音频测试与信号处理专题

Meta Audiobox Aesthetics 对音频评估的工程化解构
音频处理领域的“降噪”与“解耦”利器
为什么我要关心设备的频响
音频数据增强基本方法

如果你经常待在音频领域，那么你可能已经听说过频率响应这个术语。它可以出现在各种讨论中，例如耳机和扬声器、DAC和放大器以及房间声学等各个方面，无论你是否熟悉这个话题，这里都会告诉你关于频率响应的一切。>>阅读全文

今天，我想简要介绍一下扬声器中产生的三种主要失真类型，它们的含义，以及如何解读失真结果。这里将讨论两种类型的失真——线性失真和非线性失真（谐波失真和互调失真）。>>阅读全文

扬声器的失真是令人不悦的。然而，失真的类型和水平会极大地影响感知到的烦扰程度。此外，识别失真的类型还可以帮助确定扬声器中导致失真的机制或多种机制。“擦音和嗡嗡声”就是一种特别令人烦恼的失真类型，并且非常难以测量。通过测量来确定问题的原因则更加困难。理解为什么这种类型的失真如此令人烦恼以及如何测量它，对于在生产线上正确测试扬声器至关重要。>>阅读全文

快速傅里叶变换（FFT）在音频与声学测量领域扮演着至关重要的角色，能够将时间域信号转换为频率域，从而揭示信号的频率特性。>>阅读全文

音频信号的特征一般分为时域特征与频域特征两大类：前者直接对以时间为自变量的采样信号进行特征提取；后者先通过傅里叶分析将信号转换到频域，再进行特征提取。对音频信号进行特征提取是声音处理、音频识别和音频分析中的重要步骤。>>阅读全文

本文深入解析低音反射音箱的频率响应、系统参数计算方法（如Bessel响应、Butterworth响应等），并结合国内用户常搜索的“低音炮箱体设计计算公式”、“通气孔尺寸计算”、“扬声器Q值与箱体匹配”等关键词，帮助音响工程师、DIY发烧友和声学研究者更高效地理解和应用这份文献中的关键结论。<<阅读全文

主流基频提取算法总结与优缺点比较<<阅读全文

当传统算法需数日计算的频谱分析时，快速傅里叶变换（FFT）却能秒出结果。本文帮你理解快速傅里叶变换公式和原理>>阅读全文

本文基于 Richard H. Small 的经典声学论文，系统解析了直接辐射扬声器的建模原理、频响特性与声学优化方法，是理解 Hi-Fi音箱设计不可或缺的知识基础。>>阅读全文

真实世界的音频环境复杂多变，收集覆盖所有可能场景的“足够”数据几乎是一项不可能完成的任务。音频数据增强 (Audio Data Augmentation) 正是应对这一“数据鸿沟”的关键技术。>>阅读全文

本文介绍了一种名为 EnCodec 的先进神经音频编解码器。（含GitHub源码链接）>>阅读全文

人工智能如何从嘈杂环境中精准“听”出人的声音？这背后，仿生听觉滤波器正在发挥关键作用。本文将深度解析：听觉启发滤波器如何重塑AI的『听觉神经』，以及这项技术背后的颠覆性原理。」>>阅读全文

在实际语音识别和语音增强任务中，如何在噪声环境中准确分离语音信号已成为关键挑战。这正是“声源分离技术”要解决的问题。>>阅读全文

在传统的音频信号处理领域，评估算法好坏通常有一套“标准答案”。比如在通信降噪任务中，我们有纯净的原始录音，只要计算处理后的音频和原始音频的差异（如 PESQ 、PEAQ 或 STOI 指标），就能得出一个客观分数。这在本质上，是在做数学上的“距离度量”。>>阅读全文

盲信号分离（Blind Source Separation, BSS）是现代信号处理领域中一个极具挑战性且富有活力的研究方向。>>阅读全文

在声学和音频设备测试领域，准确测量系统的脉冲响应是一项基础而关键的任务。本文介绍一种新型的测量技术——正弦扫频结合幅度调制方案，为同时获取线性脉冲响应和谐波失真提供了一种高效的手段。>>阅读更多

在传统的异音检测模式下，主要依靠人工听力以及一些基础的仪器测量。虽然这种方式能够提供主观层面的感受，但也存在以下几个方面的挑战: >>阅读全文

随机森林是一种集成学习算法，其基本思想是通过构建多个决策树，然后将这些树的结果进行投票（分类）或平均（回归）来得到最终的预测结果。随机森林结合了多个决策树的预测，利用多数投票机制或均值计算提高模型的准确性和鲁棒性。>>阅读全文

在机器学习领域，传统模型如支持向量机（SVM）、决策树和朴素贝叶斯等，尽管相比深度学习模型在某些复杂任务中的表现略显不足，但由于其理论基础扎实、参数较少且对数据规模的要求较低，仍然在许多应用场景中广泛使用。本文将以支持向量机（SVM）为例，详细阐述其原理及其在声学音频领域的具体应用。>>阅读全文

卷积神经网络由 Yann LeCun 等人提出，是一种包含可学习卷积核的神经网络模 型，起源于二十世纪八九十年代，目前已广泛运用于图像分类、目标检测、语音识别等 众多领域，成为许多网络模型构建的基础，是深度学习中具有代表性的网络之一。>>阅读全文

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种特定类型的递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），专为解决标准RNN在处理长序列数据时面临的梯度消失问题而设计。自提出以来，LSTM 因其卓越的时间序列处理能力，广泛应用于自然语言处理、语音识别、音频分类等领域。本文将详细介绍 LSTM 的原理、优缺点、适用场景，并探讨其在声学音频领域的应用及现状成果。>>阅读全文

传统的文字情感识别方法难以捕捉真实、细腻的人类情绪，而融合声学特征的多模态情感识别算法，则通过音色、语速、语调等信息，增强了识别的准确性与鲁棒性。>>阅读全文

在工业制造、汽车工程、能源电力等高端装备制造领域中，旋转机械故障诊断始终是保障系统安全与效率的关键课题。近年来，结合人工智能与数据增强技术，机械故障诊断系统正向更高精度、更强鲁棒性的方向快速发展。本文将聚焦数据增强在机械故障诊断中的具体应用与优势，并探讨其在声学信号分析与智能识别中的潜力。>>阅读全文