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混音算法的學(xué)習(xí)與研究

混音算法的學(xué)習(xí)與研究

金慶 2007.10.31
（轉(zhuǎn)載請注明來源于金慶的專欄）

想把原來一個(gè)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?yàn)橐粼匆袅亢苄。B溢出也沒考慮。
出來的效果只能是大概有個(gè)響動，不過程序應(yīng)用的領(lǐng)域只需達(dá)到這點(diǎn)就足夠了。
現(xiàn)在音源音質(zhì)改善了一點(diǎn)，有必要也對混音算法做點(diǎn)改進(jìn)了。

主要還是曾經(jīng)看到這樣一篇混音新算法的轉(zhuǎn)載文章[3]，一直想應(yīng)用一下。
再次翻到那篇文章，算法很簡單，表達(dá)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(jù)算法，大部分情況下都應(yīng)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(shù)運(yùn)算就可以用移位實(shí)現(xiàn)。

如果對多路混音該如何擴(kuò)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(shù)學(xué)根據(jù)，而且從兩路擴(kuò)展到多路效果并不好。回貼的沒有一個(gè)贊同這一算法的。

看來不能盲目照搬沒有根據(jù)的算法。

[3]中還有一個(gè)NOKIA的代碼下載，根據(jù)所附鏈接，下載了這個(gè)NOKIA的例子，其中混音的代碼在CMixerThread::FillBuffer()中，發(fā)現(xiàn)只是簡單的加和再限值，沒有什么利用價(jià)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(gè)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(jié)一下我對混音算法的學(xué)習(xí)，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(shù)，防止溢出
3. 加和并箝位，如有溢出就設(shè)最大值
4. 飽和處理，接近最大值時(shí)進(jìn)行扭曲（“軟件混音的實(shí)現(xiàn)”一文算法就是這類）
5. 歸一化處理，全部乘個(gè)系數(shù)，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(shù)的混音方法有嚴(yán)重缺陷，效果可能很差。箝位法最大混音數(shù)大約是4個(gè)，飽和處理最大混音數(shù)可能再高幾個(gè)。對于大量的混音，應(yīng)該采用衰減因子法。

文獻(xiàn)[2]提出了一個(gè)自對齊權(quán)重法(align-to-self weighted,簡稱ASW)，以一個(gè)時(shí)間幀為單位進(jìn)行衰減，可能在幀之間有斷續(xù)，效果應(yīng)該不如平滑的衰減。

如果[1]中的衰減因子計(jì)算時(shí)能考慮整個(gè)時(shí)間片的數(shù)據(jù)，而不僅僅是當(dāng)前點(diǎn)，那樣效果會更好吧。

（轉(zhuǎn)載請注明來源于金慶的專欄）

參考文獻(xiàn)：
[1] 視頻會議中關(guān)于混音算法的一些筆記
[2] 多媒體會議中的快速實(shí)時(shí)自適應(yīng)混音方案研究 (PDF)
[3] 軟件混音的實(shí)現(xiàn)

posted on 2007-10-31 17:27 金慶閱讀(10184) 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(shù)分解（級數(shù)求和）；模數(shù)轉(zhuǎn)換就是抽樣，抽樣的理論基礎(chǔ)
是乃奎斯特定理，也就是說只有當(dāng)抽樣頻率為5個(gè)音道中最高頻率的2倍時(shí)，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(gè)簡單的均衡就可以了。回復(fù) 更多評論

# re: 混音算法的學(xué)習(xí)與研究 2007-11-01 09:40 金慶

@neoragex2002
前提當(dāng)然是滿足采樣定理，語音采樣都是標(biāo)準(zhǔn)8K。關(guān)鍵就是均衡的方法，沒有簡單的均衡方法。回復(fù) 更多評論

# re: 混音算法的學(xué)習(xí)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(fù) 更多評論

# re: 混音算法的學(xué)習(xí)與研究 2008-01-10 23:20 白

謝謝金以及回復(fù)討論的朋友
正找混音的思路回復(fù) 更多評論

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