畢春艷 陳瑩瑩

摘? 要： 為解決傳統(tǒng)檢測(cè)系統(tǒng)在檢測(cè)過程中音頻信號(hào)的初始收集程度較低，對(duì)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(wú)法排除干擾信號(hào)對(duì)音頻信號(hào)的干擾等問題，提出人工智能環(huán)境下設(shè)計(jì)了新的音頻信號(hào)傳輸完整度檢測(cè)方法系統(tǒng)。整體系統(tǒng)分為硬件設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)兩部分。硬件主要對(duì)系統(tǒng)的采集器、處理器以及檢測(cè)器進(jìn)行細(xì)致的設(shè)計(jì)，以此來(lái)提升整體系統(tǒng)的效能;軟件由信息讀取、信息測(cè)量和信息提取三部分組成。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，人工智能環(huán)境下的音頻信號(hào)傳輸完整度檢測(cè)系統(tǒng)可以很好地排除干擾信號(hào)，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(hào)的完整傳輸。

關(guān)鍵詞： 音頻信號(hào); 完整度檢測(cè); 人工智能環(huán)境; 信號(hào)傳輸; 系統(tǒng)設(shè)計(jì); 實(shí)驗(yàn)分析

中圖分類號(hào)： TN911?34; TP18? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)： 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(shù)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)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(dāng)代，音頻信號(hào)逐漸成為人們獲取信息數(shù)據(jù)的重要來(lái)源。人工智能技術(shù)對(duì)音頻信號(hào)的傳輸產(chǎn)生較大的影響，對(duì)于音頻信號(hào)傳輸完整度的檢測(cè)便越發(fā)重要[1]。

目前，音視頻信號(hào)的研究逐漸與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)以及數(shù)據(jù)檢測(cè)技術(shù)相結(jié)合。較為全面的音頻信號(hào)傳輸檢測(cè)分為對(duì)音頻信號(hào)的載波檢測(cè)、參數(shù)檢測(cè)以及內(nèi)容檢測(cè)等[2]。通過對(duì)音頻信號(hào)進(jìn)行收集和處理，對(duì)其傳輸過程中的影響因素進(jìn)行排查分析，從中獲取有用數(shù)據(jù)，通過一定手段進(jìn)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(hào)傳輸過程的阻礙，可以獲得傳輸完整度更高的音頻信號(hào)[3]。

本文針對(duì)傳統(tǒng)檢測(cè)系統(tǒng)存在的問題設(shè)計(jì)了新的系統(tǒng)，并對(duì)系統(tǒng)的有效性進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

1? 檢測(cè)系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

1.1? 音頻采集模塊設(shè)計(jì)

人工智能環(huán)境下的音頻信號(hào)傳輸完整度檢測(cè)系統(tǒng)處理模塊的構(gòu)建主要依靠音頻采集模塊的設(shè)計(jì)[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(diǎn)數(shù)據(jù)圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，采用了圖像像素點(diǎn)采集技術(shù)。

由于采集時(shí)的音頻信號(hào)將自動(dòng)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(gè)數(shù)據(jù)圖像點(diǎn)組成，每個(gè)數(shù)據(jù)圖像點(diǎn)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(duì)應(yīng)的排列順序自動(dòng)組合成不同的音頻信息圖像。若干個(gè)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(jì)算出音頻特征，并對(duì)其進(jìn)行采集，獲取的音頻信號(hào)圖像與傳統(tǒng)音頻信號(hào)圖像曲線區(qū)別圖如圖1、圖2所示。

通過圖1和圖2對(duì)比可知，本文采取的抓取算法收集的音頻信號(hào)特征數(shù)據(jù)較穩(wěn)定，特征信息的連續(xù)性較強(qiáng)，且差異性小[6]。在經(jīng)過算法計(jì)算后，對(duì)系統(tǒng)采集器進(jìn)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(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行干擾信號(hào)的排除識(shí)別，并在下一步處理前將噪聲信號(hào)過濾，排除干擾，進(jìn)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(jìn)行設(shè)計(jì)代碼的編制，代碼在編制過程中加入了人工智能學(xué)習(xí)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(dòng)具備特征疊加分析整合能力，進(jìn)一步提升對(duì)音頻信號(hào)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(hào)圖像，并交換收集的數(shù)據(jù)信息資源。最終完成對(duì)系統(tǒng)采集模塊的整體設(shè)計(jì)，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(hào)系統(tǒng)信息處理模塊中需要依托計(jì)算機(jī)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(qiáng)大的運(yùn)算功能處理數(shù)據(jù)境內(nèi)部的運(yùn)算。為此，本文設(shè)計(jì)連接計(jì)算機(jī)運(yùn)算系統(tǒng)與終端系統(tǒng)音頻信號(hào)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(hào)處理過程中應(yīng)經(jīng)過設(shè)計(jì)系統(tǒng)的信息存儲(chǔ)，并保證系統(tǒng)本身隨時(shí)與計(jì)算機(jī)內(nèi)部信息數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比與分析。人工智能網(wǎng)絡(luò)架設(shè)作為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中連接的橋梁，自身具備著提取計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)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(jìn)行對(duì)比與分析[9]。

1.3? 數(shù)據(jù)檢測(cè)模塊

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

音頻幅度檢測(cè)中，首先設(shè)置檢測(cè)器的檢測(cè)區(qū)間在標(biāo)準(zhǔn)的區(qū)間范圍內(nèi)，并根據(jù)人耳與音頻信號(hào)幅度的對(duì)數(shù)關(guān)系進(jìn)行幅度的測(cè)量。在音頻信號(hào)中，幅度單位一般情況下為滿度相對(duì)應(yīng)的dBFS，幅度以系統(tǒng)分析整合后的最大音頻編碼值為基礎(chǔ)參數(shù)，實(shí)際數(shù)值與基礎(chǔ)參數(shù)之間的比值就是滿度相對(duì)應(yīng)dBFS。音頻的檢測(cè)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(hào)為空載;幅度持續(xù)高于設(shè)置用戶數(shù)值;幅度持續(xù)低于設(shè)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(jìn)行相位差的判別：首先判斷出左右通道中音頻信號(hào)的同頻正弦值過零點(diǎn)時(shí)的時(shí)間，然后進(jìn)行時(shí)間差的計(jì)算，最后將所得時(shí)間差換算為相位差。在最終獲得相位差對(duì)于音頻信號(hào)的整體傳輸過程的檢測(cè)具有較為重要的影響。

2? 檢測(cè)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

音頻信號(hào)軟件系統(tǒng)檢測(cè)主要在初始化過程與功能匹配后進(jìn)行，產(chǎn)生于信號(hào)中斷后，其中斷主要包括監(jiān)測(cè)終端以及音頻信號(hào)信息輸入中斷。在中斷時(shí)進(jìn)行監(jiān)測(cè)信號(hào)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(hào)檢測(cè)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(duì)測(cè)量模塊進(jìn)行初始化操作，進(jìn)而減少干擾信號(hào)的影響，利用信號(hào)數(shù)據(jù)通道進(jìn)行信息的接收與發(fā)送，并利用信號(hào)控制通道進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)目刂?，以轉(zhuǎn)換器為基礎(chǔ)，調(diào)整數(shù)據(jù)時(shí)鐘與數(shù)據(jù)幀數(shù)時(shí)間差之間的關(guān)系。設(shè)定一定的數(shù)據(jù)庫(kù)原地址以及目標(biāo)地址并開始進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)傳輸，進(jìn)而完成的音頻信息的接收。在檢測(cè)過程，需要降低數(shù)值檢測(cè)的計(jì)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(shè)定為50 Hz，并將音頻信號(hào)的采樣率控制在45 Hz以內(nèi)，信號(hào)的處理幀長(zhǎng)設(shè)置為1 024個(gè)采樣間距。在音頻信號(hào)信息收集的過程中，對(duì)每一次中斷進(jìn)行數(shù)值的運(yùn)算，以避免中斷過程中信息的存儲(chǔ)問題以及中斷信號(hào)的干擾。

最終啟動(dòng)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(shí)開啟數(shù)據(jù)庫(kù)，完成將檢測(cè)數(shù)據(jù)傳送到主控裝置的過程。

3? 實(shí)驗(yàn)研究

為了檢測(cè)本文基于人工智能的音頻信號(hào)傳輸完整度檢測(cè)效果，與傳統(tǒng)音頻信號(hào)傳輸完整度檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)進(jìn)行了對(duì)比，分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

3.1? 音頻信號(hào)傳輸模型建立

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

根據(jù)上述建立的模型，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)參數(shù)的設(shè)定：

1） 數(shù)據(jù)系統(tǒng)采用計(jì)算機(jī)整體運(yùn)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(jìn)行數(shù)據(jù)提取時(shí)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(jìn)行相同的處理代碼編制。

3.2? 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

根據(jù)上述建立的音頻信號(hào)傳輸仿真模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比，得到的同時(shí)間內(nèi)傳輸完整度對(duì)比圖與傳輸效率對(duì)比圖如圖7、圖8所示。

由圖7、圖8可知，在相同實(shí)驗(yàn)參數(shù)與實(shí)驗(yàn)環(huán)境下，本文系統(tǒng)對(duì)于音頻信號(hào)的傳輸完整度檢測(cè)的效率較高，且較為完整地反映了所需檢測(cè)的音頻信號(hào)數(shù)據(jù)，對(duì)于音頻信號(hào)的檢測(cè)效果更好;傳統(tǒng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)對(duì)于音頻信號(hào)傳輸完整度檢測(cè)的效率較低，無(wú)法準(zhǔn)確地反映出音頻信號(hào)傳輸過程的完整程度，且對(duì)于音頻信號(hào)的接收?qǐng)D像清晰度較低，檢測(cè)效果較差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文在較大程度上降低了系統(tǒng)運(yùn)行的時(shí)間，提升了整體系統(tǒng)的檢測(cè)效果，提高了系統(tǒng)的檢測(cè)效率，能夠較好的解決音頻信號(hào)傳輸過程中的干擾問題，檢測(cè)技術(shù)較為先進(jìn)，誤差較小，具有較為良好的擴(kuò)展性與發(fā)展空間。

4? 結(jié)? 語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)了工智能環(huán)境下的音頻信號(hào)完整度檢測(cè)方法設(shè)計(jì)，該系統(tǒng)的檢測(cè)效果優(yōu)于傳統(tǒng)系統(tǒng)。文中主要通過對(duì)系統(tǒng)的信息數(shù)據(jù)采集、音頻信號(hào)數(shù)據(jù)處理以及信號(hào)信息檢測(cè)進(jìn)行硬件設(shè)計(jì)，并輔助軟件系統(tǒng)流程操作，最終完成對(duì)音頻信號(hào)傳輸完整度的檢測(cè)。本文系統(tǒng)在檢測(cè)過程中運(yùn)用計(jì)算機(jī)運(yùn)算與代碼編制，減少了信息收集的冗余度，同時(shí)過濾了音頻中的干擾信號(hào)，一定程度上提高了系統(tǒng)的檢測(cè)效率，具備較大的檢測(cè)優(yōu)勢(shì);但所需技術(shù)較高，需要不斷改進(jìn)系統(tǒng)技術(shù)層面數(shù)據(jù)，使其擁有更加良好的發(fā)展前景。

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