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混音算法的學習與研究

混音算法的學習與研究

金慶 2007.10.31
（轉載請注明來源于金慶的專欄）

想把原來一個舊程序中的混音算法改善一下，就大致研究了一下混音算法。

原來的混音是直接加和，因為音源音量很小，連溢出也沒考慮。
出來的效果只能是大概有個響動，不過程序應用的領域只需達到這點就足夠了。
現在音源音質改善了一點，有必要也對混音算法做點改進了。

主要還是曾經看到這樣一篇混音新算法的轉載文章[3]，一直想應用一下。
再次翻到那篇文章，算法很簡單，表達也很清晰，就是不知道原理。

算法簡述如下：
For n-bit sampling audio signal
If both A and B are negative Y = A + B - (A * B / (-(2 pow(n-1) -1)))
Else Y = A + B - (A * B / (2 pow(n-1))

注意代碼與算法稍有不符。代碼中兩種情況都除以(-(2 pow(n-1) -1)))，根據算法，大部分情況下都應該除以(2 pow(n-1))。是否減1有什么作用？如果不必減1，對于整數運算就可以用移位實現。

如果對多路混音該如何擴展算法呢？

算法的出處未注明，所以我搜索了一下，找到一篇論壇帖子（但與原文中引文并不一致）：
http://www.dsprelated.com/showmessage/27372/1.php

從中可以看到，算法并沒有什么數學根據，而且從兩路擴展到多路效果并不好?；刭N的沒有一個贊同這一算法的。

看來不能盲目照搬沒有根據的算法。

[3]中還有一個NOKIA的代碼下載，根據所附鏈接，下載了這個NOKIA的例子，其中混音的代碼在CMixerThread::FillBuffer()中，發現只是簡單的加和再限值，沒有什么利用價值。

后來終于找到該算法的出處：
http://newlc.com/topic-10064
作者自己說，該算法對于5個通道以上就不太好，算法的好處是不會溢出。但有人反映聲音有飽和的趨向。

總結一下我對混音算法的學習，大概有以下幾種方式：
1. 直接加和
2. 加和后再除以混音通道數，防止溢出
3. 加和并箝位，如有溢出就設最大值
4. 飽和處理，接近最大值時進行扭曲（“軟件混音的實現”一文算法就是這類）
5. 歸一化處理，全部乘個系數，使幅值歸一化。（只適用于文件）
6. 衰減因子法，用衰減因子限制幅值[1]。

直接加和，或除以通道數的混音方法有嚴重缺陷，效果可能很差。箝位法最大混音數大約是4個，飽和處理最大混音數可能再高幾個。對于大量的混音，應該采用衰減因子法。

文獻[2]提出了一個自對齊權重法(align-to-self weighted,簡稱ASW)，以一個時間幀為單位進行衰減，可能在幀之間有斷續，效果應該不如平滑的衰減。

如果[1]中的衰減因子計算時能考慮整個時間片的數據，而不僅僅是當前點，那樣效果會更好吧。

（轉載請注明來源于金慶的專欄）

參考文獻：
[1] 視頻會議中關于混音算法的一些筆記
[2] 多媒體會議中的快速實時自適應混音方案研究 (PDF)
[3] 軟件混音的實現

posted on 2007-10-31 17:27 金慶閱讀(10230) 評論(5) 編輯收藏引用所屬分類: 9. 其它

模擬聲音就是傅立葉級數分解（級數求和）；模數轉換就是抽樣，抽樣的理論基礎
是乃奎斯特定理，也就是說只有當抽樣頻率為5個音道中最高頻率的2倍時，直接相加才是正確的，不是所有場合都可以直接加的。至于音量，做個簡單的均衡就可以了。回復更多評論

# re: 混音算法的學習與研究 2007-11-01 09:40 金慶

@neoragex2002
前提當然是滿足采樣定理，語音采樣都是標準8K。關鍵就是均衡的方法，沒有簡單的均衡方法。回復更多評論

# re: 混音算法的學習與研究 2007-11-01 13:48 <a href=http://minidx.com>minidx.com</a&g

原來是這么回事回復更多評論

# re: 混音算法的學習與研究 2008-01-10 23:20 白

謝謝金以及回復討論的朋友
正找混音的思路回復更多評論

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