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  1.音量控制:音量是一種相對訊號,在訊號中代表得是振幅,其計算方式是將範圍內的訊號取平方相加,在以10為底取log,單位是分貝(dB)如下公式:  但是,在對人耳來說,音量是一種主觀的感受,根據佛萊徹森曲線(Fletcher-Munson Curve),在不同頻率之下,人耳要聽到聲音的話,對音量有一個最低要求,如下圖所示。反過來說,雖然聲音訊號的振幅相同,但是因為頻率高低不同,對人耳的感受大小也會不同,相同聲音強度,耳朵對低頻的感受度較差,對3000Hz左右的聲音感受度最高,越往高頻又會慢慢降低。調整音量最簡單的方式就是用加減法,首先把要處理的範圍框出來,接著計算出振幅大小,最後再減掉想要減少的振幅強度,就可以降低音量,反之用加法就可以增強區域的音量。  2.音訊控制:音訊是聲音訊號處理的核心部分,最常用的簡單處理方式是增頻和降頻。音訊代表得是訊號的音高,中音Do的頻率約在262Hz,在音樂中,有C(Do),#C(#Do,♭Re),D(Re),#D(#Re,♭Mi),E(Mi,♭Fa),F(Fa),#F(#Fa,♭Sol),G(Sol),#G(#Sol,♭La),A(La),#A(#La,♭Si),B(Si),12個特定的音階,每差12個音階,頻率會變為原來的兩倍,其頻率設定是以440Hz為標準音訊,做進一步數學推算,其頻率為440乘上2的n/12次方,其中n是上面列出的第幾個音階。音訊的處理最常用的是升頻和降頻,先選出想要處理的區域,接著做升降頻的動作,這其中必須要注意奈奎斯特理論,避免訊號失真。  frequency = 2 * 440  3.頻率分析:透過離散傅立葉轉換(Discrete Fourier Transform),通常簡稱為DFT,可以將一段聲音訊號轉換成其各個頻率的正弦波分量,方便做更進一步的分析、運算。下圖是將頻率為440Hz的正弦波訊號,藉由MATLAB function: fft,可以得到訊號組成頻率的分量,從圖上可以看到在440Hz的地方有特別大的值。  4.音色:每一組聲音訊號的波形都不一樣,其物理意義是音色,因此如果改變波形的變化,就可以產生出音色類似的聲音,處理波形最簡單的方法就是用窗函式(window function),利用既有或自制的窗函式,將訊號做簡單的convolution就可以改變訊號的波形,創造出不同的音色。  5.倍頻:通常音樂的訊號不是單一頻率的訊號,而是由基頻,以及其泛音(基頻的整數倍,倍頻)所組成,因此若自制電子音樂時,必須注意倍頻對聲音飽和度產生的影響。下圖將音樂訊號經過頻率分析後,可以看到除了在formula_2左右的基頻外,在formula_3、formula_4的部分也會有較大的分量。  6.端點偵測:端點偵測的目的是使訊號處理的範圍更精確,方法很簡單,只要設定一個音量閾值,若訊號小於閾值,則將其視為沒訊號,但是若噪聲過高,則會產生誤差。

  http://djj.ee.ntu.edu.tw/ADSP7.pdf
音訊訊號處理,又稱音訊處理,音樂訊號處理等,可以用來調整音樂訊號的震幅、頻率、波形等資訊。