CN103680516A - 音频信号的处理方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了音频信号的处理方法和装置，该方法包括：根据设定的时间间隔依次获取音频信号每个时间点幅度采样值，获取幅度采样值时比较幅度采用值的大小；若当前时间点幅度采样值大于或等于上一时间点的幅度平均值，则通过Xpi=A*|Xi|+(1-A)*Xp(i-1)计算当前时间点的幅度平均值；若小于上一时间点的幅度平均值，则通过X pi=（1-R）*X p(i-1)计算当前时间点幅度平均值。本发明所提供的音频信号的处理方法和装置，计算出的幅度动态平均值所涉及的数据量少，运算简单，无需存储大量的相关数据，在保证计算出的各频段的幅度动态平均值符合人耳特性要求的基础上，节约了大量的数据存储空间。

Description

音频信号的处理方法和装置
技术领域
本发明涉及音频技术领域，尤其是涉及一种音频信号的处理方法和装置。
背景技术
在传统数字音频技术领域中，一般采用超低频率的低通滤波器获取数字音频的各频段音频信号的幅度值和变化量。但是这种超低频率的低通滤波器设计难度大，稳定性差，同时资源消耗量大。
另外，数字音频的采样频率比普通的音频最高采用频率一般高出数倍，如数字音频的采样频率可以为44.1kHz，48kHz等。由于直接将某一次的数字音频采样频率的绝对值作为数字音频信号的幅度值离散性较大，没有实用价值。
现有技术中为了确保获取比较实用的数字音频信号幅度值一般有多次采样频率的算术平均值代替。如采样如下公式计算获得所需的数字音频信号幅度值：Xp=（|X1|+|X2|+…+|Xn-1|+|Xn|）/n，其中n为大于或等于的1自然数。采用这种方式计算获得所需数字音频信号幅度值，当n不大时容易实现，当n过大时，采用这种方式需要占用过多的存储资源，因此这种方式不适用于n值大的情况。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种音频信号的处理方法和装置，在计算获得符合人耳特性的音频信号的幅度值前提下，节约数据存储空间。
本发明提出一种音频信号的处理方法，包括：
根据设定的时间间隔依次获取音频信号每个时间点幅度采样值，并在获取幅度采样值的同时比较该幅度采用值的大小；
若当前时间点幅度采样值大于或等于音频信号的上一时间点的幅度平均值，则通过公式Xpi=A*|Xi|+(1-A)*Xp(i-1)计算音频信号的当前时间点的幅度平均值；若当前时间点的幅度采样值小于音频信号的上一时间点的幅度平均值，则通过公式X pi=（1-R）*X p(i-1)计算音频信号的当前时间点的幅度平均值；音频信号的每个频段对应的依次相邻的所有幅度平均值形成该频段的幅度动态平均值；其中，Xpi为音频信号的当前时间点的幅度平均值；Xp(i-1)为音频信号的上一时间点的幅度平均值，初始值为“0”；Xi为音频信号的当前时间点的幅度采样值；A为跟进系数，取值为小于1的正常数，R为释放系数，取值为小于1的正常数。
优选地，所述跟进系数A取值为0.1，和/或释放系数R取值为0.0001。
优选地，所述方法还包括：
根据音频信号各频段的幅度动态平均值计算所述音频信号的相关参数，根据音频信号各频段的幅度动态平均值的大小和所述相关参数的大小确定音频信号的类型；
根据音频信号的类型对音频信号进行相应的处理，并输出处理后的音频信号。
优选地，所述音频信号的相关参数包括以下参数：音频信号的幅度动态平均值变化率、音频信号的幅度动态平均值间歇时间、音频信号的过零点密度。
优选地，所述音频信号的类型包括：语音信号和非语音信号；
所述根据音频信号各频段的幅度动态平均值的大小和所述相关参数的大小确定音频信号的类型具体包括：
当音频信号的各频段的幅度动态平均值均小于0.1、幅度动态平均值变化率大于0.5、幅度动态平均值间歇时间为2至5秒，过零点密度大于0.3，则确定所述音频信号为语音信号；否则为非语音信号。
优选地，所述根据音频信号的类型对音频信号进行相应的处理具体包括：
当音频信号为语音信号，则对该音频信号的低于200Hz频段和高于6kHz频段的音频信号进行衰减处理，处于200Hz至6kHz频段的音频信号进行增益处理。
本发明另提出一种音频信号的处理装置，包括：
比较模块，用于根据设定的时间间隔依次获取音频信号每个时间点幅度采样值，并在获取幅度采样值的同时比较该幅度采用值的大小；
计算模块，用于若当前时间点幅度采样值大于或等于音频信号的上一时间点计的幅度平均值，则通过公式Xpi=A*|Xi|+(1-A)*Xp(i-1)计算音频信号的当前时间点的幅度平均值；若当前时间点的幅度采样值小于音频信号的上一时间点的幅度平均值，则通过公式X pi=（1-R）*X p(i-1)计算音频信号的当前时间点当前幅度平均值；音频信号的每个频段对应的依次相邻的所有幅度平均值形成该频段的幅度动态平均值；其中，Xpi为音频信号的当前时间点的幅度平均值；Xp(i-1)为音频信号的上一时间点的幅度平均值，初始值为“0”；Xi为音频信号的当前时间点的幅度采样值；A为跟进系数，取值为小于1的正常数，R为释放系数，取值为小于1的正常数。
优选地，所述跟进系数A取值为0.1，和/或释放系数R取值为0.0001。
优选地，所述的音频信号的处理装置还包括：
类型确定模块，用于根据音频信号各频段的幅度动态平均值计算所述音频信号的相关参数，根据音频信号各频段的幅度动态平均值的大小和所述相关参数的大小确定音频信号的类型；
信号处理模块，用于根据音频信号的类型对音频信号进行相应的处理，并输出处理后的音频信号。
优选地，所述音频信号的相关参数包括以下参数：音频信号的幅度动态平均值变化率、音频信号的幅度动态平均值间歇时间、音频信号的过零点密度。
优选地，所述音频信号的类型包括：语音信号和非语音信号；
所述信号确定模块，具体用于当音频信号各频段的幅度动态平均值均小于0.1、幅度动态平均值变化率大于0.5、幅度动态平均值间歇时间为2至5秒，过零点密度大于0.3，则确定所述音频信号为语音信号；否则为非语音信号。
优选地，所述信号处理模块，具体还用于当音频信号为语音信号，则对该音频信号的低于200Hz频段和高于6kHz频段的音频信号进行衰减处理，处于200Hz至6kHz频段的音频信号进行增益处理。
本发明所提供的音频信号的处理方法和装置，通过根据设定的时间间隔依次获取音频信号每个时间点幅度采样值，并在获取幅度采样值的同时比较该幅度采用值的大小；若当前时间点幅度采样值大于或等于音频信号的上一时间点的幅度平均值，则通过公式Xpi=A*|Xi|+(1-A)*Xp(i-1)计算音频信号的当前时间点的幅度平均值；若当前时间点的幅度采样值小于音频信号的上一时间点的幅度平均值，则通过公式X pi=（1-R）*X p(i-1)计算音频信号的当前时间点幅度平均值的方式，在计算某一具体时间点的幅度平均值过程所涉及到的数据量少，即计算音频信号各频段的幅度动态平均值所涉及的数据量少，运算简单，无需预先存储大量的相关数据，同时计算出的各频段的幅度动态平均值符合人耳特性，能够保证人耳的听觉效果，即在保证计算出的各频段的幅度动态平均值符合人耳特性要求的基础上，节约了大量的数据存储空间。
附图说明
图1是本发明的音频信号的处理方法一实施例的流程图；
图2是本发明的音频信号的处理方法另一实施例的流程图；
图3是本发明的音频信号的处理装置一实施例的结构示意图；
图4是本发明的音频信号的处理装置另一实施例的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参见图1，提出本发明的一种音频信号的处理方法一实施例，包括：
步骤S101、根据设定的时间间隔依次获取音频信号对应时间点的幅度采样值，并在获取幅度采样值的同时比较该幅度采用值的大小。若当前时间点的幅度采样值大于或等于音频信号的上一时间点的幅度平均值，则转入步骤S102；若当前时间点的幅度采样值小于音频信号的上一时间点的幅度平均值，则转入步骤S103。
步骤S102、若当前时间点的幅度采样值大于或等于音频信号的上一时间点的幅度平均值，通过公式：Xpi=A*|Xi|+(1-A)*Xp(i-1)----(1)计算音频信号的当前时间点的幅度平均值。
其中，Xpi为音频信号的当前时间点的幅度平均值；Xp(i-1)为音频信号的上一时间点的幅度平均值，初始值为“0”；Xi为音频信号的当前时间点的幅度采样值；A为跟进系数，一般可以取值为小于1的正常数，较佳取值为0.1。
步骤S103、若当前时间点的幅度采样值小于音频信号的上一时间点的幅度平均值，通过公式X pi=（1-R）*X p(i-1)----(2)计算音频信号的当前时间点的幅度平均值。
其中，Xpi为音频信号的当前时间点的幅度平均值；Xp(i-1)为音频信号的上一时间点的幅度平均值，初始值为“0”；R为释放系数，一般可以取值为小于1的正常数，较佳取值为0.0001。
步骤S104、音频信号的每个频段对应的依次相邻的所有幅度平均值形成该频段的幅度动态平均值。
以下通过举例说明上述实施例：若设音频信号时长为100秒，时间间隔为1秒，则计算音频信号每个时间点的幅度平均值具体如下：依次获取第1秒、2秒、3秒、4秒------100秒对应的幅度采样值，其中在获取第N（1至100任一个自然数）秒对应的幅度采样值的同时。比较该幅度采用值与第N-1秒对应的幅度平均值；当第N秒的幅度采样值大于或等于第N-1秒对应的幅度平均值，则通过公式：Xpi=A*|Xi|+(1-A)*Xp(i-1)计算第N秒的幅度平均值；当第N秒的幅度采样值小于第N-1秒对应的幅度平均值，则通过公式：X pi=（1-R）*X p(i-1)计算第N秒的幅度平均值；其中第0秒对应的幅度平均值为“0”。
在音频技术领域中人耳对声音存在掩蔽效应，即人耳对声音对无到有比较敏感，其对应的系数为跟进系数A；而对声音从有到无比较迟钝，其对应的系数为释放系数。本实施例通过调整公式（1）和（2）中的跟进系数A和释放系数R的大小，使得计算出的各频段的幅度动态平均值符合人耳特性。将跟进系数A调整为释放系数1000倍效果最佳，如A取值为0.1，R取值为0.0001。
参见图2，上述音频信号的处理方法实施例中，步骤S104之后还包括：
步骤S201、根据音频信号各频段的幅度动态平均值计算所述音频信号的相关参数，根据音频信号各频段的幅度动态平均值的大小和所述相关参数的大小确定音频信号的类型。
本步骤S201中所述音频信号的相关参数包括以下参数：音频信号的幅度动态平均值变化率、音频信号的幅度动态平均值间歇时间、音频信号的过零点密度。其中根据所述幅度动态平均值计算音频信号的幅度动态平均值变化率、音频信号的幅度动态平均值间歇时间、音频信号的过零点密度属于现有技术，在此对其具体的计算过程不再赘述。
本步骤S201中所述根据音频信号的各频段的幅度动态平均值的大小和所述相关参数的大小确定音频信号的类型具体处理如下：当音频信号的各频段的幅度动态平均值均小于0.1、幅度动态平均值变化率大于0.5、幅度动态平均值间歇时间为2至5秒，过零点密度大于0.3，则确定所述音频信号为语音信号；否则为非语音信号。
步骤S202、根据音频信号的类型对音频信号进行相应的处理，并输出处理后的音频信号。
本步骤S202中，当音频信号为语音信号，对音频信号进行相应的处理如下：对该音频信号的低于200Hz频段和高于6kHz频段的音频信号进行衰减处理，处于200Hz至6kHz频段的音频信号进行增益处理，然后将处理后的音频信号通过施密特开关并输出，如此处理后的音频信号人耳能够听得很清楚，保证了语音信号的听觉效果。而当确定音频信号为非语音信号，则不作任何处理，直接通过施密特开关后输出即可。
本实施例所提供的音频信号的处理方法，在计算某一具体时间点的幅度平均值过程所涉及到的数据量少，即计算音频信号各频段的幅度动态平均值所涉及的数据量少，运算简单，无需预先存储大量的相关数据，同时计算出的各频段的幅度动态平均值符合人耳特性，能够保证人耳的听觉效果，即在保证计算出的各频段的幅度动态平均值符合人耳特性要求的基础上，节约了大量的数据存储空间。
参见图3，提出本发明的一种音频信号的处理装置100一实施例，包括比较模块110和计算模块120。其中所述比较模块110，用于根据设定的时间间隔依次获取音频信号每个时间点幅度采样值，并在获取幅度采样值的同时比较该幅度采用值的大小。所述计算模块120，用于若当前时间点幅度采样值大于或等于音频信号的上一时间点的幅度平均值，则通过公式Xpi=A*|Xi|+(1-A)*Xp(i-1)计算音频信号的当前时间点的幅度平均值；若当前时间点的幅度采样值小于音频信号的上一时间点的幅度平均值，则通过公式X pi=（1-R）*X p(i-1)计算音频信号的当前时间点的幅度平均值。Xpi为音频信号的当前时间点的幅度平均值；Xp(i-1)为音频信号的上一时间点的幅度平均值，初始值为“0”；Xi为音频信号的当前时间点的幅度采样值；A为跟进系数，一般取值为小于1的正常数，较佳取值为0.1；R为释放系数，一般取值为小于1的正常数，较佳取值为0.0001。
本实施例中，所述音频信号的每个频段对应的依次相邻的所有幅度平均值形成该频段的幅度动态平均值。
以下通过举例说明上述实施例：若设音频信号时长为100秒，时间间隔为1秒，则计算音频信号每个时间点的幅度平均值具体如下：依次获取第1秒、2秒、3秒、4秒------100秒对应的幅度采样值，其中在获取第N（1至100任一个自然数）秒对应的幅度采样值的同时。比较该幅度采用值与第N-1秒对应的幅度平均值；当第N秒的幅度采样值大于或等于第N-1秒对应的幅度平均值，则通过公式：Xpi=A*|Xi|+(1-A)*Xp(i-1)计算第N秒的幅度平均值；当第N秒的幅度采样值小于第N-1秒对应的幅度平均值，则通过公式：X pi=（1-R）*X p(i-1)计算第N秒的幅度平均值；其中第0秒对应的幅度平均值为“0”。
在音频技术领域中人耳对声音存在掩蔽效应，即人耳对声音对无到有比较敏感，其对应的系数为跟进系数A；而对声音从有到无比较迟钝，其对应的系数为释放系数。本实施例通过调整公式（1）和（2）中的跟进系数A和释放系数R的大小，使得计算出的各频段的幅度动态平均值符合人耳特性。将跟进系数A调整为释放系数1000倍效果最佳，如A取值为0.1，R取值为0.0001。
参见图4，上述音频信号的处理装置100实施例还包括：类型确定模块130、信号处理模块140。所述类型确定模块130，用于根据音频信号各频段的幅度动态平均值计算所述音频信号的相关参数，根据音频信号各频段的幅度动态平均值的大小和所述相关参数的大小确定音频信号的类型。所述信号处理模块140，用于根据音频信号的类型对音频信号进行相应的处理，并输出处理后的音频信号。
本实施例中，所述音频信号的相关参数包括以下参数：音频信号的幅度动态平均值变化率、音频信号的幅度动态平均值间歇时间、音频信号的过零点密度。其中，根据所述幅度动态平均值计算音频信号的幅度动态平均值变化率、音频信号的幅度动态平均值间歇时间、音频信号的过零点密度属于现有技术，在此对其具体的计算过程不再赘述。
本实施例中，所述音频信号的类型包括：语音信号和非语音信号。所述信号确定模块130根据音频信号的各个频段的幅度动态平均值的大小和所述相关参数的大小确定音频信号的类型的具体过程如下：当音频信号的各频段的幅度动态平均值均小于0.1、幅度动态平均值变化率大于0.5、幅度动态平均值间歇时间为2至5秒，过零点密度大于0.3，则确定所述音频信号为语音信号；否则为非语音信号。所述信号处理模块140，具体还用于当音频信号为语音信号，则对该音频信号的低于200Hz频段和高于6kHz频段的音频信号进行衰减处理，处于200Hz至6kHz频段的音频信号进行增益处理，如此处理后的音频信号人耳能够听得很清楚，保证了语音信号的听觉效果。但当确定音频信号为非语音信号，信号处理模块130则不作任何处理，直接通过施密特开关后输出即可。
本实施例所提供的音频信号的处理装置100，在计算具体时间点的幅度平均值过程所涉及到的数据量少，即计算音频信号各频段的幅度动态平均值所涉及的数据量少，运算简单，无需预先存储大量的相关数据，同时计算出的各频段的幅度动态平均值符合人耳特性，能够保证人耳的听觉效果，即在保证计算出的各频段的幅度动态平均值符合人耳特性要求的基础上，节约了大量的数据存储空间。
本发明所提供的音频信号的处理方法和装置还可以采用各类低通、高通或带通滤波器，用于分析音频信号的各频段的幅度值。如采用200Hz以下的低通滤波器，可以测量音频信号的低频段分量的力度、持续时间和间隔时间，这些参数是分析音频信号是音乐信号还是纯语音信号的条件之一，即在设定持续时间（如2s）内间隔时间递减值不归零或不低于某个设定值则可判断该音频信号为音乐信号。又如采用8kHz以上的高通滤波器，可以测量音频信号的高频段分量的大小，用来分析音频信号的质量。又如采用EQ滤波器组，可以实现音频信号分频段DRC功能和音频信号类型的综合判断。
本发明所提供的音频信号的处理方法和装置可以运行于MATLAB、VC、C++等纯软件平台，可用于分析WAV、MP3或其他各类数字音频信号文件，同时还可以运行于DSP处理器用于实际处理实时数字音频信号。
应当理解的是，以上仅为本发明的优选实施例，不能因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (12)

1.一种音频信号的处理方法，其特征在于，包括：
根据设定的时间间隔依次获取音频信号每个时间点的幅度采样值，并在获取幅度采样值的同时比较该幅度采样值的大小；
若当前时间点的幅度采样值大于或等于音频信号的上一时间点的幅度平均值，则通过公式Xpi=A*|Xi|+(1-A)*Xp(i-1)计算音频信号的当前时间点的幅度平均值；若当前时间点的幅度采样值小于音频信号的上一时间点的幅度平均值，则通过公式Xpi=（1-R）*Xp(i-1)计算音频信号的当前时间点的幅度平均值；音频信号的每个频段对应的依次相邻的所有幅度平均值形成该频段的幅度动态平均值；其中，Xpi为音频信号的当前时间点的幅度平均值；Xp(i-1)为音频信号的上一时间点的幅度平均值，初始值为“0”；Xi为音频信号的当前时间点的幅度采样值；A为跟进系数，取值为小于1的正常数，R为释放系数，取值为小于1的正常数。
2.根据权利要求1所述的音频信号的处理方法，其特征在于，所述跟进系数A取值为0.1，和/或释放系数R取值为0.0001。
3.根据权利要求1或2所述的音频信号的处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据音频信号各频段的幅度动态平均值计算所述音频信号的相关参数，根据音频信号各频段的幅度动态平均值的大小和所述相关参数的大小确定音频信号的类型；
根据音频信号的类型对音频信号进行相应的处理，并输出处理后的音频信号。
4.根据权利要求3所述的音频信号的处理方法，其特征在于，所述音频信号的相关参数包括以下参数：音频信号的幅度动态平均值变化率、音频信号的幅度动态平均值间歇时间、音频信号的过零点密度。
5.根据权利要求4所述的音频信号的处理方法，其特征在于，所述音频信号的类型包括：语音信号和非语音信号；
所述根据音频信号各频段的幅度动态平均值的大小和所述相关参数的大小确定音频信号的类型具体包括：
当音频信号的各频段的幅度动态平均值均小于0.1、幅度动态平均值变化率大于0.5、幅度动态平均值间歇时间为2至5秒，过零点密度大于0.3，则确定所述音频信号为语音信号；否则为非语音信号。
6.根据权利要求3所述的音频信号的处理方法，其特征在于，所述根据音频信号的类型对音频信号进行相应的处理具体包括：
当音频信号为语音信号，则对该音频信号的低于200Hz频段和高于6kHz频段的音频信号进行衰减处理，处于200Hz至6kHz频段的音频信号进行增益处理。
7.一种音频信号的处理装置，其特征在于，包括：
比较模块，用于根据设定的时间间隔依次获取音频信号每个时间点幅度采样值，并在获取幅度采样值的同时比较该幅度采用值的大小；
计算模块，用于若当前时间点幅度采样值大于或等于音频信号的上一时间点计的幅度平均值，则通过公式Xpi=A*|Xi|+(1-A)*Xp(i-1)计算音频信号的当前时间点的幅度平均值；若当前时间点的幅度采样值小于音频信号的上一时间点的幅度平均值，则通过公式Xpi=（1-R）*Xp(i-1)计算音频信号的当前时间点的幅度平均值；音频信号的每个频段对应的依次相邻的所有幅度平均值形成该频段的幅度动态平均值；其中，Xpi为音频信号的当前时间点的幅度平均值；Xp(i-1)为音频信号的上一时间点的幅度平均值，初始值为“0”；Xi为音频信号的当前时间点的幅度采样值；A为跟进系数，取值为小于1的正常数，R为释放系数，取值为小于1的正常数。
8.根据权利要求7所述的音频信号的处理装置，其特征在于，所述跟进系数A取值为0.1，和/或释放系数R取值为0.0001。
9.根据权利要求7或8所述的音频信号的处理装置，其特征在于，还包括：
类型确定模块，用于根据音频信号各频段的幅度动态平均值计算所述音频信号的相关参数，根据音频信号各频段的幅度动态平均值的大小和所述相关参数的大小确定音频信号的类型；
信号处理模块，用于根据音频信号的类型对音频信号进行相应的处理，并输出处理后的音频信号。
10.根据权利要求9所述的音频信号的处理装置，其特征在于，所述音频信号的相关参数包括以下参数：音频信号的幅度动态平均值变化率、音频信号的幅度动态平均值间歇时间、音频信号的过零点密度。
11.根据权利要求10所述的音频信号的处理装置，其特征在于，所述音频信号的类型包括：语音信号和非语音信号；
所述信号确定模块，具体用于当音频信号各频段的幅度动态平均值均小于0.1、幅度动态平均值变化率大于0.5、幅度动态平均值间歇时间为2至5秒，过零点密度大于0.3，则确定所述音频信号为语音信号；否则为非语音信号。
12.根据权利要求9所述的音频信号的处理装置，其特征在于，所述信号处理模块，具体还用于当音频信号为语音信号，则对该音频信号的低于200Hz频段和高于6kHz频段的音频信号进行衰减处理，处于200Hz至6kHz频段的音频信号进行增益处理。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107644649A (zh) * 2017-09-13 2018-01-30 黄河科技学院 一种信号处理方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5404315A (en) * 1991-04-30 1995-04-04 Sharp Kabushiki Kaisha Automatic sound gain control device and a sound recording/reproducing device including arithmetic processor conducting a non-linear conversion
CN1622193A (zh) * 2004-12-24 2005-06-01 北京中星微电子有限公司 一种语音信号检测方法
WO2009055701A1 (en) * 2007-10-24 2009-04-30 Red Shift Company, Llc Processing of a signal representing speech
CN101673550A (zh) * 2008-09-09 2010-03-17 联芯科技有限公司 谱增益计算方法、装置以及噪声抑制系统
CN102724462A (zh) * 2012-06-01 2012-10-10 Tcl集团股份有限公司 一种调节音量的方法、装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5404315A (en) * 1991-04-30 1995-04-04 Sharp Kabushiki Kaisha Automatic sound gain control device and a sound recording/reproducing device including arithmetic processor conducting a non-linear conversion
CN1622193A (zh) * 2004-12-24 2005-06-01 北京中星微电子有限公司 一种语音信号检测方法
WO2009055701A1 (en) * 2007-10-24 2009-04-30 Red Shift Company, Llc Processing of a signal representing speech
CN101673550A (zh) * 2008-09-09 2010-03-17 联芯科技有限公司 谱增益计算方法、装置以及噪声抑制系统
CN102724462A (zh) * 2012-06-01 2012-10-10 Tcl集团股份有限公司 一种调节音量的方法、装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107644649A (zh) * 2017-09-13 2018-01-30 黄河科技学院 一种信号处理方法
CN107644649B (zh) * 2017-09-13 2022-06-03 黄河科技学院 一种信号处理方法

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