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基于特征識別的背景音樂音質提升與應用

2021-09-10 07:22:44鄭曉鈺
教學博覽 2021年2期

鄭曉鈺

摘要:針對背景音樂在實際播放時,相鄰段的背景音樂會出現部分重疊,存在部分的信息量丟失,導致播放出的背景音樂存在噪聲,研究基于特征識別的背景音樂音質提升與應用。利用特征識別背景音樂音質特征,采用交疊分段的處理方法,多次處理重疊部分的背景音樂,減少重疊背景音樂的信息量丟失,計算背景音樂播放時的初始時延間隙,選擇音質參數并確定參數適宜值區間值,完成對背景音樂的提升。實驗選用一個封閉的觀眾廳作為實驗場所,設定測試點,測量測試點混響時間,使用兩種傳統音質提升方法與之進行對比實驗,結果表明文中提出的音質提升方法抑制噪聲的效果最好。

關鍵詞:特征識別;音質提升;信息量丟失

特征識別是指被測試的項目或是事物表現出的征象或標志。識別出的特征具有唯一性,可以使其他人員根據識別特征在識別該項目或事項并重新執行該測試。背景音樂是指在電影、電視劇等藝術作品中用于調節氣氛的一種音樂,插入在對話之中,增強情感表達,達到一種讓觀眾身臨其境的感受。背景音樂起源于歐洲的戲劇,在有聲電影出現后得以迅速發展。音質指的是聲音的質量,也就是經傳輸、處理后音頻信號的保真度,評價音質的好壞判斷音量、音高和音色是否達到一定的水準,細化來講,就是對于某一頻率或頻段的音高是否具有一定的強度,并在要求的頻率范圍內,同一音量下音樂頻點的幅度是否均衡飽滿,對應的頻率響應曲線是否平直,聲音的音準是否準確。在實際音質提升時大多采用實際的比特率為音質數值,提升背景音樂音質質量。

目前很多學者在提升背景音樂音質方面進行了很多研究,針對壓縮音頻文件時會出現音樂音質下降的問題,對基于生成對抗網絡的音頻音質提升方法進行了研究,從而獲得了較好的音質效果;為了提升音樂音質,對復合互補聲驅動音質提升方法進行了探討,從而獲得了良好的音質。盡管還有很多學者對此進行了研究,但仍然可以發現在音質提升方面還存在一定局限,為了更好地提升音質,本文對不同類別特點的背景音樂進行分析,利用特征識別背景音樂音質特征,采用交疊分段的處理方法,多次處理重疊部分的背景音樂,減少重疊背景音樂的信息量丟失,計算背景音樂播放時的初始時延間隙,選擇音質參數并確定參數適宜值區間值,完成對背景音樂的提升。實驗選用一個封閉的觀眾廳作為實驗場所,設定測試點,測量測試點混響時間,使用兩種傳統音質提升方法與之進行對比實驗,結果表明文中提出的音質提升方法抑制噪聲的效果最好。

1基于特征識別的背景音樂音質提升與應用

1.1利用特征識別背景音樂音質特征利用特征識別背景音樂音質特征時,先將連續的背景音樂信號進行分段處理,利用加窗分幀實現分段過程,窗函數平滑地在音樂信號上滑動,當滑動距離與加窗寬度相等時,背景音樂的短段信號互相連接,不存在信息量的丟失。當滑動距離小于加窗寬度時,相鄰段的背景音樂出現了部分重疊,存在部分的信息量丟失。為了保證背景音樂各分段音樂數據的連續特性、減少信息量丟失,采用交疊分段處理方法,得到音樂幀長與幀移的關系。

1.2計算初始時延間隙使用上述處理得到的各項音質指標,依照背景音樂不同的使用場所,利用賽賓公式計算混響時間,如式(1)。

(1)式中,Ts表示混響時間,秒為計數單位;k表示聲速常數;V表示背景音樂使用場所的體積;u表示場所的總吸聲量。總吸聲量存在u=Sa-的數量關系,S表示背景音樂所在場所的表面積;a-表示吸聲系數。為了排除空氣對高于2000Hz背景音樂吸收的干擾,優化式(1),如式(2)。

(2)式中,3mv表示空氣吸聲系數。按照式(2)計算出的混響時間控制背景音樂,發現背景音樂易受到聲級衰變的快慢的影響,改變背景音樂中的聲級衰變速度,得到背景音樂混響曲線及其斜率,如圖1所示。

由圖1可知,在同一背景音樂應用的兩個場所內,聲級衰變40dB的時間為0.03s,衰變80dB的聲級則需要0.09s,證明圖4中曲線1比曲線2衰變得快,背景音樂的混響感不同。因此得到衰變曲線斜率越大背景音樂的混響感就越好,所以在提升音質時,控制背景音樂衰變曲線的斜率為大值。但背景音樂在廳堂等封閉場所停止播放后,音樂直達聲會存在部分的反射聲,這部分反射聲會影響背景音樂的音質,測定該部分背景音樂脈沖聲,在不同時間尺度下,得到直達聲與室內反射的響度變化,得到背景音樂的初始延時間隙。

3總結本文采用交疊分段處理重疊部分的背景音樂方法,有效地減少了重疊背景音樂的信息量丟失,通過對初始時延間隙的精確計算,選擇并確定適宜的音質參數值區間,有效地降低了噪聲干擾,對背景音樂音質進行提升。并且文中提出的音質提升方法在聲壓級的控制上、噪聲抑制效果上或是控制范圍上均比傳統的音質提升方法更加適合在背景音樂提升上使用。本文關于背景音樂的音質提升方法的研究可以有效地保證藝術作品的表達,豐富藝術作品的情感,對文化產業的發展有著重要意義。但本文提出的提升方法存在大量的計算,在實際運用時會存在一定的困難,依舊需要學習改進。

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