MỤC LỤC

PHẦN I: GIỚI THIỆU CHUNG

1. Giới thiệu chung 1

2. Đặt vấn đề 1

3. Chủ đề của luận án 2

PHẦN II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Chương 1: LÝ THUYẾT XỬ LÝ TÍN HIỆU SỐ 3

1. Tín hiệu số 3

2. Xử lý tín hiệu số (DSP - Digital Signal Processing) 4

2.1. Phép biến đổi Z 4

2.2. Biến đổi Fourier rời rạc (DFT - Discrete Fourier Transform) 6

2.3. Lọc tín hiệu 7

2.4. Hàm cửa sổ 7

2.5. Phép biến đổi nhanh Fourier (FFT - Fast Fourier Transform) 8

2.6. Cepstrum 9

Chương 2: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ ÂM THANH SỐ 9

1. Âm thanh và đặc tính của âm thanh 9

1.1. Sóng âm và cảm giác âm 9

1.2. Độ cao của âm 9

1.3. Âm lượng của âm (độ to của âm) 9

1.4. Âm sắc của âm 9

2. Âm thanh số 9

2.1. Nguyên lý 9

2.2. Tần số và cường độ 9

3. Định dạng dữ liệu 9

4. Khuôn dạng lưu trữ 9

PHẦN III: GIẢI PHÁP XỬ LÝ

Chương 3: KHUÔN DẠNG TỆP ÂM THANH 9

1. Khuôn dạng lưu trữ 9

1.1. Au/ Snd 9

1.2. Voc 9

1.3. Wave/ Riff 9

1.4. Aiff/ Aiff-C/ Aif/ Snd 9

1.5. IFF/8 SVX 9

1.6. MIDI 9

1.7. Mod/ Sam 9

1.8. MPEG 9

1.9. VBA , VBase ADPCM (.VBA) 9

1.10. VCE, NMS VCE (.VCE) 9

1.11. TXT 9

1.12. SMP, SampleVision (.Smp) 9

1.13. VOX 9

1.14. PCM, PCM Raw Data (.PCM) 9

1.15. DWD , DiamondWare Digitized (.DWD) 9

1.16. RA, RealAudio 3.0 (.RA) 9

2. Thao tác với tệp âm thanh 9

2.1. Thu thanh tạo tệp âm thanh 9

2.2. Soạn thảo 9

2.3. Phát âm 9

Chương 4: HÀM CỬA SỔ VÀ LỌC TÍN HIỆU 9

1. Hàm cửa sổ 9

1.1. Rectangular 9

1.2. Hamming 9

1.3. Hanning 9

1.4. Triangle (Bartlett) 9

1.5. Black man 9

1.6. Flat top 9

1.7. Exponent down 9

2. Lọc tín hiệu 9

Chương 5: FFT VÀ CEPSTRUM 9

1. FFT (Fast Fourier Transform) 9

1.1. Nguyên lý 9

1.2. FFT trong âm thanh số 9

2. Cepstrum 9

PHẦN IV: THIẾT KẾ VÀ CÀI ĐẶT

Chương 6: PHƯƠNG PHÁP THIẾT KẾ 9

1. Khái quát chức năng 9

2. Cơ chế thực hiện 9

Chương 7: THAO TÁC VỚI TỆP ÂM THANH 9

1. Truy nhập tệp Wave 9

2. Truy nhập tệp Voc 9

3. Cấu hình dữ liệu 9

4. Soạn thảo 9

4.1. Nguyên lý 9

4.2. Thao tác dưới dạng trực quan 9

4.3. Cơ chế thực hiện 9

5. Phát thanh 9

5.1. Thu thanh 9

5.2. Phát thanh 9

Chương 8: PHÂN TÍCH TÍN HIỆU 9

1. Phổ biên độ 9

Hàm cửa sổ (Windows) 9

2. Cepstrum 9

3. Một vài trợ giúp khác 9

3.1. Xác định tần số trội (tần số trung bình vùng biên độ đỉnh) 9

3.2. Tính phổ của mẫu cho trước 9

Chương 9: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG 9

1. Giao diện chương trình 9

2. Tuỳ chọn chức năng 9

PHẦN V: ĐÁNH GIÁ CHƯƠNG TRÌNH

1. Đánh giá chương trình 9

2. Hướng phát triển 9

3. Kết luận 9

Phụ lục A: Giải thích thuật ngữ 9

Phụ lục B: Tài liệu tham khảo 9

ĐÁNH GIÁ CHƯƠNG TRÌNH

1. Đánh giá chương trình

Do thời gian và khả năng có hạn, hơn nữa với khuôn khổ của một đồ án tốt nghiệp nên chương trình em thiết kế không thể xử lý hết được những vấn đề cần thiết trong lĩnh vực âm thanh rộng lớn. Tuy nhiên, chương trình đã giải quyết được những vấn đề cơ bản: tìm hiểu về các khuôn dạng lưu trữ dữ liệu âm thanh, các cách định dạng dữ liệu để từ đó có thể thao tác với dữ liệu giúp cho việc hiểu rõ cấu trúc các tệp âm thanh.

Ngoài ra, chương trình còn có các modul nhằm trợ giúp cho quá trình phân tích tín hiệu âm thanh với khâu tiền xử lý (lọc, hàm cửa sổ) và phép xử lý homomorphic. Với việc tính FFT và Cepstrum, ta sẽ xác định được các đặc tính của âm thanh.

Hơn nữa, chương trình mang tính chất hoàn chỉnh: bắt đầu quá trình thu thanh tạo tệp âm thanh từ micro, qua quá trình xử lý và phân tích dữ liệu âm, sau đó có thể phát âm thanh ra loa.

Mặc dù vậy, chương trình cũng có các nhược điểm như mới chỉ đáp ứng các thao tác và các phép phân tích với dữ liệu trên các tệp Wave và tệp Voc. Nhưng đây là hai khuôn dạng lưu trữ âm thanh thông dụng nhất nên cũng cần hiểu rõ trước hết, và từ hai khuôn dạng cơ bản này giúp ta dễ dàng thao tác với các khuôn dạng khác.

Và, một nhược điểm khác là tốc độ xử lý của chương trình còn chậm, nhất là khi thực hiện các chức năng soạn thảo với một số lớn các mẫu tín hiệu của một tệp âm thanh có kích thước lớn. Ngoài ra, quy trình thực hiện các chức năng của chương trình có thể chưa được hợp lý, các chức năng phụ thuộc nhiều vào nhau, nhưng mặc dù vậy chương trình có cấu trúc các thủ tục rõ ràng, dễ hiểu với ngôn ngữ lập trình Delphi.

2. Hướng phát triển

Chương trình mang tính trợ giúp cho việc tìm hiểu về các đặc tính của âm thanh, các phép xử lý và phân tích tín hiệu số. Do đó, nếu có điều kiện ta có thể phát triển chương trình với các chức năng xử lý sâu hơn nữa. Đáp ứng với nhiều khuôn dạng tệp khác nhau với các phép lọc, trộn, và tổng hợp âm.

Ngoài ra, trong chương trình có sử dụng FFT như là một phép biến đổi đặc trưng trong mọi quá trình phân tích, và giải thuật FFT có vẻ phù hợp với phép phân tích của các quá trình thu thanh âm số hoá hơn là so với các quá trình lọc hay tổng hợp các âm thanh. Ví dụ như khi ta muốn xây dựng một phần mềm tương ứng với thiết bị như bộ phân tích phổ để hiển thị đồ thị tần số của một tín hiệu điện.

Trong đó, FFT thường được sử dụng trong việc xác định xem các tần số nào được hiển thị trong một tín hiệu tương tự. Bằng cách cung cấp một công cụ để nhận dạng các sóng âm đã định trước bởi các thành phần phổ của nó, FFTs có thể được sử dụng để so sánh các tín hiệu với một tín hiệu khác hay với một tập các mẫu hình. Ngoài ra, phép biến đổi này cũng được sử dụng trong lĩnh vực dò tìm tiếng nói và trong các bộ cảm biến về sự hỏng hóc của động cơ. FFTs cũng đã được sử dụng trong các hệ thống ảo ảnh nơi mà chúng nhận dạng các đối tượng qua việc so sánh các nét phác thảo của chúng, và trong các đơn vị radar để dò tìm sự dịch chuyển được tạo ra bởi các vật thể chuyển động.

Ta cũng có thể sử dụng FFT để xác định tần số của nốt nhạc được phát trong một bản nhạc đã được thu thanh, để có thể xác định giữa các dạng khác nhau của âm thanh.

Ngoài ra, FFT cũng rất hữu hiệu cho những vấn đề mà chúng không có liên quan gì tới âm thanh, như trong lĩnh vực xử lý ảnh (sử dụng phép tính FFT 2 chiều). FFT cũng có các ứng dụng trong lĩnh vực về khoa học/thống kê, như việc xác định các thay đổi mang tính tuần hoàn trong lĩnh vực cổ phiếu, sự phân bố về mật độ động vật, vv... Ngoài ra, FFTs cũng được sử dụng trong việc phân tích các thông tin về địa chấn (seismographic) để tạo "sonograms" bên trong trái đất. Thậm chí, các phương thức biến đổi Fourier còn được sử dụng cho việc phân tích các chuỗi DNA.

3. Kết luận

Nói chung, để có thể hiểu rõ cũng như có thể xử lý một cách đầy đủ các vấn đề trong lĩnh vực âm thanh số thì cần phải có thời gian cũng như kiến thức sâu hơn nữa. Với nền khoa học kỹ thuật phát triển thì mọi vấn đề đều có thể được giải quyết. Do đó, bất cứ một trình xử lý nào cũng đều có thể được phát triển hơn nữa để có thể đáp ứng thêm các phép xử lý đa dạng và chính xác. Hơn nữa, các kỹ thuật xử lý không chỉ được áp dụng trong lĩnh vực âm thanh, mà còn được phát huy trong các lĩnh vực khác, các môi trường làm việc đa dạng. Chính vì vậy, trong khuôn khổ của một đồ án tốt nghiệp với đề tài "Xây dựng chương trình xử lý âm thanh số", em đã giải quyết được những vấn đề cơ bản mặc dù vẫn còn nhiều thiếu sót. Em rất mong nhận được những ý kiến đóng góp của các Thầy giáo, Cô giáo và tất cả bạn bè.