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【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及soc芯片,特别涉及一种基于soc芯片的音频数字信号处理方法及装置。
技术介绍
1、在现代音频处理技术的发展过程中,对于高质量音频信号的需求日益增长,特别是在专业音频录制、语音识别和通信等领域。基于soc(system on chip)芯片的音频数字信号处理方法应运而生,旨在通过集成多种处理功能于单一芯片上来提高处理效率并减少功耗。然而,传统的音频处理方法往往面临分辨率不足、计算复杂度高以及频谱特征提取不准确等问题,这些问题限制了音频信号处理质量的进一步提升。
2、具体而言,在音频采集阶段,如何有效地从复杂的环境噪音中分离出有用的声音信息是一大挑战。传统方法多依赖于单一或少数几个固定参数进行频谱分析,这导致了在面对多变的声学环境时,难以捕捉到音频信号的细微差别。此外,随着音频数据维度的增加,如何高效地对这些数据进行处理而不损失关键信息成为了一个亟待解决的问题。这些问题的存在,不仅影响了音频信号的清晰度和准确性,也在一定程度上制约了相关应用领域的创新与发展。
3、为了解决上述问题,研究人员不断探索新的音频信号处理技术和算法。例如,利用层级频谱特征分解与复数域变换相结合的方法,可以更精确地表示音频信号的特性,并有效提高处理的准确性和效率。尽管如此,现有技术仍然面临着诸如计算资源消耗大、实时处理能力有限等挑战。因此,开发一种既能满足高质量音频处理需求,又能实现低能耗、高效率的基于soc芯片的音频数字信号处理方法显得尤为重要。这一研究方向对于推动音频处理技术的发展具有重要意义。
1、本专利技术的主要目的为提供了一种基于soc芯片的音频数字信号处理方法及装置,解决了随着音频数据维度的增加,如何高效地对这些数据进行处理而不损失关键信息的技术问题。
2、为实现上述目的,本专利技术提供了一种基于soc芯片的音频数字信号处理方法,包括以下步骤:
3、通过预设的多通道传感器对目标现场进行音频数字信号采集,得到多维音频数据流;
4、对所述多维音频数据流进行多分辨率频谱分解,得到层级频谱特征;
5、对所述层级频谱特征进行复数域变换,得到复频谱表征数据;
6、通过子带能量分析技术对所述复频谱表征数据进行频域重构,得到声学参数序列;
7、对所述声学参数序列进行群延迟补偿,得到校准后的频谱序列;
8、基于预设的soc芯片中的分段快速傅里叶算法对所述校准后的频谱序列进行反向傅里叶重建,得到增强音频数字信号。
9、进一步的,所述通过预设的多通道传感器对目标现场进行音频数字信号采集,得到多维音频数据流,包括:
10、通过麦克风阵列中的多通道传感器对目标现场进行空间采样,得到多通道声场数据,并基于所述多通道声场数据进行声源定位计算,得到声源空间分布数据;其中,所述声源空间分布数据包括声源方位角度、声源距离参数和声源强度分布;
11、对所述声源空间分布数据进行声学特征提取,得到声学特征向量,并基于所述声学特征向量进行声场重建,得到三维声场数据流;
12、通过声场分解对所述三维声场数据流进行模态分析,得到声场模态系数,并基于所述声场模态系数进行声场合成,得到多维音频数据流;其中,所述多维音频数据流包括声场时变特征、声场空间特征和声场频谱特征。
13、进一步的,所述对所述多维音频数据流进行多分辨率频谱分解,得到层级频谱特征,包括:
14、通过小波包分解技术对所述多维音频数据流进行频带划分,得到多层级子带系数,并基于所述多层级子带系数进行能量密度计算,得到频带能量分布数据;其中,所述频带能量分布数据包括临界频带系数和频带能量矩阵;
15、对所述频带能量分布数据进行频谱包络提取,得到包络特征序列,并基于所述包络特征序列进行频域调制分析,得到调制频谱矩阵;
16、基于所述调制频谱矩阵对所述多维音频数据流进行谐波结构分析,得到谐波分量矩阵,并对所述谐波分量矩阵进行分组合成,得到所述层级频谱特征;其中,所述层级频谱特征包括基频轨迹和谐波能量比。
17、进一步的,所述对所述层级频谱特征进行复数域变换,得到复频谱表征数据,包括:
18、对所述层级频谱特征进行时频域映射,得到时频表征向量,并对所述时频表征向量进行相位解调,得到相位调制数据;其中,所述相位调制数据包括幅度包络数据和瞬时相位数据;
19、通过预设的希尔伯特滤波技术对所述相位调制数据进行正交分解,得到正交分量序列,并对所述正交分量序列进行极坐标映射,得到极坐标参数集;其中,所述极坐标参数集包括幅度半径和相位角度;
20、对所述极坐标参数集进行相位展开,得到相位展开系数矩阵,并基于所述相位展开系数矩阵进行谐波重构,得到谐波分解矩阵;
21、通过预设的复数指数变换技术对所述谐波分解矩阵进行频域映射,得到复指数序列,并基于所述复指数序列进行复数域合成,得到复频域系数;其中,所述复频域系数包括幅度调制分量和相位调制分量;
22、对所述复频域系数进行频率响应分析,得到频响特征矩阵,并对所述频响特征矩阵进行相位补偿,得到补偿参数集;
23、基于所述补偿参数集对所述复频域系数进行复数域重构,得到所述复频谱表征数据;其中,所述复频谱表征数据包括频域幅度谱和频域相位谱。
24、进一步的,所述通过子带能量分析技术对所述复频谱表征数据进行频域重构,得到声学参数序列,包括:
25、通过预设的临界子带分析技术对所述复频谱表征数据进行能量积分,得到子带能量谱,并基于所述子带能量谱进行谱峰检测,得到频带能量分布矩阵;
26、对所述频带能量分布矩阵进行谱质心计算,得到频带重心序列,并基于所述频带重心序列进行子带合并,得到重构频带矩阵;
27、通过预设的倒谱分析方法对所述重构频带矩阵进行子带分离,得到独立子带序列,并对所述独立子带序列进行谐波增强,得到增强谱系数;
28、对所述增强谱系数进行相位重构,得到复频域参数集,并基于所述复频域参数集进行频带重组,得到频谱重构矩阵;其中,所述复频域参数集包括谐波增益系数和相位偏移系数;
29、通过预设的声学参数提取模型对所述频谱重构矩阵进行特征映射,得到声学特征集合,并对所述声学特征集合进行参数排序,得到所述声学参数序列;其中,所述声学参数序列包括声学特征向量和声学参数矩阵。
30、进一步的,所述对所述声学参数序列进行群延迟补偿,得到校准后的频谱序列,包括:
31、对所述声学参数序列进行时域展开,得到参数时序矩阵,并基于所述参数时序矩阵进行群延迟估计,得到延迟特征向量;其中,所述延迟特征向量包括相位延迟系数和群延迟梯度;
32、通过预设的全极点分析技术对所述延迟特征向量进行延迟分解,得到延迟分量集合,并对所述延迟分量集合进行相位展开,得到相位补偿矩阵;
33、对所述相位补偿矩阵进行多项本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于SOC芯片的音频数字信号处理方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的基于SOC芯片的音频数字信号处理方法,其特征在于,所述通过预设的多通道传感器对目标现场进行音频数字信号采集,得到多维音频数据流,包括:
3.根据权利要求1所述的基于SOC芯片的音频数字信号处理方法,其特征在于,所述对所述多维音频数据流进行多分辨率频谱分解,得到层级频谱特征,包括:
4.根据权利要求1所述的基于SOC芯片的音频数字信号处理方法,其特征在于,所述对所述层级频谱特征进行复数域变换,得到复频谱表征数据,包括:
5.根据权利要求1所述的基于SOC芯片的音频数字信号处理方法,其特征在于,所述通过子带能量分析技术对所述复频谱表征数据进行频域重构,得到声学参数序列,包括:
6.根据权利要求1所述的基于SOC芯片的音频数字信号处理方法,其特征在于,所述对所述声学参数序列进行群延迟补偿,得到校准后的频谱序列,包括:
7.根据权利要求1所述的基于SOC芯片的音频数字信号处理方法,其特征在于,所述基于预设的SOC芯片中的
8.一种基于SOC芯片的音频数字信号处理装置,其特征在于,包括:
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于soc芯片的音频数字信号处理方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的基于soc芯片的音频数字信号处理方法,其特征在于,所述通过预设的多通道传感器对目标现场进行音频数字信号采集,得到多维音频数据流,包括:
3.根据权利要求1所述的基于soc芯片的音频数字信号处理方法,其特征在于,所述对所述多维音频数据流进行多分辨率频谱分解,得到层级频谱特征,包括:
4.根据权利要求1所述的基于soc芯片的音频数字信号处理方法,其特征在于,所述对所述层级频谱特征进行复数域变换,得到复频谱表征数据,包括:
5.根据权利要求1所述的基于soc芯片的音频数字信号处理方法,其特征在于,所述通过子带能量分析技术对所述复频谱表征数据进行频域重构,得到声学参数序列,包括:
6...
【专利技术属性】
技术研发人员:焦其金,张洋,陀智宇,
申请(专利权)人:深圳瑞利声学技术股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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