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      音頻處理算法:讓智能手機產生音箱的效果

      發布時間:2012-11-27 責任編輯:easonxu

      【導讀】手機用戶在希望更高帶寬的同時,也希望能有更好的音頻和視頻質量享受。而提升音頻質量并非易事,手機外形尺寸的大小,以及音頻文件的壓縮程度都制約著手機音頻的效果。


      現代智能手機機身靈巧且功能強大,雖然手機尺寸隨機型而有所不同,但總體而言,一款業界一流的器件可將諸多特性封裝到一個大約 110 x 60 x 15mm 的封裝中。

      如果將顯示屏和電路板考慮在內的話,那么留給揚聲器的空間就不多了?,F在,讓我們想象一下家庭影院中一個低音炮揚聲器所占的空間大小,也許你們中大多數人會覺得這完全是兩碼事甚至不具備任何可比性。從某種程度上來講,的確可以這么說。然而事實上,即便他們確實是兩種截然不同的應用,但它們運行的內容卻日趨相似。移動通信的高速技術(3G、3.5G、4G)及其支撐網絡實現了手機音頻和視頻的下載功能和回放功能。手機用戶在希望更高帶寬的同時,也希望能有更好的音頻和視頻質量享受。

      問題是提升音頻質量并非易事。手持設備生產廠商面臨著諸多限制,其中兩個主要因素就是手機外形尺寸的大小,以及音頻文件的壓縮程度。下面我們做些檢驗。

      外形尺寸

      揚聲器通過前后移動隔膜將電能轉化為聲波。隔膜推動空氣,產生聲波,經由我們的耳朵轉化為聲音。考慮到上面提到的尺寸限制,手機能夠供以移動的空間并不大,所以只能使用帶有很小隔膜的小型揚聲器,只能允許小范圍的移動。

      在靜態集成電路里,由于揚聲器需要移動而顯得有些麻煩。而小揚聲器沒法產生很好的音頻效果,而當中要數低音頻率所受影響最大了。從小型便攜式消費類電子產品中獲得高質的音頻效果確實是個挑戰,而要想應對該挑戰,只能依靠由工業、機電、電子學領域的設計師們組成的交叉功能團隊來實現了。電子工程師提出了這一個倡儀:使用音頻處理算法。

      壓縮音頻

      音頻通常被壓縮成較小文件以供用戶下載。文件壓縮是通過編碼算法實現的(如MP3)。文件的減小可能會造成信息的缺失,最終影響音頻效果。在這種情況下,音頻處理算法同樣也可以派上用場。

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      音頻處理算法

      目前,音頻信號處理并提高收聽體驗的算法多種多樣?;咎幚硭惴ㄊ峭ㄟ^均衡器過濾不同頻帶振幅變化,從而克服揚聲器的缺陷。通過觀察揚聲器的頻率響應,我們可以判斷出哪些可以重現哪些不能,然后可以相應地設計出均衡曲線。目標就是獲取具恒定振幅的音頻,無論揚聲器頻率的大小如何。
      基本均衡的利用在當前已經十分普遍,市面上銷售的大多數音頻轉換器都使用了均衡技術。但遺憾的是,有時這還不足以改善音頻質量。事實上,揚聲器具有隨著音頻信號的強弱而發生改變的頻率響應(請參見圖1)。

      揚聲器+音箱頻率響應以及信號電平失真
      圖 1:揚聲器+音箱頻率響應以及信號電平失真

      為了彌補這個影響,必須得使用動態濾波器。揚聲器的頻率響應會隨著信號振幅發生變化,而這些濾波器的極點與零點也會相應隨其變化而變化。實施動態濾波器時,類似 DSP 的處理功能必不可少。絕大多數低功率音頻轉換器的功率都不能實現這一點。

      另一個有趣的算法是低音增強。該算法通過利用基頻缺失的音質原理改善了低音頻率的重現。觀察小型揚聲器的頻率響應,我們可以發現它們的低音響應是 3 分貝,其可以是數百赫茲范圍。這就是說這樣的揚聲器并不能很好地重現更低的頻率了。用這些低頻率驅動揚聲器是沒意義的(因為它們是不可能被重現的),甚至是有害的。低頻率將迫使揚聲器作超出其能力范圍的移動,最終會給更高頻率造成更多的失真。

      低音增強(請參見圖2)汲取揚聲器無法重現的低音內容,再將其抬高一個倍頻至揚聲器能夠很好工作的位置。比如:假設揚聲器為 300 赫茲點上 3 分貝,而播放內容僅為 200 赫茲,這時低音增強便會將之提升到 400 赫茲,使其得以播放??紤]到音頻內容的音相距 8 度,人的耳朵和大腦會被誘導認為聽到了低頻內容(基頻缺失原理)。現在,我們可以采用濾波器去除所有這些不能被重現的低音頻內容使其無法到達揚聲器。低音增強及高通濾波器的同步使用將可以極大地改善小型揚聲器的低音重現功能。

      低音增強原理
      圖 2:低音增強原理

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      音頻處理虛擬化法

      音頻也可以通過虛擬化法(也稱為 3D)加以改善。其通過創造沉浸式聽覺體驗,增強了經由揚聲器或耳機播放出來的音頻。虛擬化算法使音響得以擴大,甚至能讓小型便攜設備有效產生出虛擬環繞立體聲。他們對經由立體聲系統雙通道播放出來的音頻進行了異同點分析,并對其進行強化,從而使用戶相信聲音來自于四面八方。這種算法利用了所謂的人腦相關轉換功能 (HRTF),其解釋了聲音是如何與人類大腦,耳朵,大腦系統相互作用并如何被人腦所詮釋的。

      另一些算法則主要是集中在改善壓縮音頻。在這種情況下,他們試圖恢復在壓縮過程中丟失了的信息。其往往能對高音頻內容起特別作用(大約千赫茲),提高了清晰度。這種算法實現了高音頻,如電影里的雨聲或歌里邊的吉他獨奏,可以栩栩如生得到重現。

      很多的音頻轉換器(ADC、CODEC 以及 DAC)都支持音頻高級處理功能。在TI,音頻數字信號處理器 (DSP)(或 miniDSP)中都運行了這些算法,這些算法集成到了音頻轉換器中。這款迷你數字信號處理器是在 PurePathTM Studio 圖像開發環境中進行編程的。TLV320AIC36 憑借其模擬輸入與輸出的特性成為了眾多手機產品可以使用的一款器件之一。

      總之,實現手持設備的高質量音頻重現是一項艱巨而復雜的任務,它要求要有交叉功能設計團隊的投入。幸運的是,電子工程師現在已經找到了正確的工具:音頻處理算法,諸如現在描述的這些。
       

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