔽掉的音频信号等,这些冗余信息进行编码处理。
4、相关概念: 采样: 在音频处理时要先把音频的模拟信号变成数字信号,这叫A/D转换。要把音频的模拟信号变成数字信号,就需要采样。
关于人的语音频率采集问题,麻烦你们详细解答一下。
采样频率为8KHz,采样周期为125us,样本值用16位二进制数进行编码。则3s的语音片段的存储容量为:(3*16)/(125us*8)=4875。
一,先纠正一个常识问题:音色不是频率。声音的高低(音高)才是由频率的多少决定的。
比较正规一点的是在距离被测试者耳边一米的地方,测试者搓手指,观察是否能听见,两耳分别测试。而需要带耳机的那种,一般是发现听力有严重问题的时候才需要进行的精密测试,对设备有要求,普通体检是不需要的。
的,语音也是如此。 音高 声音的高低。它决定于音波的频率,即发音体在每秒钟内振动的次数。振动的次数多,频率大,声音就高,反之就低。而频率的大小和发音体 (声带)的长短、厚薄、松紧有关。
音高就是声音的高低,它决定于频率。语音中音的高低和人的声带的长短、厚薄、松紧有关。长而粗厚的发音体频率低,短而细薄的发音体频率高。音重就是声音的轻重或者强弱,它取决于振幅。
语音最大频率约为3.4kHz,根据采样定理,采样频率要大于(),就可以无...
著名的采样定理(Nyquist 定理)中给出有明确的答案:要想不产生低频失真,采样频率至少应为所要录制的音频的最高频率的2 倍。例如,电话话音的信号频率约为4 kHz ,采样频率就应该≥8 kHz ,考虑到信号的衰减等因素,一般取为8kHz 。
可以用。采样频率,大于信号频率 2 倍,即可用。
举例:模拟电话信号通过PCM编码成为数字信号。语音最大频率小于4kHz(约为4kHz).根据采样定理,采样频率要大于2倍语音最大频率,即8kHz(采样周期=125μs),就可以无失真地 FSK恢复语音信号。
语音识别原理是什么
它是一种自然语言处理技术,可以将语音信号转换成文本,从而实现人机交互。语音识别技术的原理是:首先,将语音信号转换成数字信号,然后,通过语音识别算法,将数字信号转换成文本。
语音识别的原理可以从两方面理解,分别是数据库、算法与自学习。
语音识别技术,目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。
它通常包括两个主要步骤:语音预处理和语音识别。语音预处理步骤包括语音信号的采集、降噪、分帧、特征提取等操作。其中特征提取是指从语音信号中提取具有语音识别意义的信息,这些信息可以是声谱图、倒谱图等。
解析:语音识别的基本过程 根据实际中的应用不同,语音识别系统可以分为:特定人与非特定人的识别、独立词与连续词的识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的识别。
预处理包括去噪、去除干扰和消除偏移。特征提取包括提取语音的频谱、过零率等信息。语音压缩则是将特征信息压缩成更小的数据量。语音识别算法有两种:基于模板和基于概率模型。
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