音频降低采样率 python 音频文件怎么改采样率

目录

1. 声音的基本知识
2. 时域压扩（TSM)的原理
3. 波形相似叠加（WSOLA）
4. 资料
5. 收获

音频的原始pcm数据是由 采样率、采样通道数以及位宽而定。常见的音频采样率是44100HZ，即一秒内采样44100次，采样通道数 一般为2, 代表双声道，而位宽一般是16bit 即2个字节。
通过改变采样率进行音频的变速，比如音视频播放器中的 2 倍速，0.5 倍速播放。如果想要实现音频的2.0倍速播放，只需要每隔一个样本点丢一个点，即采样率降低一半。如果想要实现0.5倍速播放，只需要每隔一个样本点插入一个值为0的样本点。就可以了，理想很丰满，但是如果仅仅这样做，带来的不止是速度的变化，声音的音调也发生变化了，比如 周杰伦的声音变成了萝莉音，这是我们不期望的。

本篇我们从原理上来学习了解下音频变速不变调是如何实现的。
首先我们先了解下声音的一些基本知识

一、声音的基本知识

1.1 声音是如何发生、传播和接受的

声音是由物体的振动产生的，以声波的方式在介质中传播。数字音频通过数模转换驱动喇叭振动，以声波在空气等介质中传播，人耳接受到不同频率 响度的声音进行判别是什么声音。人类的耳朵一般只能听到约在20Hz—20,000 Hz的声音，并且上限会随年龄增加而降低。

1.2 声音的三要素

声音的三要素包括： 响度、音调、音色。在变速时，需要变的是音频的播放速度，同时要保持音调不变。下面来了解三要素的定义和特点

响度
响度代表声音的能量强弱，主要取决于振幅大小，声音的响度一般用声压来计量，声压的单位为帕（Pa），它与基准声压比值的对数值称为声压级，单位是分贝(db spl)。人耳对于响度的感知变化并不是线性的，且对低频和高品都不太敏感，对1000HZ-3000HZ的频率比较敏感，具体如下面等响曲线描述：
等响曲线的横坐标为频率，纵坐标为声压级。在同一条曲线之上，所有频率和声压的组合，都有着一样的响度。有下图可见，在 3 000 Hz 左右的频率范围，较低的声压级都能造成相同的响度，代表听觉对该段频率的声音较为敏感。

图片来自 百科-响度

音调
声波是有可以看作是有无数个不同频谱、振幅和相位的正弦波组成，音调的大小主要取决于声波基频的高低，不同乐器的基频不同，比如 bass的频很低，而军鼓的频率就比较高；钢琴键不同键的频率也不同，男生和女生的基频也不相同，女生声音的基频比男声要高。

音色
音色在百科中的定义如下：

不同音色的声音，即使在相同响度和音调的情况下，也能让人区分开来。声音是由发声的物体的振动产
生的。当发声物体的主体振动时会发出一个基音，同时其余各部分也有复合的振动，这些振动组合产
生泛音。正是这些泛音决定了发生物体的音色，使人能辨别出不同的乐器甚至不同的人发出的声
音。所以根据音色的不同可以划分出男音和女音；高音、中音和低音；弦乐和管乐等。所有泛音都比基
音的频率高，但强度都相当弱。

1.3 音频分析处理—时域和频域

音频分析处理领域可以分为时域和频域。
时域上表现为 波形随着时间变化而变化。
波形图如下

频域分析则是首先对时域信号分帧、加窗、做stft（短时傅立叶变换）等处理，更方便的进行计算。比如把20ms-50ms的一个波形看作一个周期，进行分帧加窗处理，计算出改帧不同频率的响度值。
频谱图如下

音频的分析处理也是一个非常有意思涉及内容很广的领域，有些实现可以在时域比较方便的完成实现，比如我们今天的主题：变速不变调的TSM就是在时域上进行处理。而更多的需要频域上进行分析处理，希望自己能在这个领域更深入坚持学习和输出。

铺垫了那么多，终于到了今天的主题部分。其中下文大部分图片来自变速不变调经典论文: A Review of Time-Scale Modification of Music Signals

二、 时域压扩（TSM)的原理

变速不变调的经典算法为 时域压扩(TSM. Time-Scale Modifacaiton)
基本思路是：在时域上对音频信号进行分帧（analysis fames）处理，一般选择20ms-50ms周期波作为分帧单元，为了使分帧后不同帧之间平滑的过度，帧与帧之间会有一部分的重叠（overlap），通常为50%或者75%的重叠，相邻两帧的起始位置的时间差成为帧移。

但变速的时候，不会直接取连续信号，比如 2倍速时进行间隔采样，0.5倍速时间隔填充0信号。这样就会造成非连续的信号在拼接时造成频谱泄露（由于信号不连续拼接时产生了新的频率成分）

为此分帧后，对每帧要做加窗处理，窗口函数有很多类型，其中汉宁窗和sinc窗函数使用的比较多。

好的窗函数设计使得能量集中在主瓣，尽量使旁瓣的能量低，使得窗口内的信号近似周期函数。而加窗函数带来的每帧信号两端信号变弱的问题，可以通过帧与帧之间的重叠合帧（Synthesis frames）来处理。
比如：采用汉宁窗对帧进行叠加

经过分帧、加窗再进行合帧处理，实现变速：如果分帧以50%的重叠（overlap），而合帧时以75%的重叠，就实现了慢播，反之则是快播。这就是时域压扩的原理。

时域压扩TSM的整体流程如下图：

简单回顾下本小节：

1. 了解变速不变调的时域压扩（TSM）基本原理和步骤
2. 通过分帧、加窗、合帧等环节，使用简单粗暴的OLA叠加算法进行合帧。

虽然采用窗函数缓解了波形不连续（基音断裂）的问题，但无法保证每帧都能覆盖完整的周期并保证相位对齐，带来相位跳跃失真（phase jump artifacts）

这也是基础的重叠叠加算法（OLA overlap-and-Add）的不足。下一节我们来继续学习了解在工程应用中使用的波形相似叠加算法（WSOLA），来优化上述问题。

三、波形相似叠加（WSOLA）

核心算法思想如下：

1. 图(a): 在原音频信号中取一帧，并加窗处理
2. 图(b): 在一个范围内（第一个蓝色框）选取第二帧，这个帧的相位参数和第一帧的相位对齐。
3. 图(c): 在另外一个范围（第二个蓝色框）中查找和第二帧最相似的第三帧（第二个蓝色框中的红色框）
4. 图(d): 对第三帧进行加窗处理，然后和第一帧进行叠加。

那么如何寻找最相似的第三帧呐？
有两个波形相似叠加算法的实现，一个是Soundtouch，另外一个时Sonic，但它们在寻找最相似帧采用了不同的算法。其中Soundtouch采用了寻找相关峰算法来实现，而Sonic采用了AMDF（平均幅度差函数法）来实现。

四、资料

音频变速不变调经典论文 — A Review of Time-Scale Modification of Music Signals

TSM时域压扩(变速不变调)算法总结

变声导论-变声器原理及实现(核心算法实现篇)

合成重叠相加与信号重建

sinc插值(香农插值whittaker-shannon interpolation formula)实现

你真的懂语音特征背后的原理吗？

音频变速变调原理及soundtouch代码分析

Android 音频倍速的原理与算法分析

如果看了这篇文章你还不懂傅里叶变换，那就过来掐死我吧

五、收获

通过本篇的学习，

1. 了解了声音的三要素：响度、音调和音色，在变速时如果音调发生变化会使男生音变成萝莉音的
2. 了解音频分析的时域和频谱的思路
3. 学习时域压扩TSM变速不变调的原理
4. 了解重叠叠加算法OLA和波形相似叠加算法(WSOLA)