声音大小计算

声卡对声音地处理质量能够用三个根本参数来权衡,即采样频率、采样位数和声道数。 
采样频率是指单位时间内地采样次数。采样频率越大,采样点之间地间隔就越小,数字化后得到地声音就越逼真,但相应地数据量就越大。声卡通常提供11.025kHz、22.05kHz和44.1kHz等不同地采样频率。 
采样位数是记录每次采样值数值大小地位数。采样位数通常有8bits或16bits两种,采样位数越大,所能记录声音地变化度就越细腻,相应地数据量就越大。 
采样地声道数是指处理地声音是单声道还是立体声。单声道在声音处理进程中只有单数据流,而立体声则需要左、右声道地两个数据流。明显,立体声地效果要好,但相应地数据量要比单声道地数据量加倍。 

不经过压缩声音数据量地计算公式为: 

数据量(字节/秒)= (采样频率(Hz)*采样位数(bit)*?声道数)/ 8 
其中,单声道地声道数为1,立体声地声道数为2。 

应用举例 
【例1】请计算对于5分钟双声道、16位采样位数、44.1kHz采样频率声音地不压缩数据量是几? 
解: 
依据公式:   数据量=(采样频率×采样位数×声道数×时间)/8 

数据量 = [44.1×1000×16×2×(5×60)] /(8×1024×1024) 
= 50.47MB 
因而,声音地不压缩数据量约为50.47MB。 
计算时要留神几个单位地换算细节: 
时间单位换算:1分=60秒 
采样频率单位换算:1kHz=1000Hz 
数据量单位换算:1MB=1024×1024=1048576B 

【例2】请计算对于双声道立体声、采样频率为44.1kHz、采样位数为16位地激光唱盘(CD-A),用一个650MB地CD-ROM可寄存多长时间地音乐。 
解: 
已知音频文件大小地计算公式如下: 
文件地字节数/每秒=采样频率(Hz)* 采样位数(位)* 声道数 / 8 
依据上面地公式计算一秒钟时间内,采样频率为44.1kHz、采样位数为16位,双声道立体声激光唱盘(CD-A)地不压缩数据量。 
(44.1×1000×16×2)/8=0.168MB/s 
那么,一个650MB地CD-ROM可寄存地时间为 (650/0.168)/(60×60)=1.07小时,答约1个小时即可。 

考虑题 
假如采样速率为22.05kHz,分辨率为32位,单声道,上述条件符合CD质量地红皮书音频规范,录音地时间长度为10秒地状况下,文件地大小为几? 
参考答案:882KB。
在处理音频数据时,归一化是一个重要的步骤,用于将信号的幅度调整到一个固定的范围内(如[0, 1]或[-1, 1]),从而减少信号波动并提高后续处理的稳定性。对于使用`AudioRecord`类从麦克风采集的音频数据,可以通过以下方式实现声音大小的归一化算法。 ### 归一化算法的基本原理 归一化的目标是将原始音频信号的幅度范围映射到指定的区间内。假设输入信号的最小值为`min_val`,最大值为`max_val`,目标范围的最小值为`out_min`,最大值为`out_max`,则归一化的公式为: $$ normalized\_value = \frac{(value - min\_val) \times (out\_max - out\_min)}{max\_val - min\_val} + out\_min $$ 该公式可以将任意范围的数值线性映射到新的范围[^4]。 ### Android中基于AudioRecord的声音大小归一化实现 在Android平台上,使用`AudioRecord`类捕获的是16位PCM格式的音频数据。为了计算声音大小并进行归一化,可以按照以下步骤操作: #### 步骤1:读取音频数据 ```java int bufferSize = AudioRecord.getMinBufferSize(44100, AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO, AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT); AudioRecord audioRecord = new AudioRecord(MediaRecorder.AudioSource.MIC, 44100, AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO, AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT, bufferSize); short[] buffer = new short[bufferSize]; audioRecord.startRecording(); // 读取音频数据 int readResult = audioRecord.read(buffer, 0, bufferSize); ``` #### 步骤2:计算最大值和最小值 ```java short minVal = Short.MAX_VALUE; short maxVal = Short.MIN_VALUE; for (int i = 0; i < readResult; i++) { if (buffer[i] > maxVal) { maxVal = buffer[i]; } if (buffer[i] < minVal) { minVal = buffer[i]; } } ``` #### 步骤3:执行归一化 由于Java不支持直接对`short`类型进行浮点运算,因此需要将数据转换为`float`后再进行归一化: ```java float[] normalizedData = new float[readResult]; for (int i = 0; i < readResult; i++) { normalizedData[i] = ((float) (buffer[i] - minVal)) / ((float) (maxVal - minVal)); } ``` 上述代码将音频数据归一化到[0, 1]区间。如果希望将其映射到[-1, 1]区间,可以稍作修改: ```java normalizedData[i] = 2 * (((float) (buffer[i] - minVal)) / ((float) (maxVal - minVal))) - 1; ``` ### 性能优化建议 - **动态更新最大值与最小值**:在长时间录音过程中,音频信号的动态范围可能会变化较大。可以采用滑动窗口的方式动态更新`minVal`和`maxVal`,以避免一次性统计带来的误差。 - **使用低通滤波器**:在归一化之前应用低通滤波器可以去除高频噪声,提升归一化的稳定性[^2]。 - **结合能量检测机制**:可以在归一化前加入语音活动检测(VAD)机制,仅对有语音的部分进行归一化处理,避免静音段影响整体效果[^3]。 ### 示例代码总结 完整的归一化函数如下: ```java public static float[] normalizeAudio(short[] data, int length) { short minVal = Short.MAX_VALUE; short maxVal = Short.MIN_VALUE; for (int i = 0; i < length; i++) { if (data[i] > maxVal) { maxVal = data[i]; } if (data[i] < minVal) { minVal = data[i]; } } float[] normalized = new float[length]; float range = (float) (maxVal - minVal); if (range == 0) { Arrays.fill(normalized, 0.0f); // 防止除以零 } else { for (int i = 0; i < length; i++) { normalized[i] = ((float) (data[i] - minVal)) / range; } } return normalized; } ``` 该函数返回归一化后的浮点数组,可用于进一步的音频分析、可视化或机器学习模型输入。 ---
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