人工智能环境下音频信号完整度检测系统设计

毕春艳 陈莹莹

摘  要： 为解决传统检测系统在检测过程中音频信号的初始收集程度较低，对信息的分析处理过程不完善，获取的音频信息的完整度较低，无法排除干扰信号对音频信号的干扰等问题，提出人工智能环境下设计了新的音频信号传输完整度检测方法系统。整体系统分为硬件设计和软件设计两部分。硬件主要对系统的采集器、处理器以及检测器进行细致的设计，以此来提升整体系统的效能;软件由信息读取、信息测量和信息提取三部分组成。实验结果表明，人工智能环境下的音频信号传输完整度检测系统可以很好地排除干扰信号，与传统系统相比，该系统大大提高了传输完整度，有利于音频信号的完整传输。

关键词： 音频信号; 完整度检测; 人工智能环境; 信号传输; 系统设计; 实验分析

中图分类号： TN911?34; TP18                   文献标识码： A                       文章编号： 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

随着人工智能的发展，人工智能技术广泛应用于各个领域，并发揮着举足轻重的作用。在广电信息快速发展的当代，音频信号逐渐成为人们获取信息数据的重要来源。人工智能技术对音频信号的传输产生较大的影响，对于音频信号传输完整度的检测便越发重要[1]。

目前，音视频信号的研究逐渐与计算机网络技术、数字信号处理技术以及数据检测技术相结合。较为全面的音频信号传输检测分为对音频信号的载波检测、参数检测以及内容检测等[2]。通过对音频信号进行收集和处理，对其传输过程中的影响因素进行排查分析，从中获取有用数据，通过一定手段进行降噪以及数据去除，减少不安全数据在音频信号传输过程的阻碍，可以获得传输完整度更高的音频信号[3]。

本文针对传统检测系统存在的问题设计了新的系统，并对系统的有效性进行实验验证。

1  检测系统硬件设计

1.1  音频采集模块设计

人工智能环境下的音频信号传输完整度检测系统处理模块的构建主要依靠音频采集模块的设计[4]。此采集模块与传统模块主要区别在于利用了人工智能音频特点数据图像进行数据收集，采用了图像像素点采集技术。

由于采集时的音频信号将自动转换为图像显示模式，而展示的图像数据信息主要是由多个数据图像点组成，每个数据图像点由所需反映的音频数据信息不同而具有不同的像化因子。像化因子根据所对应的排列顺序自动组合成不同的音频信息图像。若干个音频数据信息最终像化组合成音频像素[5]。根据这种算法计算出音频特征，并对其进行采集，获取的音频信号图像与传统音频信号图像曲线区别图如图1、图2所示。

通过图1和图2对比可知，本文采取的抓取算法收集的音频信号特征数据较稳定，特征信息的连续性较强，且差异性小[6]。在经过算法计算后，对系统采集器进行采集芯片人工智能处理，其改造后的芯片如图3所示。

经过人工智能处理后的采集器将音频信号数据进行干扰信号的排除识别，并在下一步处理前将噪声信号过滤，排除干扰，进而降低传输过程所受到的损耗。为便于系统前端数据的调取，在过滤过程进行设计代码的编制，代码在编制过程中加入了人工智能學习特征代码。可以促使音频特征数据信息在采集过程中自动具备特征叠加分析整合能力，进一步提升对音频信号的采集精确度[7]。

在系统采集模块与信息处理模块间建立数据信息交互协议定期传输音频信号图像，并交换收集的数据信息资源。最终完成对系统采集模块的整体设计，其模块工作构造图如图4所示。

1.2  系统信息处理模块

人工智能环境下音频信号系统信息处理模块中需要依托计算机互联网中丰富资源信息数据与交互数据[8]，并利用其强大的运算功能处理数据境内部的运算。为此，本文设计连接计算机运算系统与终端系统音频信号数据的中转站，其具有两部分的功能，分别是转换功能和提取功能。音频信号处理过程中应经过设计系统的信息存储，并保证系统本身随时与计算机内部信息数据进行对比与分析。人工智能网络架设作为计算机网络中连接的桥梁，自身具备着提取计算机网络内部所需数据信息的特征，并将所提取的数据与上传数据信息的进行对比与分析[9]。

1.3  数据检测模块

在音频信号传输的数据检测模块中，需要进行三个方面的检测，包括音频的幅度、相位以及响度检测。

音频幅度检测中，首先设置检测器的检测区间在标准的区间范围内，并根据人耳与音频信号幅度的对数关系进行幅度的测量。在音频信号中，幅度单位一般情况下为满度相对应的dBFS，幅度以系统分析整合后的最大音频编码值为基础参数，实际数值与基础参数之间的比值就是满度相对应dBFS。音频的检测分为以下几种情况：幅度数值为零;幅度数值代表音频信号为空载;幅度持续高于设置用户数值;幅度持续低于设置用户数值。

相位差值代表的情况较多，本文主要通过过零比较法进行相位差的判别：首先判断出左右通道中音频信号的同频正弦值过零点时的时间，然后进行时间差的计算，最后将所得时间差换算为相位差。在最终获得相位差对于音频信号的整体传输过程的检测具有较为重要的影响。

2  检测系统软件设计

音频信号软件系统检测主要在初始化过程与功能匹配后进行，产生于信号中断后，其中断主要包括监测终端以及音频信号信息输入中断。在中断时进行监测信号初始化的选择，并将处理系统中的数据结果传输到主控系统[10]。音频信号检测的软件工作流程图见图5。

在音频数据的输入中要注意必须对测量模块进行初始化操作，进而减少干扰信号的影响，利用信号数据通道进行信息的接收与发送，并利用信号控制通道进行数据传输的控制，以转换器为基础，调整数据时钟与数据帧数时间差之间的关系。设定一定的数据库原地址以及目标地址并开始进行数据库传输，进而完成的音频信息的接收。在检测过程，需要降低数值检测的计算频率并避免产生中断，本文系统将音频数值的输出频率设定为50 Hz，并将音频信号的采样率控制在45 Hz以内，信号的处理帧长设置为1 024个采样间距。在音频信号信息收集的过程中，对每一次中断进行数值的运算，以避免中断过程中信息的存储问题以及中断信号的干扰。

最终启动数据信息输出程序，将音频数据信息通过缓冲口输出，同时开启数据库，完成将检测数据传送到主控装置的过程。

3  实验研究

为了检测本文基于人工智能的音频信号传输完整度检测效果，与传统音频信号传输完整度检测系统设计进行了对比，分析实验结果。

3.1  音频信号传输模型建立

针对音频信号中存在着干扰信号与噪声信号，为减少干扰带来的影响，获取更佳的音频信号传输完整度，特建立音频信号传输模型如图6所示。

根据上述建立的模型，进行实验参数的设定：

1） 数据系统采用计算机整体运算系统。

2） 系统模型中涵盖的数据信息为64 bit。

3） 利用提取算法进行数据提取时保证数据信息一致性。

4） 数据收集的环境为云端数据采集环境

5） 进行相同的处理代码编制。

3.2  实验结果与分析

根据上述建立的音频信号传输仿真模型进行实验对比，得到的同时间内传输完整度对比图与传输效率对比图如图7、图8所示。

由图7、图8可知，在相同实验参数与实验环境下，本文系统对于音频信号的传输完整度检测的效率较高，且较为完整地反映了所需检测的音频信号数据，对于音频信号的检测效果更好;传统系统设计对于音频信号传输完整度检测的效率较低，无法准确地反映出音频信号传输过程的完整程度，且对于音频信号的接收图像清晰度较低，检测效果较差。实验结果表明，本文在较大程度上降低了系统运行的时间，提升了整体系统的检测效果，提高了系统的检测效率，能够较好的解决音频信号传输过程中的干扰问题，检测技术较为先进，误差较小，具有较为良好的扩展性与发展空间。

4  結  语

本文设计了工智能环境下的音频信号完整度检测方法设计，该系统的检测效果优于传统系统。文中主要通过对系统的信息数据采集、音频信号数据处理以及信号信息检测进行硬件设计，并辅助软件系统流程操作，最终完成对音频信号传输完整度的检测。本文系统在检测过程中运用计算机运算与代码编制，减少了信息收集的冗余度，同时过滤了音频中的干扰信号，一定程度上提高了系统的检测效率，具备较大的检测优势;但所需技术较高，需要不断改进系统技术层面数据，使其拥有更加良好的发展前景。

参考文献

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