一 概念:

在声学领域中,DRC(Dynamic range compression) 一般用来动态调整音频输出幅值,在音量大时压制音量在某一范围内,在音量小时适当提升音量。通常用于控制音频输出功率,使扬声器不破音,当处于低音量播放时也能清晰听到。

DRC通常用于声音的记录和再现,广播,现场声音增强和某些乐器放大器中。

二 原理特性:

Threshold:

如果压缩器的振幅超过某个阈值,则压缩器会降低其电平。阈值(threshold)通常是以分贝为单位。通常低阈值(e.g. -60)意味着大部分的信号会被衰减。当信号低于阈值时,对输入的信号不做任何处理,这就意味着,-5db的衰减结果就是压缩少,处理的少。

实际中,这个取值范围一般在(-100到0之间)。

Ratio:

ratio是总的增益衰减。一个4:1的ratio增益系数,意味着输入信号高于阈值4db的话,输出信号把这个信号衰减为高于阈值1db,输出的增益这就会被衰减了3db。如下图所示:

实际场景中,这个取值范围一般在:1到20之间。

Attack and release

 
  DRC需要提供一个系数来表述它的相应速度。attack 就是DRC增益小数开始生效到稳定的周期系数,release就是DRC增益系数释放的时候从开始释放到稳定的周期系数。
 

The attack and release phases in a compressor

Soft and hard knees:

 
knee的含义是在低于阈值和高于阈值之间的弯曲是突然的(硬的)还是逐渐的(软的)

Hard Knee and Soft Knee compression

 

三 仿真结果:

说道仿真结果,这里不得不吐槽一下,商业是和学术完全两个概念,以前做学术,只需要matlab仿真结果给出就行了,可是,在商业的社会中,一定要拿出客户可以用的产品即可,为了这个小小的东西,花了不少时间吧,matlab仿真,c仿真,代码移植,平台验证,

无论怎么说,算是把东西完成商用话了。下面是在平台的实验图.

wav源文件地址:链接: https://pan.baidu.com/s/1jZvwpMwBa6Y7Dm9II1rw8A  密码: 1qs4

四 应用场景:

DRC在音频领域应用还是十分广泛的,最近做了一个项目,为了解决一个问题用到这个东西之后,果真见奇效啊。

DRC音频处理算法原理解析及仿真结果的更多相关文章

  1. 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析

    1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原 ...

  2. 3. ELMo算法原理解析

    1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原 ...

  3. 4. OpenAI GPT算法原理解析

    1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原 ...

  4. 5. BERT算法原理解析

    1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原 ...

  5. Quine-McCluskey两级逻辑化简算法原理解析

    转载请务必注明出处:https://www.cnblogs.com/the-wind/p/15764283.html 目录 1 背景介绍:两级逻辑 2 Quine-McCluskey两级逻辑化简 2. ...

  6. PhotoShop算法原理解析系列 - 像素化---》碎片。

    接着上一篇文章的热度,继续讲讲一些稍微简单的算法吧. 本文来讲讲碎片算法,先贴几个效果图吧:             这是个破坏性的滤镜,拿美女来说事是因为搞图像的人90%是男人,色色的男人. 关于碎 ...

  7. PhotoShop算法原理解析系列 - 风格化---》查找边缘。

    之所以不写系列文章一.系列文章二这样的标题,是因为我不知道我能坚持多久.我知道我对事情的表达能力和语言的丰富性方面的天赋不高.而一段代码需要我去用心的把他从基本原理-->初步实现-->优化 ...

  8. FastText算法原理解析

    1. 前言 自然语言处理(NLP)是机器学习,人工智能中的一个重要领域.文本表达是 NLP中的基础技术,文本分类则是 NLP 的重要应用.fasttext是facebook开源的一个词向量与文本分类工 ...

  9. LRU算法原理解析

    LRU是Least Recently Used的缩写,即最近最少使用,常用于页面置换算法,是为虚拟页式存储管理服务的. 现代操作系统提供了一种对主存的抽象概念虚拟内存,来对主存进行更好地管理.他将主存 ...

  10. 最全排序算法原理解析、java代码实现以及总结归纳

    算法分类 十种常见排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排序. 线性时间非比较类排序:不通过 ...

随机推荐

  1. WebAssembly核心编程[1]:wasm模块实例化的N种方式

    当我们在一个Web应用中使用WebAssembly,最终的目的要么是执行wasm模块的入口程序(通过start指令指定的函数),要么是调用其导出的函数,这一切的前提需要创建一个通过WebAssembl ...

  2. SpringBoot 整合多数据源的事务问题

    代码 先贴代码: 核心就是:Spring给我们提供的一个类 AbstractRoutingDataSource,然后我们再写一个切面来切换数据源,肯定要有一个地方存储key还要保证上下文都可用,所以我 ...

  3. ElasticSearch7.3学习(三十三)----kibana之Grok Dubugger

    在ElasticSearch7.3学习(三十二)----logstash三大插件(input.filter.output)及其综合示例中学到logstash使用filter插件进行数据清洗,grok是 ...

  4. 编译pjsip源码

    操作系统 : Windows 10_x64 [版本 10.0.19042.685] pjsip版本 : 2.10 pjsip官网:https://www.pjsip.org/ 1. 下载pjsip源代 ...

  5. 山东职业竞赛wp2023(arm、cpython)

    pwn2 return2libc,白给 from evilblade import * context(os='linux', arch='amd64') context(os='linux', ar ...

  6. JS leetcode 合并两个有序数组 解题分析

    壹 ❀ 引 今天做的一题是前两周博客园一粉丝在面试360时遇到的算法题,题目来自leetcode88. 合并两个有序数组,理解起来可能有些费劲,不过我尽量用图的形式给大家解释它,题目描述如下: 给你两 ...

  7. nginx 基于IP的多虚拟主机配置

    1.基于IP的多虚拟主机配置 1.1 网络配置 linux操作系统支持IP别名的添加. nginx 服务器提供的每台虚拟主机对应配置一个不同的IP,因此需要将网卡设置为同时能够监听多个IP地址. 先查 ...

  8. 【Lua】xLua逻辑热更新

    1 前言 ​ Lua基础语法 中系统介绍了 Lua 的语法体系,ToLua逻辑热更新 中介绍了 ToLua 的应用,本文将进一步介绍 Unity3D 中基于 xLua 实现逻辑热更新. ​ 逻辑热更新 ...

  9. 超简单JSP人员信息管理系统(适合新手练手用)

    自己以前闲着没事写的JSP小项目,适合刚学完JSP拿来练手的朋友. 源码地址: https://github.com/mudfish/userManager 项目说明: 软件需求: 开发工具:ecli ...

  10. java打印杨辉三角

    package com.dylan.practice.interview; /** * 打印杨辉三角 * * 原理 * 1.每个数等于它上方两数之和 * 2.第n行的数字有n个 * * @author ...