Flash中声音的压缩与效果处理

本文介绍如何在Flash中优化声音文件,包括使用不同的压缩格式(如ADPCM、MP3、Raw和Speech),调整采样率和比特率以平衡文件大小与声音质量,并编辑声音效果。
 在Flash中加入声音可以极大地丰富动画的表现效果,但如果我们辛辛苦苦编辑好的声音不能很好地与动画衔接,或者声音文件太大影响了Flash的运行速度,效果就会大打折扣。那么如何使Flash中的声音获得最佳效果呢?下面我们一起来探讨这个问题。
  一、声音文件在Flash中的压缩
  当我们将Flash文件导入到网页中时,由于网络速度的限制,我们不得不考虑Flash动画的大小,特别是带有声音的Flash动画。有什么办法在既不影响动画效果的同时又能减小数据量呢?一个可行的方法就是利用声音压缩,效果非常明显。
  将声音文件导入Flash中,双击组件库中的声音文件,弹出声音属性对话框(图1)。
[img]/Files/BeyondPic/2006-9/20/2006920154957617.jpg[/img]
  Flash MX为我们提供了四种不同的声音压缩格式:ADPCM、MP3、Raw和Speech格式。选择相应的压缩格式,便可进行压缩。在各种格式中对声音压缩的等级不同,生成的声音文件的质量和大小也不同。要达到最佳效果,就要根据需要反复进行不同的实验,找出最合适的压缩率。
  1、ADPCM压缩
  “ADPCM”压缩选项用于8位或16位声音数据的压缩设置。像点击音这样的短事件声音,一般选用“ADPCM”压缩,如图2所示。
[img]/Files/BeyondPic/2006-9/20/200692015508329.jpg[/img]
  “预处理”:选择“转换立体声成单声”将混合立体声转换为单音(非立体声)。
  “采样比率” 选项用以控制文件的饱真度和文件大小。较低的采样率可减小文件,但也会降低声音品质。Flash不能提高导入声音的采样率。如果导入的音频为11kHz声音,就算你将它设置为22kHz,也只是11kHz的输出效果。“比率”选项如下:
  5kHz的采样率仅能达到人们讲话的声音质量。
  11kHz的采样率是播放小段声音的最低标准,是CD音质的四分之一。
  22kHz采样率的声音可以达到CD音质的一半,目前大多数网站都选用这样的采样率。
  44kHz的采样率是标准的CD音质,可以达到很好的听觉效果。
  2、MP3压缩
  通过“MP3”压缩选项可以用MP3格式输出声音。当导出乐曲等较长的音频流时,建议选用“MP3”选项(图3)。
[img]/Files/BeyondPic/2006-9/20/200692015509172.jpg[/img]
  对于比特率,用于决定导出的声音文件每秒播放的位数。Flash支持8Kbps到160Kbps CBR(恒定比特率)。当导出声音时,需要将比特率设为16 Kbps或更高,以获得最佳效果。
  “品质”选项用以确定压缩速度和声音质量。
  “快速”可以使声音速度加快而使声音质量降低。
  “中”可以获得稍微慢一些的压缩速度和高一些的声音质量;
  “最佳”可以获得最慢的压缩速度和最高的声音质量。
  3、Raw(原始)压缩和Speech(语音)压缩
  原始压缩选项导出的声音文件是不经过压缩的。语音压缩选项使用一个特别适合于语音的压缩方式导出声音。笔者建议对语音使用11KHz比率。
  二、声音效果的编辑
  声音文件在成功导入到动画后,可以依据需要,编辑声音效果。在“属性”面板中,Flash为我们提供了一些常用的声音效果(图4)。选择相应的选项即可实现相应的效果,如果我们要给一段片头动画配音,需要声音慢慢增强,只需选择效果下拉菜单中的“淡入”命令。
[img]/Files/BeyondPic/2006-9/20/200692015509863.jpg[/img]
  选中“无”选项:表示不对声音文件应用效果。选用这个选项将删除以前应用的效果。
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Flashyingyongkaifa/1066.html
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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