音频——性能测试中的基本概念

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频率响应

对于音频设备,频率响应可以理解为音频设备对不同频率信号的处理或重现。对于音频信号频率,一般关注20Hz~20kHz范围。理想情况下,输入幅度相同的不同频率信号,过音频设备后输出幅度也是相同的,就是趋于一条直线。实际应用中音频器件频响并非平坦的、或是根据需要的效果将频响曲线调整成不同风格的 曲线

理想频响曲线如下图
在这里插入图片描述
调整的频响曲线如下图
在这里插入图片描述

平均电平

数字或模拟信号经过音频系统后输出的信号幅度。

增益

模拟或数字信号经过音频系统后,系统对信号的放大或衰减程度。通常对于ADC和DAC路径,会有对应的模拟增益和数字增益可供调整。

ADC 路径增益

好的,以下是一个使用Python语言测试WebRTC音频延时的代码示例: ```python import sounddevice as sd import numpy as np import time # 设置采样率和录音时间 samplerate = 48000 duration = 5 # 单位为秒 # 录制原始音频 print("Recording original audio...") original_audio = sd.rec(int(samplerate * duration), samplerate=samplerate, channels=1, dtype='float32') sd.wait() # 播放原始音频 print("Playing original audio...") sd.play(original_audio, samplerate=samplerate) sd.wait() # 录制回放音频 print("Recording playback audio...") playback_audio = sd.rec(int(samplerate * duration), samplerate=samplerate, channels=1, dtype='float32') sd.wait() # 播放回放音频 print("Playing playback audio...") sd.play(playback_audio, samplerate=samplerate) sd.wait() # 计算音频延迟 delay = np.argmax(np.correlate(original_audio, playback_audio, mode='full')) / float(samplerate) print("Audio delay:", delay, "s") ``` 这个代码可以使用Python的`sounddevice`库来录制和播放音频,使用`numpy`库来计算音频延迟。具体步骤如下: 1. 设置采样率和录音时间,这里采用了48kHz的采样率和5秒的录音时间。 2. 录制原始音频,使用`sd.rec()`函数进行录音,返回的是一个`numpy`数组。 3. 播放原始音频,使用`sd.play()`函数进行音频回放。 4. 录制回放音频,同样使用`sd.rec()`函数进行录音。 5. 播放回放音频,同样使用`sd.play()`函数进行音频回放。 6. 计算音频延迟,使用`np.correlate()`函数计算原始音频和回放音频的互相关函数,然后使用`np.argmax()`函数找到互相关函数的峰值位置,最后除以采样率得出延迟时间。 需要注意的是,这个代码只是一个简单的示例,并没有考虑WebRTC的具体实现细节,例如AEC、AGC、NS等算法对音频延迟的影响。如果你需要更准确的延迟测试结果,需要使用WebRTC提供的API或者第三方音频测试工具。
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