音频处理算法 - 音频处理算法提升扬声器音质

　　为了弥补这个影响，必须得使用动态滤波器。扬声器的频率响应会随着信号振幅发生变化，而这些滤波器的极点与零点也会随其变化而变化。实施动态滤波器时，类似DSP的处理功能必不可少。绝大多数低功率音频转换器的功率都不能实现这一点。

　　另一个有趣的算法是低音增强。该算法通过利用基频缺失(missing fundamental)的音质原理改善了低音频率的重现。

　　观察小型扬声器的频率响应，我们可以发现它们的低音响应是3分贝，其范围达数百赫兹。这就是说这样的扬声器并不能很好地重现更低的频率了。用这些低频率驱动扬声器是没意义的(扬声器不能够重现这些低频音频)，甚至是有害的。低频率将迫使扬声器作超出其能力范围的移动，最终会给更高频率造成更多的失真。

　　低音增强(参见图2)汲取扬声器无法重现的低音内容，再将其抬高一个倍频至扬声器能够很好工作的位置。比如：假设扬声器为300赫兹点上3分贝，而播放内容仅为200赫兹，这时低音增强便会将之提升到400赫兹，使其得以播放。考虑到音频内容是8度音，人的耳朵和大脑会被诱导认为听到了低频内容(基频缺失原理)。现在，我们可以采用滤波器去除所有这些不能被重现的低音频内容使其无法到达扬声器。低音增强及高通滤波器的同步使用将可以极大地改善小型扬声器的低音重现功能。

　　

 

　　图2：低音增强原理。

　　音频也可以通过虚拟化法(也称为3D)加以改善。其通过创造沉浸式听觉体验，增强了经由扬声器或耳机播放出来的音频。虚拟化算法使音响得以扩大，甚至能让小型便携设备有效产生出虚拟环绕立体声。他们对经由立体声系统双通道播放出来的音频进行了异同点分析，并对其进行强化，从而使用户相信声音来自于四面八方。这种算法利用了所谓的人脑相关转换功能(HRTF)，其解释了声音是如何与人类大脑、耳朵、大脑系统相互作用并如何被人脑所诠释的。

　　另一些算法则主要是集中在改善压缩音频。在这种情况下，他们试图恢复在压缩过程中丢失了的信息。其往往能对高音频内容起特别作用(大约1千赫兹)，提高了清晰度。这种算法实现了高音频，如电影里的雨声或歌曲里的吉他独奏，可以栩栩如生得到重现。

　　很多的音频转换器(ADC、CODEC以及DAC)都支持音频高级处理功能。在TI，音频数字信号处理器(DSP或miniDSP)中都运行了这些算法，这些算法集成到了音频转换器中。这款迷你数字信号处理器是在　PurePath Studio图像开发环境中进行编程的。TLV320AIC36凭借其模拟输入与输出的特性成为了众多手机产品可以使用的一款器件之一。