声音、音频采样率、采样精度等常识概念

本文介绍了声音的基本概念,包括频率、振幅和人耳可听范围。深入探讨了CODEC在音频处理中的作用,作为数字信号的编解码器。此外,解释了DAC和ADC的职责,以及如何影响声音保真度。内容还涵盖了采样率(如CD的44.1kHz)、采样精度、BTL原理、SRC(采样率转换)的影响,以及时域采样定理。最后讨论了 Crystal(晶振)在不同采样率支持中的角色,以及音频采样中的位数和频率对声音质量的影响。

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什么是声音?

能量波,有频率有振幅,频率高低就是音调,振幅大小就是音量;采样率是对频率采样,采样精度是对幅度采样

人耳能听到的频率范围是200-20KHz,


什么是CODEC?

音频压缩CO+解压缩DEC,CODEC就是多媒体数字信号编解码器,主要负责DAC和ADC。不管是音频加速器好,还是I/O控制器好,他们输入输出的都是纯数字信号,我们要使用声卡上的Line Out插孔输出信号的话,信号就必须经过声卡上的CODEC的转换处理。可以说,声卡模拟输入输出的品质和CODEC的转换品质有着重大的关系,音频加速器或I/O控制器决定了声卡内部数字信号的质量,而CODEC则决定了模拟输入输出的好坏。

什么是DAC ADC?

模数、数模转换,不同精度对应不同的声音保真

什么是EQ?

### 音频采样率采样精度概念 #### 采样率 (Sampling Rate) 采样率是指每秒钟内对模拟音频信号进行采样的次数,单位通常为赫兹(Hz)或千赫兹(kHz)[^1]。更高的采样率意味着更频繁地捕捉声音波形的变化,从而能够更精确地还原原始音频信号。 对于人类听力范围内的音频(大约20 Hz至20 kHz),常见的CD质量标准采用的是44.1kHz的采样频率[^2]。这意味着在一秒钟时间内会记录下44,100个样本点来表示这段期间的声音变化情况。 #### 采样精度 (Sample Precision 或 Bit Depth) 采样精度指的是每次采样时所使用的比特数量,用来量化每个样本值的准确性。它决定了可以存储多少种不同的振幅级别;更多的位数允许更加细腻地区分声压级差异,进而提高动态范围降低噪声底限。 例如,在16-bit PCM编码格式中,每一个样本可以用从-32768到+32767之间的整数值表示,总共提供了65536个离散电平选项用于近似实际连续变化着的压力波动曲线。 ### 关系说明 虽然两者都是影响最终播放效果的重要因素之一,但是它们各自侧重于不同方面: - **采样率** 主要关注时间轴上的分辨率——即如何精细地追踪随时间而变的声音事件; - 而 **采样精度** 则更多涉及到幅度维度的信息密度——也就是在同一时刻能多准确地描述该瞬间的具体强度特征。 因此,当提到“高保真度”的录音文件时,往往既指较高水平的时间域表达能力(通过增加采样速率),也包含了足够的空间去容纳丰富的细节层次感(借助更大的字长实现更高bit depth)。 ```python import numpy as np from scipy.io import wavfile # 假设有一个.wav 文件 'audio_file' sample_rate, data = wavfile.read('audio_file.wav') print(f"采样率为 {sample_rate} samples per second.") if isinstance(data[0], np.ndarray): # 如果是立体声,则取左声道为例 bit_depth = data[:, 0].dtype.itemsize * 8 else: # 单声道处理 bit_depth = data.dtype.itemsize * 8 print(f"采样精度为 {bit_depth}-bits.") ```
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