本發(fā)明涉及智能音頻制作，特別是多軌道音頻合成、處理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在音頻工程領(lǐng)域，隨著數(shù)字化技術(shù)的迅猛發(fā)展，多軌道音頻合成已成為現(xiàn)代音樂(lè)制作和聲音設(shè)計(jì)不可或缺的一部分；傳統(tǒng)音頻處理方法，如線性時(shí)不變?yōu)V波器、fft變換、時(shí)頻分析等，雖在一定程度上滿足了音頻編輯和混音的需求，但在面對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景下的個(gè)性化編輯、情境感知及實(shí)時(shí)處理能力上存在局限；尤其在動(dòng)態(tài)音頻軌道管理、智能混音與情境感知編輯方面，現(xiàn)有技術(shù)往往依賴于人工干預(yù)，難以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化與精細(xì)化控制，限制了音頻創(chuàng)作的效率與創(chuàng)造性。

2、近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的融入為音頻處理帶來(lái)了革命性突破，不僅提高了音頻分析與合成的精度，而且在智能混音、參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整及個(gè)性化編輯上展現(xiàn)出巨大潛力；然而，目前多數(shù)解決方案在數(shù)據(jù)預(yù)處理的魯棒性、多軌道間的協(xié)同優(yōu)化以及用戶反饋集成方面仍有待提升，尤其是在實(shí)時(shí)性與用戶體驗(yàn)一致性上存在挑戰(zhàn)；鑒于此，急需一種創(chuàng)新的多軌道音頻合成、處理方法及系統(tǒng)，以克服現(xiàn)有技術(shù)在自動(dòng)化、智能化及用戶交互方面的不足，實(shí)現(xiàn)更高效、更智能的音頻創(chuàng)作與編輯流程。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述現(xiàn)有存在的問(wèn)題，提出了本發(fā)明。

2、因此，本發(fā)明提供了多軌道音頻合成、處理方法及系統(tǒng)解決多軌道音頻處理中數(shù)據(jù)讀取效率低、錯(cuò)誤率高及混音編輯非智能的問(wèn)題。

3、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

4、第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種多軌道音頻合成、處理方法及系統(tǒng)，其包括，通過(guò)sdio協(xié)議從sd?nand固態(tài)存儲(chǔ)器中讀取音頻數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)送入環(huán)形緩沖區(qū)，實(shí)施ecc機(jī)制進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗(yàn)和錯(cuò)誤糾正；利用深度學(xué)習(xí)算法分析緩沖區(qū)中的音頻數(shù)據(jù)，并動(dòng)態(tài)分配和管理多個(gè)音頻軌道；對(duì)于已分配和管理的音頻數(shù)據(jù)，利用智能混音函數(shù)和情境感知音頻編輯方法進(jìn)行自動(dòng)調(diào)整；根據(jù)已智能混音和個(gè)性化編輯的音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立調(diào)整adsr參數(shù)，并進(jìn)行合成壓縮處理；基于已經(jīng)合成壓縮處理后的音頻數(shù)據(jù)，融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，生成多軌道音頻數(shù)據(jù)；返回合成音頻，并進(jìn)行進(jìn)一步的處理。

5、作為本發(fā)明所述多軌道音頻合成、處理方法及系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述通過(guò)sdio協(xié)議從sd?nand固態(tài)存儲(chǔ)器中讀取音頻數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)送入環(huán)形緩沖區(qū)，實(shí)施ecc機(jī)制進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗(yàn)和錯(cuò)誤糾正，具體步驟為：

6、通過(guò)sdio協(xié)議從sd?nand固態(tài)存儲(chǔ)器中讀取原始音頻數(shù)據(jù)；

7、將音頻數(shù)據(jù)傳輸至內(nèi)存中的環(huán)形緩沖區(qū)；

8、在環(huán)形緩沖區(qū)rb讀取的過(guò)程中應(yīng)用ecc機(jī)制進(jìn)行數(shù)據(jù)完整性檢查與錯(cuò)誤糾正，表達(dá)式為：

9、rb＝e(d)+l；

10、其中，e為ecc機(jī)制，d為從sd?nand讀取的原始音頻數(shù)據(jù)，l是數(shù)據(jù)讀取延遲值。

11、作為本發(fā)明所述多軌道音頻合成、處理方法及系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述利用深度學(xué)習(xí)算法分析緩沖區(qū)中的音頻數(shù)據(jù)，并動(dòng)態(tài)分配和管理多個(gè)音頻軌道，具體步驟為：

12、利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從環(huán)形緩沖區(qū)中提取音頻數(shù)據(jù)的頻譜特征；

13、將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的特征序列輸入到循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，捕捉音頻數(shù)據(jù)包之間的依賴性；

14、使用長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步處理循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，優(yōu)化音軌選擇概率，并結(jié)合分配函數(shù)動(dòng)態(tài)地分配音頻數(shù)據(jù)包到相應(yīng)的音軌上，表達(dá)式為：

15、

16、分配函數(shù)表示式為：

17、f(ai,j)＝ω(ai,tj)；

18、其中，tj是一個(gè)音軌值，nj是第j個(gè)音軌上的音頻數(shù)據(jù)包的總數(shù)，i是遍歷所有要分配音頻數(shù)據(jù)包的索引，pj是分配給第j個(gè)音軌的音頻數(shù)據(jù)包被選擇的概率值，f(ai，j)是分配函數(shù)，ai是第i個(gè)音頻片段值，j是tj的標(biāo)識(shí)符，ω(ai，tj)是評(píng)估ai與tj匹配度的函數(shù)。

19、作為本發(fā)明所述多軌道音頻合成、處理方法及系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述對(duì)于已分配和管理的音頻數(shù)據(jù)，利用智能混音函數(shù)和情境感知音頻編輯方法進(jìn)行自動(dòng)調(diào)整，具體步驟為：

20、利用情境感知編輯方法調(diào)整音軌，根據(jù)情境進(jìn)行個(gè)性化編輯；

21、引入情境相關(guān)性值r，使用智能混音函數(shù)將編輯后的音軌與情境相關(guān)性結(jié)合，生成調(diào)整后的音軌，表達(dá)式為：

22、t′j＝m(c(tj)·r)；

23、智能混音函數(shù)，表達(dá)式為：

24、m(c(tj).r)＝c(tj)+δp(r)；

25、通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型g得到情境感知編輯函數(shù)c(tj)，表達(dá)式為：

26、c(tj)＝g(tj；θc)；

27、其中，t′j是調(diào)整后的音軌值，m是智能混音函數(shù)，δp(r)是根據(jù)情境r計(jì)算出的參數(shù)調(diào)整向量值，θc是模型參數(shù)。

28、作為本發(fā)明所述多軌道音頻合成、處理方法及系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述根據(jù)已智能混音和個(gè)性化編輯的音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立調(diào)整adsr參數(shù)，并進(jìn)行合成壓縮處理，具體步驟為：

29、調(diào)整每個(gè)音軌t′j的adsr參數(shù)，適應(yīng)不同類(lèi)型的音頻數(shù)據(jù)；

30、根據(jù)音頻特性動(dòng)態(tài)變化參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整校準(zhǔn)；

31、對(duì)調(diào)整后的音軌進(jìn)行壓縮，表達(dá)式為：

32、t″j＝cmp(adsr(tj)+b)；

33、adsr參數(shù)調(diào)整函數(shù)，表達(dá)式為：

34、(a,d,s,r)t＝adsr(z)；

35、其中，t″j代表經(jīng)過(guò)adsr調(diào)整和壓縮后的音軌值，cmp是壓縮函數(shù)，b是參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整值，a是從音符開(kāi)始到音量達(dá)到峰值的時(shí)間，d是從音量達(dá)到峰值后開(kāi)始下降到保持電平的時(shí)間，s是音符在持續(xù)階段穩(wěn)定音量的值，r是從用戶釋放鍵后音量開(kāi)始下降直到完全消失的時(shí)間，t表示時(shí)間，z是音頻特征值。

36、作為本發(fā)明所述多軌道音頻合成、處理方法及系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述基于已經(jīng)合成壓縮處理后的音頻數(shù)據(jù)，融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，生成多軌道音頻數(shù)據(jù)，具體步驟為：

37、使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)壓縮后的音軌進(jìn)行深度合成；

38、在音頻合成過(guò)程中，使用動(dòng)態(tài)權(quán)重矩陣來(lái)調(diào)整各音軌的重要性變化；

39、引入時(shí)間序列，在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)，根據(jù)動(dòng)態(tài)權(quán)重矩陣w和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型f進(jìn)行音頻數(shù)據(jù)合成，表達(dá)式為：

40、

41、其中，s(t)是在時(shí)間點(diǎn)t的合成音頻數(shù)據(jù)，n表示音軌的總數(shù)，wit是在時(shí)間點(diǎn)t對(duì)音軌t″j的動(dòng)態(tài)權(quán)重值。

42、作為本發(fā)明所述多軌道音頻合成、處理方法及系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述返回合成音頻，并進(jìn)行進(jìn)一步的處理，具體步驟為：

43、利用實(shí)時(shí)音頻處理方法對(duì)合成的音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行最終的效果加工，表達(dá)式為：

44、af＝ef(s(t),e)；

45、實(shí)時(shí)音頻效果處理函數(shù)ef，表達(dá)式為：

46、ef(s(t),e)＝eq(s(t),eeq)；

47、其中，af是最終輸出的音頻信號(hào)值，e是額外的實(shí)時(shí)效果參數(shù)，eq表示均衡器處理值，eeq是均衡器處理值的參數(shù)集；

48、實(shí)施動(dòng)態(tài)范圍控制，表達(dá)式為：

49、as＝li(af,th)；

50、其中，as是經(jīng)過(guò)限幅處理的安全音頻信號(hào)值，li是限幅函數(shù)，th是閾值，x為輸入的音頻信號(hào)樣本值；

51、將處理后的音頻信號(hào)值通過(guò)音頻輸出接口播放，同時(shí)建立反饋機(jī)制監(jiān)測(cè)播放質(zhì)量和狀態(tài)，表達(dá)式為：

52、ot＝ao(as,d)；

53、其中，ot是實(shí)際輸出的音頻值，ao是音頻輸出函數(shù)，d是輸出設(shè)備的特性參數(shù)值；

54、利用實(shí)際輸出的音頻值，通過(guò)后處理函數(shù)對(duì)音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行最后的音質(zhì)優(yōu)化；

55、收集用戶反饋并根據(jù)反饋調(diào)整系數(shù)，控制反饋對(duì)最終輸出的影響程度；

56、最終輸出優(yōu)化后的音頻數(shù)據(jù)與用戶反饋的結(jié)合，表達(dá)式為：

57、ot'＝po(s(t))+k·uf(t)；

58、后處理函數(shù)po，表達(dá)式為：

59、po(s(t))＝s(t)*h(t)；

60、其中，ot'是最終輸出音頻數(shù)據(jù)，uf是用戶反饋值，k是反饋調(diào)整系數(shù)值，h(t)是一個(gè)濾波器函數(shù)。

61、第二方面，本發(fā)明提供了一種多軌道音頻合成、處理系統(tǒng)，包括，數(shù)據(jù)讀取模塊，分析管理模塊，混音編輯模塊，調(diào)整壓縮模塊，合成模塊，處理模塊；

62、所述數(shù)據(jù)讀取模塊用于通過(guò)sdio協(xié)議從存儲(chǔ)器讀取音頻數(shù)據(jù)并使用ecc進(jìn)行錯(cuò)誤糾正，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確無(wú)誤地進(jìn)入緩沖區(qū)；所述分析管理模塊用于運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法分析音頻數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)分配和管理多條音頻軌道，實(shí)現(xiàn)智能的音頻組織；

63、所述混音編輯模塊用于采用智能混音函數(shù)和情境感知編輯，自動(dòng)調(diào)整音頻軌道，以達(dá)到最佳聽(tīng)覺(jué)體驗(yàn)；所述調(diào)整壓縮模塊用于獨(dú)立調(diào)整音頻的adsr參數(shù)，進(jìn)行合成和壓縮處理，優(yōu)化音頻質(zhì)量和文件大??；所述合成模塊用于利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型融合處理后的音頻數(shù)據(jù)，生成高質(zhì)量的多軌道音頻輸出；所述處理模塊用于對(duì)合成音頻進(jìn)行最后的優(yōu)化處理，準(zhǔn)備并輸出成品音頻文件，確保其符合播放標(biāo)準(zhǔn)。

64、第三方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中：所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的多軌道音頻合成、處理方法及系統(tǒng)的任一步驟。

65、第四方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中：所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的多軌道音頻合成、處理方法及系統(tǒng)的任一步驟。

66、本發(fā)明有益效果為：本發(fā)明通過(guò)高效數(shù)據(jù)讀取與糾錯(cuò)確保音頻數(shù)據(jù)的完整傳輸，利用深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)智能音軌管理，提升了音頻處理的自動(dòng)化水平；情境感知編輯與智能混音函數(shù)賦予音頻個(gè)性化調(diào)整能力，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)；動(dòng)態(tài)adsr參數(shù)調(diào)整與壓縮優(yōu)化了音頻質(zhì)量與文件尺寸，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度合成則大幅提升了音質(zhì)細(xì)節(jié)；最終，結(jié)合用戶反饋的優(yōu)化處理確保了高品質(zhì)音頻輸出，滿足專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與個(gè)性化需求，整個(gè)流程顯著提高了音頻制作的效率與藝術(shù)表現(xiàn)力。