人工智能環(huán)境下音頻信號完整度檢測系統(tǒng)設計

畢春艷 陳瑩瑩

摘? 要： 為解決傳統(tǒng)檢測系統(tǒng)在檢測過程中音頻信號的初始收集程度較低，對信息的分析處理過程不完善，獲取的音頻信息的完整度較低，無法排除干擾信號對音頻信號的干擾等問題，提出人工智能環(huán)境下設計了新的音頻信號傳輸完整度檢測方法系統(tǒng)。整體系統(tǒng)分為硬件設計和軟件設計兩部分。硬件主要對系統(tǒng)的采集器、處理器以及檢測器進行細致的設計，以此來提升整體系統(tǒng)的效能;軟件由信息讀取、信息測量和信息提取三部分組成。實驗結(jié)果表明，人工智能環(huán)境下的音頻信號傳輸完整度檢測系統(tǒng)可以很好地排除干擾信號，與傳統(tǒng)系統(tǒng)相比，該系統(tǒng)大大提高了傳輸完整度，有利于音頻信號的完整傳輸。

關鍵詞： 音頻信號; 完整度檢測; 人工智能環(huán)境; 信號傳輸; 系統(tǒng)設計; 實驗分析

中圖分類號： TN911?34; TP18? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2020）08?0169?04

Design of audio signal integrity detection system in artificial intelligence environment

BI Chunyan， CHEN Yingying

（School of Electrical and Electronic Information Engineering， Sichuan University Jinjiang College， Meishan 620860， China）

Abstract： A new audio signal transmission integrity detection system is designed in the artificial intelligence environment to improve the initial collection of audio signals， the process of analysis and processing information， the completeness of obtained audio information， the interference of interference signals on audio signals， etc. The whole system is divided into hardware design and software design. The hardware mainly designs the collector， processor and detector of the system in detail， so as to improve the efficiency of the whole system. The software is composed of the information reading， information measurement and information extraction. The experimental results show that the audio signal transmission integrity detection system in the artificial intelligence environment can eliminate the interference signals well. In comparison with the traditional system， the system greatly improves the transmission integrity， which is conducive to the complete transmission of audio signals.

Keywords： audio signal; integrity detection; artificial intelligence environment; signal transmission; system design; experiment analysis

0? 引? 言

隨著人工智能的發(fā)展，人工智能技術廣泛應用于各個領域，并發(fā)揮著舉足輕重的作用。在廣電信息快速發(fā)展的當代，音頻信號逐漸成為人們獲取信息數(shù)據(jù)的重要來源。人工智能技術對音頻信號的傳輸產(chǎn)生較大的影響，對于音頻信號傳輸完整度的檢測便越發(fā)重要[1]。

目前，音視頻信號的研究逐漸與計算機網(wǎng)絡技術、數(shù)字信號處理技術以及數(shù)據(jù)檢測技術相結(jié)合。較為全面的音頻信號傳輸檢測分為對音頻信號的載波檢測、參數(shù)檢測以及內(nèi)容檢測等[2]。通過對音頻信號進行收集和處理，對其傳輸過程中的影響因素進行排查分析，從中獲取有用數(shù)據(jù)，通過一定手段進行降噪以及數(shù)據(jù)去除，減少不安全數(shù)據(jù)在音頻信號傳輸過程的阻礙，可以獲得傳輸完整度更高的音頻信號[3]。

本文針對傳統(tǒng)檢測系統(tǒng)存在的問題設計了新的系統(tǒng)，并對系統(tǒng)的有效性進行實驗驗證。

1? 檢測系統(tǒng)硬件設計

1.1? 音頻采集模塊設計

人工智能環(huán)境下的音頻信號傳輸完整度檢測系統(tǒng)處理模塊的構(gòu)建主要依靠音頻采集模塊的設計[4]。此采集模塊與傳統(tǒng)模塊主要區(qū)別在于利用了人工智能音頻特點數(shù)據(jù)圖像進行數(shù)據(jù)收集，采用了圖像像素點采集技術。

由于采集時的音頻信號將自動轉(zhuǎn)換為圖像顯示模式，而展示的圖像數(shù)據(jù)信息主要是由多個數(shù)據(jù)圖像點組成，每個數(shù)據(jù)圖像點由所需反映的音頻數(shù)據(jù)信息不同而具有不同的像化因子。像化因子根據(jù)所對應的排列順序自動組合成不同的音頻信息圖像。若干個音頻數(shù)據(jù)信息最終像化組合成音頻像素[5]。根據(jù)這種算法計算出音頻特征，并對其進行采集，獲取的音頻信號圖像與傳統(tǒng)音頻信號圖像曲線區(qū)別圖如圖1、圖2所示。

通過圖1和圖2對比可知，本文采取的抓取算法收集的音頻信號特征數(shù)據(jù)較穩(wěn)定，特征信息的連續(xù)性較強，且差異性小[6]。在經(jīng)過算法計算后，對系統(tǒng)采集器進行采集芯片人工智能處理，其改造后的芯片如圖3所示。

經(jīng)過人工智能處理后的采集器將音頻信號數(shù)據(jù)進行干擾信號的排除識別，并在下一步處理前將噪聲信號過濾，排除干擾，進而降低傳輸過程所受到的損耗。為便于系統(tǒng)前端數(shù)據(jù)的調(diào)取，在過濾過程進行設計代碼的編制，代碼在編制過程中加入了人工智能學習特征代碼?？梢源偈挂纛l特征數(shù)據(jù)信息在采集過程中自動具備特征疊加分析整合能力，進一步提升對音頻信號的采集精確度[7]。

在系統(tǒng)采集模塊與信息處理模塊間建立數(shù)據(jù)信息交互協(xié)議定期傳輸音頻信號圖像，并交換收集的數(shù)據(jù)信息資源。最終完成對系統(tǒng)采集模塊的整體設計，其模塊工作構(gòu)造圖如圖4所示。

1.2? 系統(tǒng)信息處理模塊

人工智能環(huán)境下音頻信號系統(tǒng)信息處理模塊中需要依托計算機互聯(lián)網(wǎng)中豐富資源信息數(shù)據(jù)與交互數(shù)據(jù)[8]，并利用其強大的運算功能處理數(shù)據(jù)境內(nèi)部的運算。為此，本文設計連接計算機運算系統(tǒng)與終端系統(tǒng)音頻信號數(shù)據(jù)的中轉(zhuǎn)站，其具有兩部分的功能，分別是轉(zhuǎn)換功能和提取功能。音頻信號處理過程中應經(jīng)過設計系統(tǒng)的信息存儲，并保證系統(tǒng)本身隨時與計算機內(nèi)部信息數(shù)據(jù)進行對比與分析。人工智能網(wǎng)絡架設作為計算機網(wǎng)絡中連接的橋梁，自身具備著提取計算機網(wǎng)絡內(nèi)部所需數(shù)據(jù)信息的特征，并將所提取的數(shù)據(jù)與上傳數(shù)據(jù)信息的進行對比與分析[9]。

1.3? 數(shù)據(jù)檢測模塊

在音頻信號傳輸?shù)臄?shù)據(jù)檢測模塊中，需要進行三個方面的檢測，包括音頻的幅度、相位以及響度檢測。

音頻幅度檢測中，首先設置檢測器的檢測區(qū)間在標準的區(qū)間范圍內(nèi)，并根據(jù)人耳與音頻信號幅度的對數(shù)關系進行幅度的測量。在音頻信號中，幅度單位一般情況下為滿度相對應的dBFS，幅度以系統(tǒng)分析整合后的最大音頻編碼值為基礎參數(shù)，實際數(shù)值與基礎參數(shù)之間的比值就是滿度相對應dBFS。音頻的檢測分為以下幾種情況：幅度數(shù)值為零;幅度數(shù)值代表音頻信號為空載;幅度持續(xù)高于設置用戶數(shù)值;幅度持續(xù)低于設置用戶數(shù)值。

相位差值代表的情況較多，本文主要通過過零比較法進行相位差的判別：首先判斷出左右通道中音頻信號的同頻正弦值過零點時的時間，然后進行時間差的計算，最后將所得時間差換算為相位差。在最終獲得相位差對于音頻信號的整體傳輸過程的檢測具有較為重要的影響。

2? 檢測系統(tǒng)軟件設計

音頻信號軟件系統(tǒng)檢測主要在初始化過程與功能匹配后進行，產(chǎn)生于信號中斷后，其中斷主要包括監(jiān)測終端以及音頻信號信息輸入中斷。在中斷時進行監(jiān)測信號初始化的選擇，并將處理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)結(jié)果傳輸?shù)街骺叵到y(tǒng)[10]。音頻信號檢測的軟件工作流程圖見圖5。

在音頻數(shù)據(jù)的輸入中要注意必須對測量模塊進行初始化操作，進而減少干擾信號的影響，利用信號數(shù)據(jù)通道進行信息的接收與發(fā)送，并利用信號控制通道進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)目刂?，以轉(zhuǎn)換器為基礎，調(diào)整數(shù)據(jù)時鐘與數(shù)據(jù)幀數(shù)時間差之間的關系。設定一定的數(shù)據(jù)庫原地址以及目標地址并開始進行數(shù)據(jù)庫傳輸，進而完成的音頻信息的接收。在檢測過程，需要降低數(shù)值檢測的計算頻率并避免產(chǎn)生中斷，本文系統(tǒng)將音頻數(shù)值的輸出頻率設定為50 Hz，并將音頻信號的采樣率控制在45 Hz以內(nèi)，信號的處理幀長設置為1 024個采樣間距。在音頻信號信息收集的過程中，對每一次中斷進行數(shù)值的運算，以避免中斷過程中信息的存儲問題以及中斷信號的干擾。

最終啟動數(shù)據(jù)信息輸出程序，將音頻數(shù)據(jù)信息通過緩沖口輸出，同時開啟數(shù)據(jù)庫，完成將檢測數(shù)據(jù)傳送到主控裝置的過程。

3? 實驗研究

為了檢測本文基于人工智能的音頻信號傳輸完整度檢測效果，與傳統(tǒng)音頻信號傳輸完整度檢測系統(tǒng)設計進行了對比，分析實驗結(jié)果。

3.1? 音頻信號傳輸模型建立

針對音頻信號中存在著干擾信號與噪聲信號，為減少干擾帶來的影響，獲取更佳的音頻信號傳輸完整度，特建立音頻信號傳輸模型如圖6所示。

根據(jù)上述建立的模型，進行實驗參數(shù)的設定：

1） 數(shù)據(jù)系統(tǒng)采用計算機整體運算系統(tǒng)。

2） 系統(tǒng)模型中涵蓋的數(shù)據(jù)信息為64 bit。

3） 利用提取算法進行數(shù)據(jù)提取時保證數(shù)據(jù)信息一致性。

4） 數(shù)據(jù)收集的環(huán)境為云端數(shù)據(jù)采集環(huán)境

5） 進行相同的處理代碼編制。

3.2? 實驗結(jié)果與分析

根據(jù)上述建立的音頻信號傳輸仿真模型進行實驗對比，得到的同時間內(nèi)傳輸完整度對比圖與傳輸效率對比圖如圖7、圖8所示。

由圖7、圖8可知，在相同實驗參數(shù)與實驗環(huán)境下，本文系統(tǒng)對于音頻信號的傳輸完整度檢測的效率較高，且較為完整地反映了所需檢測的音頻信號數(shù)據(jù)，對于音頻信號的檢測效果更好;傳統(tǒng)系統(tǒng)設計對于音頻信號傳輸完整度檢測的效率較低，無法準確地反映出音頻信號傳輸過程的完整程度，且對于音頻信號的接收圖像清晰度較低，檢測效果較差。實驗結(jié)果表明，本文在較大程度上降低了系統(tǒng)運行的時間，提升了整體系統(tǒng)的檢測效果，提高了系統(tǒng)的檢測效率，能夠較好的解決音頻信號傳輸過程中的干擾問題，檢測技術較為先進，誤差較小，具有較為良好的擴展性與發(fā)展空間。

4? 結(jié)? 語

本文設計了工智能環(huán)境下的音頻信號完整度檢測方法設計，該系統(tǒng)的檢測效果優(yōu)于傳統(tǒng)系統(tǒng)。文中主要通過對系統(tǒng)的信息數(shù)據(jù)采集、音頻信號數(shù)據(jù)處理以及信號信息檢測進行硬件設計，并輔助軟件系統(tǒng)流程操作，最終完成對音頻信號傳輸完整度的檢測。本文系統(tǒng)在檢測過程中運用計算機運算與代碼編制，減少了信息收集的冗余度，同時過濾了音頻中的干擾信號，一定程度上提高了系統(tǒng)的檢測效率，具備較大的檢測優(yōu)勢;但所需技術較高，需要不斷改進系統(tǒng)技術層面數(shù)據(jù)，使其擁有更加良好的發(fā)展前景。

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