声音是携带信息的极其重要的媒体，是多媒体技术研究中 的一个重要内容。声音的种类繁多，如人的话音、乐器声、动 物发出的声音、机器产生的声音以及自然界的声音等。 这些声音有许多共同的特性，也有它们各自的特性。在用 计算机处理这些声音时，既要考虑它们的共性，又要利用它们 的各自的特性

2.1.声音与听觉器官 2.2声音信号数字化 2.2.1从模拟过渡到数字 2.2.2模拟信号与数字信号 2.2.3声音信号数字化 2.2.4采样频率 2.2.5采样精度 2.2.6声音质量与数据率 2.3声音文件的存储格式 2.4声音工具 2.5声音质量的度量

知识点：导入不同格式的声音文件并通过声音图标属性的设置来控制声音效果和计 时效果 在流程线上拖放一个声音图标，双击声音图标，打开其属性对话框，在对话框中有 两个选项卡， “声音”选项卡如图10-1所示，选项及其含义或功能如表10-1所示

第一节语音概说 一、语音和语音 (一)什么是语音 语音是语言的物质外壳,是由人的发音器官发出的代表一定意义的声音。由此看出语音与其他声音的区别 1.语音是人的发音器官发出的声音。 2语音是代表一定意义的声音,它同语义紧密地联系在一起 。它有别于也是人的发音器官发出而无意义的声音,如咳 嗽、喷嚏、呼噜等

声音(包括噪声)的形成,必须具备三个要素,首先要有产生振动的物体,即声源,其次 要有能够传播声波的媒介,最后还要有声的接受器,如人耳、传声器等。 一、声音的基本性质 声音(sound)是由物体振动产生的,而振动在弹性介质中的传播形式就是声波,处于一定 频率范围内(20~20000Hz)的声波作用于人耳就产生了声音的感觉

广播:是信息电传输的一种,凡通过无线电波或导线向广大地区公开传播声音(包括语 言)、节目或活动图像(及伴音)节目的大众传播媒介统称广播。 1.符号可以通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官感觉到。符号包括声音、语言、文 字、图画、手势、姿态、表情、颜色、气味。声音和图像早于文字,把声音作为传播信息

针对如何识别无人机的问题，提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先，对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值，将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集；然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明，运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%，卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力，在部分UrbanSound8K数据集上进行测试，准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性，且识别性能优于支持向量机

7.1 多媒体技术概要 7.1.1 媒体与多媒体 7.1.2 多媒体技术特征 7.1.3 多媒体系统组成 7.1.4 光盘 7.2 图形图像基础 7.2.1 图像的数字化 7.2.2 数字图像的类型与格式 7.2.3 数字图像的获取和编辑 7.3 声音媒体基础 7.3.1 声音的数字化 7.3.2 声卡与声音文件的格式 7.3.3 MIDI音乐 7.3.4 声音的采集和编辑 7.4 数据压缩与编码 7.5 动画基础 7.6 视频基础 7.7 多媒体应用系统制作的一般过程

建立了非平稳运行工况下行星齿轮箱共振频带内的声音信号解析模型，揭示了齿轮故障特征在声音信号共振频带内的分布规律。根据共振频率不随转速变化的特点定位了齿轮箱共振频率，为在共振频带内提取齿轮故障特征奠定基础。针对传统时频分析方法时频分辨率低的缺陷，研究了基于高阶同步压缩变换的时变故障特征提取方法。通过数值仿真和实验信号分析，验证了所提出的声音信号模型与行星齿轮箱故障特征分布规律的正确性，以及利用高阶同步压缩变换方法提取共振频带内行星齿轮箱故障特征的有效性

第10章添加声音 教学目的 一、掌握如何在 Flash中添加声音 二、掌握如何在 Flash中编辑声音