多波段动态范围压缩
这个例子演示了如何模拟一个数字音频多波段动态范围压缩系统。
简介
动态范围压缩通过衰减强峰值的水平来减小信号的动态范围，而保持弱峰值不变。压缩在录音、混音和广播中都有应用。
多波段压缩分别压缩不同的音频频带，首先将音频信号分成多个频带，然后将每个频带通过各自独立的可调压缩机。多波段压缩在音频制作中得到了广泛的应用，经常包含在音频工作站中。
本例中的多频带压缩器首先使用多频带交叉滤波器将音频信号分成不同的频带。采用Linkwitz-Riley交叉滤波器获得整体全通频率响应。然后使用单独的动态范围压缩机对每个波段进行压缩。关键的压缩机特性，如压缩比、攻击和释放时间、阈值和膝宽，在每个波段是独立可调的。展示了压缩对信号动态范围的影响。
Linkwitz-Riley交叉滤波器
Linkwitz-Riley交叉滤波器由低通和高通滤波器的组合组成，每个滤波器由两个低通或高通巴特沃斯滤波器级联组成。将两个滤波器的响应相加，在交叉频率处产生0 dB的增益，因此交叉的作用类似于全通滤波器(因此不会在音频信号中引入失真)。
crossoverFilter可以用来实现Linkwitz-Riley System对象。由于Linkwitz-Riley交叉滤波器是由两个Butterworth滤波器级联而成，所以它的阶数总是偶的。巴特沃斯滤波器的斜率等于6*NdB /八度,N是过滤器顺序。当CrossoverSlopes的属性crossoverFilter能被整除12(即滤波器是偶序的)，该对象实现了Linkwitz-Riley交叉。否则，该对象实现Butterworth交叉，其中低通和高通部分分别使用单个Butterworth过滤器实现CrossoverSlopes / 6．
下面是一个用四阶Linkwitz-Riley交叉滤波信号的例子。注意，低通段和高通段在交叉频率处都有- 6db增益。低通段和高通段之和为allpass。
Fs = 44100;Linkwitz-Riley过滤器cross = crossoverFilter(1,5000,4*6,Fs);传递函数估计器transferFuncEstimator = dsp。TransferFunctionEstimator (.．.“FrequencyRange”，“单向的”，“SpectralAverages”, 20);frameLength = 1024;Scope = dsp。ArrayPlot (.．.“PlotType”，“行”，.．.“YLimits”, -40年[1],.．.“YLabel”，“(dB)级”，.．.“XScale”，“日志”，.．.“SampleIncrement”(Fs / 2) / (frameLength / 2 + 1),.．.“包含”，的频率(赫兹)，.．.“标题”，“八阶Linkwitz-Riley交叉滤波器”，.．.“ShowLegend”,真的,.．.“ChannelNames”, {“带1”，《带2》，“和”});抽搐而toc < 10 in = randn(frameLength,1);返回交叉滤波器的低通和高通响应[ylp,yhp] = cross (in);% sum回应Y = ylp + yhp;v = transferFuncEstimator(repmat(in,1,3)，[ylp yhp y]);范围(20 * log10 (abs (v)));结束
多波段交叉滤波器
crossoverFilter也可用于通过在树状结构中组合双带交叉滤波器和全通滤波器来实现多带交叉滤波器。该滤波器将频谱分成多个波段，使它们的总和成为一个完美的全通滤波器。
下面的例子展示了一个四阶Linkwitz-Riley交叉滤波器组成的四波段交叉滤波器。注意四个波段之和的allpass响应。
Fs = 44100;cross = crossoverFilter(3，[2e3 5e3 10e3]，[24 24 24]，44100);transferFuncEstimator = dsp。TransferFunctionEstimator (“FrequencyRange”，“单向的”，“SpectralAverages”, 20);L = 2^14;Scope = dsp。ArrayPlot (.．.“PlotType”，“行”，.．.“XOffset”0,.．.“YLimits”-120年[5],.．.“XScale”，“日志”，.．.“SampleIncrement”， .5 * Fs/(L/2 + 1)，.．.“YLabel”，“频率响应(dB)”，.．.“包含”，的频率(赫兹)，.．.“标题”，“四波段交叉滤波器”，.．.“ShowLegend”,真的,.．.“ChannelNames”, {“带1”，《带2》，“乐队3”，“四级”，“和”});抽搐;而toc < 10 in = randn(L,1);把信号分成四个波段[ylp,ybp1,ybp2,yhp] = cross (in);Y = ylp + ybp1 + ybp2 + yhp;z = transferFuncEstimator(repmat(in,1,5)，[ylp,ybp1,ybp2,yhp,y]);范围(20 * log10 (abs (z)))结束
动态范围压缩
压缩机是动态范围压缩机系统对象。当输入信号超过指定的阈值时，对其进行压缩。压缩量由指定的压缩比控制。攻击和释放时间决定了压缩机启动或停止压缩的速度。膝宽为压缩机增益在阈值附近提供了平滑过渡。最后，可以在压缩机的输出端加一个补偿增益。这种补强增益同样放大了强弱峰。
压缩机的静态压缩特性取决于压缩比、阈值和膝宽。下面的例子说明了硬膝的静态压缩特性:
DRC =压缩机(-15,5);可视化(drc);
为了查看阈值、比值和膝宽对压缩机静态特性的影响，可以更改的值阈值，比而且KneeWidth属性。静态特征图应相应改变。
压缩机的攻击时间定义为当信号水平超过阈值时，压缩机增益从其最终值的10%上升到90%所需的时间(以msec为单位)。压缩机释放时间定义为当信号水平低于阈值时，压缩机增益从其值的90%下降到10%所需的时间(秒)。下面的例子说明了不同释放和攻击时间的信号包络:
Fs = 44100;DRC =压缩机(-10,5，.．.“SampleRate”Fs,.．.“AttackTime”, 0.050,.．.“ReleaseTime”, 0.200,.．.“MakeUpGainMode”，“属性”）;x = [ones(Fs,1);0.1*ones(Fs,1)];[y,g] = drc(x);t = (1/Fs) * (0: 2*Fs - 1);图subplot(211) plot(t,x);持有在网格在情节(t y“r”) ylabel (“振幅”)传说(“输入”，“压缩输出”) subplot(212) plot(t,g)格在传奇(“压缩机增益(dB)”)包含(的时间(秒)) ylabel (“获得(dB)”）
输入最大电平为0db，高于指定的- 10db阈值。输入为0db时，压缩机稳态输出为-10 + 10/5 = - 8db。因此增益为-8 dB。攻击时间定义为当输入电平超过阈值时，压缩机增益从其最终值的10%上升到90%的时间，在本例中，从-0.8 dB上升到-7.2 dB。让我们找出压缩阶段的增益分别等于-0.8 dB和-7.2 dB的时间:
[~，t1] = min(abs(g(1:Fs) + 0.1 * 8));[~，t2] = min(abs(g(1:Fs) + 0.9 * 8));tAttack = (t2 - t1) / Fs;流('攻击时间为%d s\n'tAttack)
攻击时间为5.000000e-02 s
然后输入信号下降到0，没有压缩。释放时间定义为当输入低于阈值时，增益从其绝对值的90%下降到10%的时间，在本例中为-7.2 dB到-0.8 dB。让我们找出在无压缩阶段增益分别为-7.2 dB和-0.8 dB的时刻:
[~，t1] = min(abs(g(Fs:end) + 0.9 * 8));[~，t2] = min(abs(g(Fs:end) + 0.1 * 8));tRelease = (t2 - t1) / Fs;流('释放时间为%d s\n'tRelease)
释放时间为2.000000e-01 s
下面的例子说明了动态范围压缩对音频信号的影响。压缩阈值设置为- 15db，压缩比设置为7。
frameLength = 1024;Reader = dsp。AudioFileReader (“文件名”，.．.“rockguitar - 16 - 44 - p1 -立体声- 72 secs.wav”，.．.“SamplesPerFrame”, frameLength);%压缩机。阈值= -15 dB，比值= 7DRC =压缩机(-15,7，.．.“SampleRate”,读者。SampleRate,.．.“MakeUpGainMode”，“属性”，.．.“KneeWidth”5);Scope = timescope(“SampleRate”,读者。SampleRate,.．.“TimeSpanSource”，“属性”，.．.“时间间隔”, 1“BufferLength”Fs * 4,.．.“ShowGrid”,真的,.．.“LayoutDimensions”(2 - 1),.．.“NumInputPorts”，2，.．.“TimeSpanOverrunAction”，“滚动”）;范围。ActiveDisplay = 1;范围。YLimits = [-1 1];范围。ShowLegend = true;范围。ChannelNames = {“原始音频与压缩音频”};范围。ActiveDisplay = 2;范围。YLimits = [-6 0];范围。YLabel =“获得(dB)”；范围。ShowLegend = true;范围。ChannelNames = {“压缩机增益单位为dB”};而~isDone(reader) x = reader();[y,g] = drc(x);X1 = x(:，1);y = y(:，1);范围((x1, y1), g (: 1))结束
Simulink版本的多波段动态范围压缩示例
以下模型实现了多波段动态范围压缩示例:
模型=“audiomultibanddynamiccompression”；open_system(模型)
在本例中，音频信号首先使用多波段交叉滤波器分成四个波段。每个波段使用单独的压缩机进行压缩。四个波段然后重新组合形成音频输出。计算未压缩和压缩信号的动态范围(定义为信号的最大绝对值与信号均方根之比)。要听到原始和压缩音频信号之间的差异，拨动顶层的开关。
该模型集成了一个用户界面(UI)，设计用于与仿真交互。UI允许您调整参数，结果立即反映在模拟中。要启动控制模拟的UI，单击模型上的“启动参数调优UI”链接。
set_param(模型,“StopTime”，'(1/44100) * 8192 * 20'）;sim(模型);
关闭模型:
bdclose(模型)
MATLAB版本的多波段动态范围压缩示例
HelperMultibandCompressionSim为MATLAB函数，包含多波段动态范围压缩示例的实现。它实例化、初始化并逐步通过构成算法的对象。
这个函数multibandAudioCompressionExampleApp包裹在HelperMultibandCompressionSim并反复调用它。它还绘制了未压缩和压缩的音频信号。发生绘图时，plotResults函数的输入是'true'。
执行multibandAudioCompressionExampleApp运行模拟并在作用域上绘制结果。注意，只要用户没有显式地停止模拟，它就会一直运行。
multibandAudioCompressionExampleApp启动一个设计用于与模拟交互的UI。UI允许您调整参数，结果立即反映在模拟中。有关用户界面的更多信息，请参考HelperCreateParamTuningUI．
可以使用MATLAB Coder为函数生成C代码HelperMultibandCompressionSim．为了为您的平台生成一个mex文件，请执行HelperMultibandCompressionCodeGeneration．
通过调用包装器函数multibandAudioCompressionExampleApp与“真正的”作为参数，可以使用生成的MEX-file代替HelperMultibandCompressionSim为了模拟。在这个场景中，UI仍然在MATLAB环境中运行，但是主要的处理算法由一个mex文件执行。在这种模式下，性能得到了提高，而不影响调优参数的能力。
调用multibandAudioCompressionExampleApp(真正的)使用mex文件进行模拟。同样，模拟运行直到用户显式地从UI中停止它。
您也可以从以下列表中选择网站: