Audacity基本使用操作（一只鱼er~）

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Audacity基本使用操作（一只鱼er~）

下载并安装AudaacityAudacity ® | Free, open source, cross-platform audio software for multi-track recording and editing. (audacityteam)/

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录制语音和麦克风 

1、连接麦克风

通过将麦克风插入适当的端口来连接麦克风。

• 如果有 USB 麦克风，将其插入 USB 端口。

• 如果麦克风带有 3.5 毫米插孔，将其插入麦克风输入端口。

• 如果有 XLR 麦克风，将其插入 XLR-USB 音频接口，然后将接口插入 USB 端口。

确切的详细信息取决于确切计算机型号和麦克风型号。

注意：许多笔记本电脑和笔记本电脑都配备了内置麦克风。虽然它们可能足以将声音录制到可理解的标准，但它们产生的录音往往听起来效果较差。

 2. 选择麦克风

从“音频设置”工具栏的可用录音设备列表中选择要录制的麦克风

使用“音频设置”工具栏来选择是用单声道还是立体声录制。

注意：大多数麦克风都是单声道，单声道通常是录音的最佳选择。仅当确实需要方向性时才使用立体声。

3. 测试设置

尝试用正常的音量说话。通常，音量应始终保持在绿色区域（通常，最好在-18和-12 dB之间）。

注意：如果输入音量太低（低于 -42 dB）或过高（通常在红色区域），音频质量可能会受到影响

接下来，进行测试记录。要开始在Audacity中录制声音，只需按红色录制按钮。

 录制完成后，通过回听。如果一切顺利，现在应该可以清楚地听到自己的声音。

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编辑音频

导入文件

要开始编辑，需要某种声音进行编辑。可以录制一段声音，或者通过将现有声音文件（例如 MP3 或 WAV）拖放到项目窗口中来导入该文件。

即可看到声音波形图：

此波形是歌曲的波形图。蓝色“斑点”越大，部分越响亮。单独的线条（“尖峰”）表示突然和短促的响亮部分，例如咔嗒声、啪啪声、拍手声和鼓声。

删除歌曲的各个部分

要删除音频文件的某个部分，请先通过单击并拖动波形来选择该部分。

选择后，按“del”（删除）键或“backspace”(退格）键将其删除。

音频的移动部分（剪辑）

可以单击剪辑手柄栏上的 + 拖动以移动剪辑。

拆分剪辑

将剪辑拆分为两个独立的剪辑

• 单击要拆分剪辑的波形。

  提示：要进行精确调整，请先放大。

• 右键单击>拆分剪辑（Ctrl+I ）

调整剪辑大小和修剪剪辑

要裁切剪辑，将光标悬停在剪辑左边缘或右边缘的上三分之一处：

然后单击并拖动边缘以将剪辑修剪到所需的长度。

注意：修剪是一种非破坏性操作。可以随时取消裁切剪辑。

应用效果

Audacity支持广泛的效果和效果插件。这些效果可用于降噪和消除噪音等等，虽然每种效果的作用不同，但它们通常都可以通过以下方式应用：

• 选择要应用效果的音频。

• 转到效果菜单。

• 选择要使用的效果。通常，将打开这样的窗口：

• 根据自己的喜好调整效果。可以单击“预览”按钮来收听简短的样本，然后再将其应用于整个选择。

• 按“确定”应用效果。

降噪和消除噪音

        噪

降噪效果最适合消除恒定的噪音源，例如风扇的嘶嘶声、冰箱的嗡嗡声或呜呜声、口哨声和嗡嗡声。

若要使用它，请使用以下步骤：

• 1.找到录音中只有背景噪音的部分，最好是几秒钟长，然后选择它。

• 2.转到效果>降噪，然后按“获取噪点配置文件”按钮。

• 3.选择要降低噪音的所有音频。

• 4.转到 效果 > 再次降噪。您现在可以根据自己的喜好调整还原的设置。提示：在调整设置时，使用“残留”切换来收听将删除的声音。

• 5.对结果满意后，单击 OK 将其应用于所选音频。 注意：如果您之前使用过“残留”切换开关，请确保在按“确定”之前将其切换回“减少”。

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光谱分析

频谱图视图

Audacity 中的每个轨道都可以在频谱图中查看：

要访问它，请单击轨道菜单下拉菜单并选择频谱图。

曲目菜单还具有频谱图设置，您可以在其中调整比例、颜色、使用的算法和窗口大小。

要同时查看波形和频谱图，改为选取“多视图”。

提高频谱图视图的准确性

在频谱图中可能会注意到通常有些模糊，即使有精确的频率，频谱图也会使其看起来像正在播放整个频率范围。这是与窗口大小相关的固有数学权衡：

根据想要的内容，可以更改窗口大小以适合分析：较小的窗口大小有利于时间分辨率，较大的窗口大小有利于频率分辨率。

可以在“轨道菜单”下拉列表中的频谱图设置中更改窗口大小和算法。

绘图谱

• 选择目标分析的音频
• 转到分析 -> 绘图光谱。

算法

• 频谱（默认） 绘制数据的快速傅立叶变换 （FFT），FFT 窗口大小由大小下拉列表确定 。振幅经过归一化，使得 0 dB 正弦（纯音）在图形上（大约）为 0 dB。

• 自相关 这些选项测量声音重复的程度。 这是通过获取音频的两个副本，并将一个副本向前移动一个样本来完成的。然后将两个副本相乘，并将所有值相加。对两个样本差异重复此操作，依此类推，直到大小选项中的样本数 。如果波形是随机的（例如，噪声），则会产生一个小结果，如果它是重复的（如音符），则会产生较大的结果。通过查看图中的峰值，即使噪声很大，也可以确定存在的关键频率。

• 倒谱 音频信号的倒谱与频谱有关，但表示不同频段的变化率。它对于人声轨道的属性特别有用，例如，在软件中用于通过语音特征识别说话人。

 频谱分析算法框架：

语音信号频谱分析的常用算法是短时傅里叶变换（STFT）。下面是基本的语音信号频谱分析的算法步骤：

1. 预处理：首先，对原始语音信号进行预处理。这可能包括去除噪声、归一化或其他信号处理技术。这样可以减少后续频谱分析的干扰和误差。

2. 分帧：将预处理后的语音信号分成多个短时段的帧。语音信号通常在10~30ms之间是保持相对平稳的，因此帧长一般取10~30ms，并且相邻帧之间有一定的重叠（通常为50%到75%）。

3. 加窗：对每个帧应用窗函数。窗函数的目的是减少频谱泄漏现象，它会产生在频谱中出现由于信号边界引起的不必要的副瓣。常见的窗函数包括汉明窗、矩形窗等。

4. 傅里叶变换：对每个窗口内的帧应用傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号。通常使用快速傅里叶变换（FFT）算法来加速计算。

5. 频谱平滑：可以对每个时刻的频谱进行平滑，以消除噪声或波动。常用的频谱平滑技术有均值平滑、中值平滑等。

6. 可视化：根据需要，可以将频谱结果可视化为频谱图。频谱图通常使用对数尺度表示频率，并使用颜色或灰度表示幅度。

7. 后处理：根据分析目的，可以进行各种后处理操作，如频谱修剪、谱线追踪、谱峰提取等。

 （此处算法代码实现暂未完成）

 自相关算法框架：

同频谱分析算法至加窗后；

1. 自相关计算：对每个窗口内的帧应用自相关计算来估计信号的周期性。自相关函数可以通过计算帧与其自身在不同延迟下的内积来得到。一般来说，自相关函数对于延迟值从0开始递增，直到达到一个最大延迟（可以根据应用选择合适的最大延迟）。

2. 基频提取：通过在自相关函数中寻找极值或使用其他算法（如自动相关峰（ACF peak picking））来确定信号的基频。基频即为自相关函数中的主峰的周期。

3. 可视化或后处理：根据需要，可以将自相关函数结果可视化，例如绘制自相关函数曲线或基频轨迹图。也可以在基频提取之后进行后续处理，例如基频平滑、基频调整等操作。

 倒谱算法框架：

同频谱分析算法至傅里叶变换后；

1. 对数谱：将频域信号转换为对数振幅谱，以便于下一步的倒谱操作。对数振幅谱对数化使得振幅变为线性相加，便于进行倒谱操作。

2. 倒谱变换：对每个帧应用倒谱变换。倒谱变换通常包括四个步骤：（1）对数振幅谱的对数寻找；（2）反傅里叶变换；（3）对反傅里叶变换结果计算其对数；（4）进行傅里叶变换。

3. 可视化或后处理：根据需要，可以将倒谱结果可视化，例如绘制倒谱函数曲线。倒谱函数曲线可用于分析语音信号的声道特征，并可用于音色特征提取。可以使用倒谱函数曲线进行MFCC特征提取或进行语音识别等操作。

函数

函数提供矩形、汉恩、汉明等选择。我们建议您在大多数情况下使用默认的 Hann。

 窗函数在语音信号处理中广泛应用于分帧、谱分析和滤波等操作中，用于减少帧之间的端点效应和频谱泄漏。常见的窗函数形式包括：

1. 矩形窗（Rectangular Window）：矩形窗是最简单的窗函数形式，其在帧内的取值为1，帧外的取值为0。矩形窗不考虑任何窗内外的平滑过渡，会引入频谱泄漏和谐波失真，但在某些应用中也可能需要使用。

2. 汉明窗（Hamming Window）：汉明窗是一种常用的平滑衰减窗函数，其形式为，其中n为窗内的样本序号，N为窗长度。汉明窗在频域上具有较好的副瓣抑制和动态范围衰减，常用于语音分析和合成。

3. 汉宁窗（Hanning Window）：海宁窗是一种与汉明窗类似的窗函数，其形式为。与汉明窗相比，海宁窗在频域上具有较宽的主瓣，但副瓣抑制效果稍差。