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音频信号及音频分析
音频信号及音频分析
音频是多媒体中的一种重要媒体。
我们能够听见的音频信号的频率范围大约是
20Hz-2OkHz，其中语音大约分布在300Hz-4kHz之内，而音乐和其他自然声响是全范围分布的。
声音经过模拟设备记录或再生，成为模拟音频，再经数字化成为数字音频。
这里所说的音频分析就是以数字音频信号为分析对象，以数字信号处理为分析手段，提取信号在时域、频域内一系列特性的过程。
各种特定频率范围的音频分析有各自不同的应用领域。
例如，对于300－4kHz之间的语音信号的分析主要应用于语音识别，其用途是确定语音内容或判断说话者的身份；而对于20－20kHz之间的全范围的语音信号分析则可以用来衡量各类音频设备的性能。
所谓音频设备就是将实际的声音拾取到将声音播放出来的全部过程中需要用到的各类电子设备，例如话筒、功率放大器、扬声器等，衡量音频设备的主要技术指标有频率响应特性、谐波失真、信噪比、动态范围等。
音频分析仪音频分析仪是一种用于分析、处理和测量声音信号的仪器。
它可以帮助我们深入了解声音的特性和特征，从而应用于各种领域，如音乐、语音识别、语音合成、声音效果设计等。
本文将介绍音频分析仪的原理、应用以及发展趋势。
音频分析仪的原理基于信号处理和频谱分析。
它通过接收声音信号，并将其转换为数字信号进行处理。
然后，它使用不同的算法和技术来分析声音信号的频谱、波形、能量分布等特性。
通过这些分析结果，我们可以了解声音信号的频域、时域以及各种参数的变化情况。
音频分析仪在音乐领域中有着广泛的应用。
音乐制作过程中，我们可以使用音频分析仪来分析乐器的音色特征，以及乐曲中各个音轨的频谱分布和能量衰减情况。
通过这些分析结果，我们可以对声音进行混音、均衡器、压缩器等处理，从而达到更好的音质效果。
此外，音频分析仪还可以帮助我们分析音乐的节奏、音高以及和声等参数，从而提供更多的音乐信息。
在语音识别和语音合成领域，音频分析仪也发挥着重要的作用。
在语音识别中，音频分析仪可以帮助我们提取音频信号的特征向量，以便用于识别和辨别语音。
通过分析声音的频谱、波形以及声学特征，我们可以将声音信号与语音库中的模板进行比对，从而实现准确的语音识别。
而在语音合成中，音频分析仪可以帮助我们分析和合成不同音节、音调和音色的声音，从而实现自然流畅的语音生成。
除了音乐和语音领域，音频分析仪还可以应用于声音效果设计、噪声控制、通信系统等多个领域。
在声音效果设计中，音频分析仪可以帮助我们对声音进行特效处理，如回声、混响、剧院音效等。
在噪声控制方面，音频分析仪可以帮助我们分析噪声的频谱和能量分布，以便采取相应的降噪措施。
在通信系统中，音频分析仪可以帮助我们分析语音信号的质量和可理解度，对通信质量进行评估和优化。
随着科技的不断发展，音频分析仪也在不断演进和创新。
一方面，随着计算能力的提升，音频分析仪可以处理更复杂的音频信号，并提取出更多的声学特征。
另一方面，借助机器学习和深度学习的技术，音频分析仪可以实现更准确、自动化的音频处理和分析。
实验名称：音频信号处理与分析实验日期：2023年4月10日实验地点：实验室A实验人员：张三、李四、王五一、实验目的1. 理解音频信号的基本概念和特性。
2. 掌握音频信号的采集、处理和分析方法。
3. 熟悉音频信号处理软件的使用。
4. 通过实验，提高对音频信号处理技术的实际操作能力。
二、实验原理音频信号是声波在空气中的传播形式，其频率范围一般在20Hz到20kHz之间。
音频信号处理技术主要包括信号采集、信号处理和信号分析三个方面。
本实验通过采集音频信号，对其进行处理和分析，以达到实验目的。
三、实验器材1. 音频采集卡2. 电脑3. 音频信号处理软件（如Audacity、Adobe Audition等）4. 音频信号发生器5. 音频信号分析仪四、实验步骤1. 信号采集（1）将音频采集卡插入电脑，打开音频信号处理软件。
（2）设置采样频率、采样位数和声道数等参数。
（3）连接音频信号发生器，输出一个标准音频信号。
（4）将音频信号发生器的输出端与音频采集卡的输入端连接。
（5）在软件中开始采集音频信号，记录采集时间。
2. 信号处理（1）打开采集到的音频文件，查看其波形图。
（2）对音频信号进行降噪处理，去除背景噪声。
（3）对音频信号进行均衡处理，调整音频的频率响应。
（4）对音频信号进行压缩处理，提高音频的动态范围。
3. 信号分析（1）使用音频信号分析仪对音频信号进行频谱分析。
（2）观察音频信号的频谱图，分析其频率成分。
（3）计算音频信号的功率谱密度，分析其能量分布。
（4）对音频信号进行时域分析，观察其时域波形。
五、实验结果与分析1. 信号采集实验成功采集到了标准音频信号，采集时间为5分钟。
2. 信号处理（1）降噪处理：经过降噪处理，音频信号中的背景噪声明显降低，提高了信号质量。
（2）均衡处理：通过均衡处理，调整了音频信号的频率响应，使其更加均衡。
（3）压缩处理：经过压缩处理，音频信号的动态范围得到了提高，音质更加清晰。
长春理工大学
国家级电工电子实验教学示范中心学生实验报告
——学年第学期
实验课程
实验地点
学院
专业
学号
姓名
从原音频的时域及频域图可以看出原信号的频谱分布主要在(0,7.5*10^3)Hz
引入噪声后其频谱中引入了频率约为12kHz的频率分量，是需要滤除的部分。
由设计的二阶有源低通滤波器的幅频响应曲线可知其对5khz以上的频率有较好的滤除作用。
由滤波以后的频谱可以看出其较好的滤除了噪声而保留了原信号。
滤波后的频谱的傅里叶变换得到的时域波形与原信号的时域波形几乎一致，说明滤波效果较好。
音频分析仪使用方法说明书一、前言音频分析仪是一种用于分析和测量音频信号的仪器。
本说明书旨在为用户提供操作指南，帮助用户正确使用音频分析仪。
二、产品概述音频分析仪是一种多功能仪器，能够对音频信号进行频谱分析、频率测量、失真检测等操作。
它可以广泛应用于音频工程、音乐制作、声学研究等领域。
三、仪器配置1. 主机：音频分析仪的主要控制单元，包含显示屏、调节旋钮、按钮等操作控制部件。
2. 探头：用于接收音频信号并传输给主机进行分析。
3. 电源适配器：用于供电。
四、操作步骤以下是使用音频分析仪的基本操作步骤：1. 连接电源：将电源适配器插入音频分析仪的电源插孔，并将另一端插入电源插座。
2. 连接探头：将探头连接到音频分析仪的探头接口上，确保连接牢固。
3. 打开电源：按下主机上的电源按钮，音频分析仪将开始启动。
4. 调节参数：使用主机上的调节旋钮，可以调节分析仪的参数，如频率范围、时间窗口等。
根据具体需求进行调整。
5. 选择分析模式：音频分析仪通常具有多种分析模式，如频谱分析、频率测量、失真检测等。
根据需要选择相应的模式。
6. 进行分析：根据选择的分析模式，将音频信号输入探头。
音频分析仪将对该信号进行相应的分析，并在显示屏上显示结果。
7. 结果解读：根据显示屏上的结果，用户可以对音频信号进行进一步的判断和分析。
注意观察频谱图、频率数值、失真程度等参数。
8. 关闭仪器：使用完毕后，先将音频信号断开，然后按下主机上的电源按钮，将音频分析仪关闭。
五、注意事项1. 请严格按照说明书的指引进行操作，避免任何不必要的损坏或故障。
2. 使用音频分析仪时，请确保工作环境安全，避免水、尘埃等物质对仪器造成影响。
3. 在操作过程中，避免过度调节参数，以免对音频信号产生误解。
4. 长时间使用音频分析仪时，注意及时散热，避免过热引起仪器故障。
六、维护保养1. 使用后，请及时将音频分析仪存放在干燥、通风的地方。
2. 定期清洁：使用干净、柔软的布轻轻擦拭音频分析仪的表面，避免使用有害化学物质。
音频信号及音频分析音频信号是一种用来记录声音的信号。
它采用连续的模拟信号形式来表示声波的振动情况。
音频信号可以通过麦克风等设备捕捉到，经过放大和处理后可以用于各种应用，如音乐播放、语音识别和语音通信等。
音频分析是对音频信号进行处理和分析的过程。
它可以帮助我们了解音频信号的特征和结构，从而提取有用的信息和特征。
音频分析可以有多个方面的内容，比如时域分析、频域分析、频谱分析和波形分析等。
在音频分析中，时域分析是最基本的一种方法。
它是通过观察音频信号在时间上的变化来分析音频信号的特征。
时域分析可以用来提取音频信号的特征，比如音频信号的幅度、振幅、周期性和持续时间等。
通过时域分析，可以对音频信号进行去噪、降噪、回音消除等处理，以改善音频质量。
频域分析是另一种常用的音频分析方法。
它是通过将音频信号转换到频域来分析音频信号的特征。
频域分析可以用来提取音频信号的频率、频谱和频率分量等信息。
通过分析音频信号的频谱，可以了解音频信号的谐波结构、频率分布和音调等特征。
频域分析常用的方法包括傅里叶变换、快速傅里叶变换和功率谱估计等。
频谱分析是音频分析中的一个重要分支。
它是通过将音频信号的幅度和频率信息显示在频谱图上来进行分析的。
频谱分析可以帮助我们观察音频信号的频谱特征和频率分布情况。
通过频谱分析，可以实现音频信号的音频效果处理和音频特征提取等应用。
常用的频谱分析方法包括快速傅里叶变换和窗函数等。
波形分析是对音频信号的波形进行观察和分析的方法。
它通过观察音频信号的波形形状、振幅和周期等来了解音频信号的特征。
波形分析可以用来检测音频信号的失真、噪声和变形等问题。
常用的波形分析方法包括时域波形显示和波形比对等。
音频分析在音乐、语音和声音处理等领域中有着广泛的应用。
在音乐领域，音频分析可以用来进行音乐特征提取和音乐分类等任务。
在语音识别领域，音频分析可以用来提取语音特征和识别语音内容。
在声音处理领域，音频分析可以用来去除噪声、增强声音效果和实现声音混响等。
如何正确使用AI技术进行音频信号处理和分析引言：随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）的迅速发展，它在各个领域的应用也越来越广泛。
音频信号处理和分析正是其中一个重要方向。
在音频行业中，通过AI技术进行音频信号的处理和分析可以帮助我们更好地理解、编辑和改善音频内容。
本文将介绍如何正确使用AI技术进行音频信号处理和分析，并提供一些实用的方法与工具供读者参考。
一、AI技术在音频信号处理中的应用1. 声音增强：声音增强是指通过AI技术提高低音或高音、去除杂音或回声等方法来改善声音质量。
常见的方法包括降噪、回声消除、均衡处理等。
2. 自动语言转写：自动语言转写通过识别并转录语言内容为文本形式，方便后续文字编辑和索引。
AI技术可以实现快速而准确的自动语言转写，提高工作效率。
3. 音频合成与转换：利用AI技术，我们可以将文本转化为自然流畅的语音，实现自然真实感，并可根据需要选择不同的语音风格和语速。
4. 音频分析与分类：通过AI技术，我们可以对音频信号进行分析和分类。
例如，可以将音频信号分类为说话、歌唱、乐器演奏等不同类别，并提取相应的特征，帮助我们更好地了解音频内容。
二、正确使用AI技术进行音频信号处理与分析的方法1. 数据准备与采集：要正确应用AI技术进行音频信号处理与分析，首先需要准备高质量的数据集。
这些数据集通常包括各种类型的音频文件，涵盖不同声音环境和来源。
同时，还需要正确采集目标音频，并保持良好的录制质量。
2. 算法选择与优化：根据任务需求和问题特点，选取合适的算法模型进行音频信号处理与分析。
目前比较常用且有效的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种等。
同时，针对具体任务还需对模型进行参数调优和训练加强以获得更好的效果。
3. 数据预处理：在输入音频信号之前，在小波变换或傅里叶变换时使用预处理技术将原始声谱图转换为可供深度学习模型使用的特征图。
Python与音频处理使用Librosa和Pydub进行音频处理和音乐分析近年来，随着数字音乐的普及和音频处理技术的不断革新，人们对音频处理和音乐分析的需求也越来越高。
Python作为一门强大而灵活的编程语言，为音频处理和音乐分析提供了丰富的工具和库。
本文将介绍如何使用Librosa和Pydub这两个Python库来进行音频处理和音乐分析。
一、Librosa库Librosa是一个专门用于音频和音乐信号分析的Python库。
它提供了一系列高效而灵活的函数，能够读取、处理和分析音频信号数据。
使用Librosa库，我们可以轻松地读取音频文件、提取音频特征、分析节奏和音调等。
1. 音频文件读取使用Librosa库读取音频文件非常简单。
我们只需调用`librosa.load()`函数，并指定待读取的音频文件路径即可。
例如：```pythonimport librosa# 读取音频文件audio_data, sampling_rate = librosa.load("audio_file.mp3")```上述代码中，`audio_data`变量将包含音频文件的数据，`sampling_rate`变量将包含采样率。
2. 音频特征提取Librosa库提供了多种音频特征提取函数，例如`librosa.feature.mfcc()`可以提取音频的梅尔频率倒谱系数（MFCC），`librosa.feature.chroma_stft()`可以提取音频的色度谱特征等。
这些特征可以用于音频分类、音频识别等任务。
```pythonimport librosa# 提取音频的梅尔频率倒谱系数（MFCC）mfcc = librosa.feature.mfcc(audio_data, sr=sampling_rate)```上述代码中，`mfcc`变量将包含音频的MFCC特征。
二、Pydub库Pydub是一个用于音频处理的Python库，它提供了一系列简单易用的函数，能够实现音频文件的剪切、合并、格式转换等操作。
使用LabVIEW进行声音处理实现音频信号的处理和分析音频信号的处理和分析，在现代音频技术领域中占据重要地位。
而LabVIEW作为一种流行的图形化编程工具，为开发人员提供了丰富的功能和工具，可以方便地进行声音处理。
本文将介绍如何使用LabVIEW进行声音处理，实现音频信号的处理和分析。
一、引言随着数字音频技术的迅速发展，声音处理在多个领域中发挥着重要作用。
从音频处理到语音识别，从音乐合成到噪声降低，人们对声音信号的处理需求越来越高。
LabVIEW作为一种强大而友好的声音处理工具，已经被广泛应用于音频领域。
二、LabVIEW的基本概念1. LabVIEW是一种基于图形化编程的软件开发工具，由美国国家仪器公司（National Instruments）开发。
它以数据流图的形式表示程序逻辑，使得用户可以通过拖拽和连接图标来设计程序。
2. LabVIEW具有丰富的声音处理函数库，可以方便地进行声音的录制、播放和分析等操作。
通过使用这些函数库，开发人员可以快速实现复杂的声音处理算法。
三、LabVIEW中的声音处理应用1. 声音录制和播放：LabVIEW提供了一系列函数来实现声音的录制和播放。
开发人员可以通过调用这些函数并设置相应参数，实现对声音信号的采集和回放。
2. 声音滤波：在声音处理过程中，滤波是一个常用的操作。
LabVIEW中可以通过调用滤波函数，实现常见的低通、高通、带通和带阻滤波等操作。
3. 声音频谱分析：频谱分析是声音处理中的重要技术之一。
LabVIEW提供了多种频谱分析函数，可以实现对声音信号频谱的分析和显示，方便开发人员进行音频特征提取和声音分析。
4. 声音合成：除了对声音信号的处理和分析，LabVIEW还支持声音合成功能。
通过调用相应的合成函数，开发人员可以实现音乐合成、语音合成等应用。
四、LabVIEW声音处理实例为了更好地展示LabVIEW在声音处理中的应用，下面以录制和播放声音为例，进行简单的实例演示。
基于机器学习的音频信号分析与处理研究机器学习技术在计算机应用领域已经得到了广泛的应用。
在音频信号的分析与处理方面，机器学习技术也有很多应用，比如语音识别、音乐分类、音频降噪等。
本文将探讨基于机器学习的音频信号分析与处理研究，介绍一些常见的音频处理技术，并展望其未来的发展方向。
一、机器学习在音频信号处理中的应用1.1 语音识别语音识别是机器学习在音频信号处理领域的重要应用之一。
语音识别技术是指将人类语音转化为机器可识别的形式，并最终转化为文本的过程。
语音识别技术被广泛应用于智能助理、智能家居、电话客服等领域。
现在，语音识别系统的准确性已经相当高，甚至可以超越人类的识别能力。
语音识别的主要问题是噪声、口音、语速和背景噪声等因素对识别结果的影响。
解决这些问题的关键是采用合适的特征提取算法和机器学习算法。
常用的特征提取算法包括MFCC（Mel频率倒谱系数）和FBANK（频率银行）等，而机器学习算法包括SVM（支持向量机）、HMM（隐马尔可夫模型）和DNN（深度神经网络）等。
1.2 音乐分类音乐分类是另一种机器学习在音频信号处理领域的应用。
音乐分类技术是指将音乐按照一定的标准进行分类和归类的过程。
音乐分类技术有助于音乐推荐、智能音乐播放器的开发、音乐版权保护和音乐数据管理等领域的发展。
音乐分类的主要问题是如何提取有效的特征，并采用合适的算法进行分类。
常用的特征提取算法包括MFCC、CHROMA（音调颜色直方图）和SPECTROGRAM（频谱图）等，机器学习算法包括KNN（K最近邻）、SVM等。
1.3 音频降噪音频降噪是指对含噪音的音频信号进行滤波处理，从而减少或消除噪音的过程。
音频降噪技术对于音频信号的清晰度和质量有着重要的影响。
音频降噪在语音识别、音乐创作和音频数据处理等领域都有广泛的应用。
音频降噪的主要问题是如何将噪声信号和含噪信号进行区分。
常用的音频降噪算法包括时域滤波算法、频域滤波算法和小波变换算法等，机器学习算法包括KNN、SVM等。
音频信号及音频分析2011-10-06 16:15:47 来源:互联网关键字：音频信号音频信号及音频分析音频是多媒体中的一种重要媒体。
我们能够听见的音频信号的频率范围大约是20Hz-2OkHz，其中语音大约分布在300Hz-4kHz之内，而音乐和其他自然声响是全范围分布的。
声音经过模拟设备记录或再生，成为模拟音频，再经数字化成为数字音频。
这里所说的音频分析就是以数字音频信号为分析对象，以数字信号处理为分析手段，提取信号在时域、频域内一系列特性的过程。
各种特定频率范围的音频分析有各自不同的应用领域。
例如，对于300－4kHz之间的语音信号的分析主要应用于语音识别，其用途是确定语音内容或判断说话者的身份；而对于20－20kHz之间的全范围的语音信号分析则可以用来衡量各类音频设备的性能。
所谓音频设备就是将实际的声音拾取到将声音播放出来的全部过程中需要用到的各类电子设备，例如话筒、功率放大器、扬声器等，衡量音频设备的主要技术指标有频率响应特性、谐波失真、信噪比、动态范围等。
音频分析原理音频分析的原理主要涉及数字信号处理的基本理论、音频分析的基本方法以及音频参数测量和分析内容，其中数字信号处理是音频分析的理论基础。
1．音频分析技术基础傅立叶变换和信号的采样是进行音频分析时用到的最基本的技术。
傅立叶变换是进行频谱分析的基础，信号的频谱分析是指按信号的频率结构，求取其分量的幅值、相位等按频率分布规律，建立以频率为横轴的各种“谱”，如幅度谱、相位谱。
信号中，周期信号通过傅立叶级数变换后对应离散频谱，而对于非周期信号，可以看作周期T为无穷大的周期信号，当周期趋近无穷大时，则基波谱线及谱线间隔(ω=2π/T)趋近无穷小，从而离散的频谱就变为连续频谱。
所以，非周期信号的频谱是连续的。
在以计算机为中心的测试系统中，模拟信号进入数字计算机前先经过A/D变换器，将连续时间信号变为离散时间信号，称为信号的采样。
然后再经幅值量化变为离散的数字信号。
这样，在频域上将会出现一系列新的问题，频谱会发生变化。
由模拟信号变成数字信号后，其傅立叶变换也变成离散傅立叶变换，涉及到采样定理、频率混叠、截断和泄漏、加窗与窗函数等一系列问题。
2．音频分析方法通常在对某音频设备音频测量分析时，该设备被看成是一个具有输入端口和输出端口的黑箱系统。
将某种己知信号输入该系统，然后从输出端获取输出信号进行分析，从而了解该系统的一些特性，这就是音频分析的一般方法。
输入音频设备的信号，称作激励信号。
激励信号可以是正弦、方波等周期信号，也可以是白噪声、粉红噪声等随机信号，还可以是双音、多音、正弦突发等信号。
最常用的检测分析方法有正弦信号检测、脉冲信号检测、最大长度序列信号检测等。
音频参数测量及分析音频测量一般包括信号电压、频率、信噪比、谐波失真等基本参数。
大部分音频参数都可以由这几种基本参数组合而成。
音频分析可以分为时域分析、频域分析、时频分析等几类。
由于信号的谐波失真对于音频测量比较重要，因此将其单独归类为失真分析。
以下分别介绍各种音频参数测量和音频分析。
1、基本参数测量音频测量中需要测量的基本参数主要有电压、频率、信噪比。
电压测试可以分为均方根电压(RMS)、平均电压和峰值电压等几种。
频率是音频测量中最基本的参数之一。
通常利用高频精密时钟作为基准来测量信号的频率。
测量频率时，在一个限定的时间内的输入信号和基准时钟同时计数，然后将两者的计数值比较后乘以基准时钟的频率就得到信号频率。
随着微处理芯片的运算速度的提高，信号的频率也可以利用快速傅立叶变换通过软件计算得到。
信噪比是音频设备的基本性能指标，是信号的有效电压与噪声电压的比值。
信噪比的计算公式为：在实际测量中，为方便起见，通常用带有噪声的信号总电压代替信号电压计算信噪比。
2、时域分析时域分析通常是将某种测试信号输入待测音频设备，观察设备输出信号的时域波形来评定设备的相关性能。
最常用的时域分析测试信号有正弦信号、方波信号、阶跃信号及单音突变信号等。
例如将正弦信号输入设备，观察输出信号时域波形失真就是一种时域分析方法。
方波分析具有良好的突变性及周期性，通过观察设备对方波信号的输出信号波形能够很好的检测设备的各项性能，因此方波信号成为最常用的时域分析信号。
图1是音频设备对方波的响应信号在半个周期(上升沿)内的具体描述。
描述方波响应有上升时间、峰值振荡、过冲量及倾斜度等几个最主要参数。
阶跃信号分析比较简单，主要用来检测音频设备对于信号突变的响应灵敏度。
阶跃信号分析的参数通常两个，就是阶跃响应信号的上升时间和脉冲宽度。
上升时间越小，设备对于信号突变的响应越灵敏，瞬态特性越好;脉宽越小，设备的阻尼特性越好，系统越稳定。
正弦信号在某个时刻峰值突然升高，形成突变，就是单音突变信号。
由于单音突变信号的能量集中在一个很窄的频率范围，因此常用单音突变信号检测音频设备在某个特定频率的响应情况。
单音突变信号的主要用途是快速判定某些音频设备，例如扬声器的阻尼特性等。
3、频域分析频域分析是音频分析的重要内容，频域分析的主要依据是频率响应特性曲线图。
前面提到的正弦检测、脉冲检测及最大长度序列信号检测都能够得到设备的频率响应。
频率响应曲线图反映了音频设备在整个音频范围内的频率响应的分布情况。
一般来说曲线峰值处的频率成分，回放声压大、声压强；曲线谷底处频率成分声压小、声音弱。
若波峰和波谷起伏太大，则会造成较严重的频率失真。
4、时频分析时频特性描述了音频设备在时间轴上随着时间的变化其频域特性的变化情况。
时频特性不仅在频率的变化过程中描述了音频设备的响应状态，而且还在时间的变化过程中描述了音频设备的响应状态，也就是从三维的角度全面地描述了音频设备的响应特性。
对于放音设备而言，主观听感的评述，如低音是否干净，背景是否清晰，层次是否分明，音场的深浅等均与音频设备的时频特性均有密切关系。
音频设备的时频特性是客观评价音频设备性能优劣的一个很重要的方面。
5、失真分析音频设备的失真包括谐波失真、互调失真、相位失真及瞬态失真等几类。
音频测量中最重要的是谐波失真，谐波失真，简单地说就是声音信号经音频设备重放后多出来的额外的谐波成分。
从听众的角度看，不同的发声物体所发出的声音是由不同的基波和谐波构成的，听众可以根据声音的特性分辨出发声的物体。
如果功率放大器将某种乐器所发出的乐音(乐音由基波和谐波组成)放大，经扬声器放音后，对基波和各次谐波的波形形状、幅值和相位均能无失真的重现出来，则可以认为是高质量的放音；否则，扬声器所放出的声音听起来烦躁、别扭，则谐波失真己经达到无法忍受，甚至使人无法分辨发声乐器的种类。
因此，谐波失真是音频设备的重要性能指标。
谐波失真的测量方法有两种，一种是以正弦信号输入待测设备，然后分析设备响应信号的频率成分，可以得到谐波失真。
另一种更简单的测量方法是首先利用带阻滤波器滤除响应信号中的基频成分，然后直接测量剩余信号的电压，将其与原响应信号作比较，就可以得到谐波失真。
显然第二种方法得到的谐波失真是THD+N，由于采用了信号的总电压值代替了基频分量电压值，因此得到的谐波失真比实际值偏小，且实际的谐波失真越大，误差越大。
在实际的音频测量时，通常在一定的频率范围内选取若干个频率点，分别测量出各点的谐波失真，然后将各谐波失真数值以频率为横坐标连成一条曲线，称为谐波失真曲线。
如图2是某功率放大器在100－1OKHz范围内的总谐波失真和2阶、3阶及4阶谐波失真的曲线图。
音频分析仪器这里所说的音频分析仪器是指既能够测量话筒、音频功放、扬声器等各类单一音频设备的各种电声参数，也能测试组合音响、调音台等组合音频设备的整体性能的分析类仪器。
目前市场上已经出现了可用于测量音频设备的各类分析仪器，例如失真度分析器、频谱分析仪、频率计数器、交流电压表、直流电压表、音频示波器等。
这些基于各种功能电路的机架式硬件仪器使用简便、测量精度较高，目前己经获得了广泛的应用。
音频设备生产厂家可以利用音频分析仪器检查设备的性能，发现存在的缺陷，从而对设备的设计制造进行改进，消费者也可以利用音频分析仪器对设备进行评估，选择合适的产品。
以组合音响为例，在评价其性能时常常用到术语“音色”，所谓音色就是指音响因高次谐波不同而引起的声音差异。
而音响的所谓“平衡感”则是指音响在全频段重放的量感听起来自然的程度。
音频分析仪器的作用就是将评价设备各种行业术语以各种量化的特征参数形式表示出来，“音色”所对应的特征参数就是谐波失真的测量，而“平衡感”则涉及到设备在整个音频范围内的频率响应的分布情况。
一般说来，一台功能较为齐全的音频分析仪器应能测量信号交直流电压、信号频率、谐波失真、信噪比等参数。
功能强大的音频分析仪器提供频谱分析、1/3倍频程分析、倍频程分析、声压级测量等功能。
如果要组建音频分析系统，还需要一台标准音频信号发生器作为激励信号源。
音频分析利用时域分析、频域分析、失真分析等方法为手段，通过测量各类音频参数来评价音频系统的性能。
音频分析是一种综合性的分析，涉及到众多的测试仪器，对于普通用户而言，需要根据其感兴趣的参数合理的选择测试仪器，很难建立完整的音频测试分析系统。
(本文转自电子工程世界：/mndz/2011/1006/article_12105.html)音频信号及音频分析2008年12月04日12:06 www.elecfans.co 作者：本站用户评论（0）关键字：音频信号及音频分析音频是多媒体中的一种重要媒体。
我们能够听见的音频信号的频率范围大约是20Hz-2OkHz，其中语音大约分布在300Hz-4kHz之内，而音乐和其他自然声响是全范围分布的。
声音经过模拟设备记录或再生，成为模拟音频，再经数字化成为数字音频。
这里所说的音频分析就是以数字音频信号为分析对象，以数字信号处理为分析手段，提取信号在时域、频域内一系列特性的过程。
各种特定频率范围的音频分析有各自不同的应用领域。
例如，对于300－4kHz之间的语音信号的分析主要应用于语音识别，其用途是确定语音内容或判断说话者的身份；而对于20－20kHz之间的全范围的语音信号分析则可以用来衡量各类音频设备的性能。
所谓音频设备就是将实际的声音拾取到将声音播放出来的全部过程中需要用到的各类电子设备，例如话筒、功率放大器、扬声器等，衡量音频设备的主要技术指标有频率响应特性、谐波失真、信噪比、动态范围等。
音频分析原理音频分析的原理主要涉及数字信号处理的基本理论、音频分析的基本方法以及音频参数测量和分析内容，其中数字信号处理是音频分析的理论基础。
1．音频分析技术基础傅立叶变换和信号的采样是进行音频分析时用到的最基本的技术。
傅立叶变换是进行频谱分析的基础，信号的频谱分析是指按信号的频率结构，求取其分量的幅值、相位等按频率分布规律，建立以频率为横轴的各种“谱”，如幅度谱、相位谱。
