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基于特征识别的背景音乐音质提升与应用

2021-09-10郑晓钰

教学博览 2021年2期

郑晓钰

摘要:针对背景音乐在实际播放时,相邻段的背景音乐会出现部分重叠,存在部分的信息量丢失,导致播放出的背景音乐存在噪声,研究基于特征识别的背景音乐音质提升与应用。利用特征识别背景音乐音质特征,采用交叠分段的处理方法,多次处理重叠部分的背景音乐,减少重叠背景音乐的信息量丢失,计算背景音乐播放时的初始时延间隙,选择音质参数并确定参数适宜值区间值,完成对背景音乐的提升。实验选用一个封闭的观众厅作为实验场所,设定测试点,测量测试点混响时间,使用两种传统音质提升方法与之进行对比实验,结果表明文中提出的音质提升方法抑制噪声的效果最好。

关键词:特征识别;音质提升;信息量丢失

特征识别是指被测试的项目或是事物表现出的征象或标志。识别出的特征具有唯一性,可以使其他人员根据识别特征在识别该项目或事项并重新执行该测试。背景音乐是指在电影、电视剧等艺术作品中用于调节气氛的一种音乐,插入在对话之中,增强情感表达,达到一种让观众身临其境的感受。背景音乐起源于欧洲的戏剧,在有声电影出现后得以迅速发展。音质指的是声音的质量,也就是经传输、处理后音频信号的保真度,评价音质的好坏判断音量、音高和音色是否达到一定的水准,细化来讲,就是对于某一频率或频段的音高是否具有一定的强度,并在要求的频率范围内,同一音量下音乐频点的幅度是否均衡饱满,对应的频率响应曲线是否平直,声音的音准是否准确。在实际音质提升时大多采用实际的比特率为音质数值,提升背景音乐音质质量。

目前很多学者在提升背景音乐音质方面进行了很多研究,针对压缩音频文件时会出现音乐音质下降的问题,对基于生成对抗网络的音频音质提升方法进行了研究,从而获得了较好的音质效果;为了提升音乐音质,对复合互补声驱动音质提升方法进行了探讨,从而获得了良好的音质。尽管还有很多学者对此进行了研究,但仍然可以发现在音质提升方面还存在一定局限,为了更好地提升音质,本文对不同类别特点的背景音乐进行分析,利用特征识别背景音乐音质特征,采用交叠分段的处理方法,多次处理重叠部分的背景音乐,减少重叠背景音乐的信息量丢失,计算背景音乐播放时的初始时延间隙,选择音质参数并确定参数适宜值区间值,完成对背景音乐的提升。实验选用一个封闭的观众厅作为实验场所,设定测试点,测量测试点混响时间,使用两种传统音质提升方法与之进行对比实验,结果表明文中提出的音质提升方法抑制噪声的效果最好。

1基于特征识别的背景音乐音质提升与应用

1.1利用特征识别背景音乐音质特征利用特征识别背景音乐音质特征时,先将连续的背景音乐信号进行分段处理,利用加窗分帧实现分段过程,窗函数平滑地在音乐信号上滑动,当滑动距离与加窗宽度相等时,背景音乐的短段信号互相连接,不存在信息量的丢失。当滑动距离小于加窗宽度时,相邻段的背景音乐出现了部分重叠,存在部分的信息量丢失。为了保证背景音乐各分段音乐数据的连续特性、减少信息量丢失,采用交叠分段处理方法,得到音乐帧长与帧移的关系。

1.2计算初始时延间隙使用上述处理得到的各项音质指标,依照背景音乐不同的使用场所,利用赛宾公式计算混响时间,如式(1)。

(1)式中,Ts表示混响时间,秒为计数单位;k表示声速常数;V表示背景音乐使用场所的体积;u表示场所的总吸声量。总吸声量存在u=Sa-的数量关系,S表示背景音乐所在场所的表面积;a-表示吸声系数。为了排除空气对高于2000Hz背景音乐吸收的干扰,优化式(1),如式(2)。

(2)式中,3mv表示空气吸声系数。按照式(2)计算出的混响时间控制背景音乐,发现背景音乐易受到声级衰变的快慢的影响,改变背景音乐中的声级衰变速度,得到背景音乐混响曲线及其斜率,如图1所示。

由图1可知,在同一背景音乐应用的两个场所內,声级衰变40dB的时间为0.03s,衰变80dB的声级则需要0.09s,证明图4中曲线1比曲线2衰变得快,背景音乐的混响感不同。因此得到衰变曲线斜率越大背景音乐的混响感就越好,所以在提升音质时,控制背景音乐衰变曲线的斜率为大值。但背景音乐在厅堂等封闭场所停止播放后,音乐直达声会存在部分的反射声,这部分反射声会影响背景音乐的音质,测定该部分背景音乐脉冲声,在不同时间尺度下,得到直达声与室内反射的响度变化,得到背景音乐的初始延时间隙。

3总结本文采用交叠分段处理重叠部分的背景音乐方法,有效地减少了重叠背景音乐的信息量丢失,通过对初始时延间隙的精确计算,选择并确定适宜的音质参数值区间,有效地降低了噪声干扰,对背景音乐音质进行提升。并且文中提出的音质提升方法在声压级的控制上、噪声抑制效果上或是控制范围上均比传统的音质提升方法更加适合在背景音乐提升上使用。本文关于背景音乐的音质提升方法的研究可以有效地保证艺术作品的表达,丰富艺术作品的情感,对文化产业的发展有着重要意义。但本文提出的提升方法存在大量的计算,在实际运用时会存在一定的困难,依旧需要学习改进。

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