Технология обработки звука

Техническая характеристика сигналов в системах цифровой обработки. Описание программ для обработки цифровой и синтезированной звуковой информации, шумоподавление звука. Профессиональная обработка звука и звуковой волны: сжатие, запись, сэмплирование.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 01.03.2013
Размер файла 82,9 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

34

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РЕСПУБЛИКИ БУРЯТИЯ

ГБОУ СПО «БУРЯТСКИЙ РЕСПУБЛИКАНСКИЙ ИНФОРМАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ТЕХНИКУМ»

Курсовая работа

Технология обработки звука

Улан-Удэ 2012

Содержание

Введение

Глава 1. Характеристика сигналов в системах цифровой обработки

1.1 Программы для обработки звуковой информации (Редакторы цифрового аудио)

Глава 2. Применение цифровой обработки сигналов (шумоподавление для звука)

2.1 Передискретизация

2.2 Антиалиасинг изображений

2.3 Псевдотонирование изображений

2.4 Выравнивание освещенности изображений

2.5 Программы для написания музыки

2.6 Программы-анализаторы аудио

2.7 Специализированные реставраторы аудио

2.8 Трекеры

2.9 Программы для копирования и сжатия цифрового звука с компакт-дисков

Глава 3. Профессиональная обработка звука. Звук и звуковая волна

3.1 Программа обработки звука Audacity

3.2 Цифровая и аналоговая запись. Аналогово-цифровое преобразование. Микширование

3.3 Импульсная и частотная модуляция. Хранение оцифрованного звука

3.4 Сэмплирование

3.5 Аппаратура

3.6 Программное обеспечение

3.7 Саундтреки

Заключение

Литература

цифровая обработка шумоподавление запись звук

Введение

Программы для работы с аудиоинформацией (звуком) позволяют записывать живой звук и преобразовывать его, изменяя тембр, улучшая качество звучания, добавляя эффекты и т.д. Современные программы-секвенсеры имеют возможность записи не только MIDI, но и звуковых дорожек. Однако для серьезной работы со звуковой информацией, как правило, требуется вызвать внешний аудиоредактор, то есть как раз программу для работы со звуком. В отличие от MIDI-секвенсеров, здесь качество программы определяется не только удобством и функциональностью интерфейса, не только наличием дополнительных утилит, но и собственно алгоритмами обработки. При одних и тех же условиях и параметрах на одном и том же звуковом материале разные программы могут дать совершенно непохожие результаты. Вообще говоря, звуковая информация -- вещь «неуловимая»: порой незначительное изменение одного из многих параметров обработки может дать совершенно новый на слух результат. Так что, получив хорошие звуковые результаты, не поленитесь лишний раз записать получившийся файл на диск.

Перспективы развития и использования цифрового аудио видятся авторам статьи очень широкими. Казалось бы, все, что можно было сделать в этой области, уже сделано. Однако это не так. Остается масса еще совсем незатронутых проблем.

Например, область распознавания речи еще очень не развита. Давно уже делались и делаются попытки создать программное обеспечение, способное качественно распознавать речь человека, однако все они пока не приводят к желаемому результату. А ведь долгожданный прорыв в этой области мог бы неимоверно упростить ввод информации в компьютер. Только представьте себе, что вместо набора текста его можно было бы просто надиктовывать, попивая кофе где-нибудь неподалеку от компьютера. Имеется множество программ якобы способных предоставить такую возможность, однако все они не универсальны и сбиваются при незначительном отклонении голоса читающего от заданного тона. Такая работа приносит не столько удобств, сколько огорчений. Еще куда более сложной задачей (вполне возможно, что и неразрешимой вовсе) является распознавание общих звуков, например, звучания скрипки в звуках оркестра или выделение партии рояля. Можно надеяться, что когда-нибудь такое станет возможным, ведь человеческий мозг легко справляется с такими задачами, однако сегодня говорить о хотя бы малейших сдвигах в этой области рано.

В области синтеза звука также есть пространство для изучения. Способов синтеза звука сегодня существует несколько, однако ни один из них не дает возможности синтезировать звук, который нельзя было бы отличить от настоящего. Если, скажем, звуки рояля или тромбона еще более-менее поддаются реализации, до правдоподобного звучания саксофона или электрогитары добиться еще так и не смогли - существует масса нюансов звучания, которые почти невозможно воссоздать искусственно.

Как и графика, компьютерный звук бывает двух основных типов:

Цифровой звук - аналог фотографии, точная цифровая копия введенных извне звуков. Это может быть сделанная с микрофона запись вашего голоса, копия звуковых дорожек с компакт-диска и т. д. Как и фотография, такой звук занимает много места... Впрочем, аппетиты фотографии по сравнению со звуком просто ничтожны! Одна минута цифрового звука, записанного с максимальным качеством, занимает около 10 Мбайт.

Синтезированный звук - точнее, музыка в формате MIDI.

Суть MIDI-технологии можно изложить так: компьютер не просто проигрывает нужную вам мелодию, а синтезирует ее с помощью звуковой карты. MlDI-мелодии - это всего лишь системы команд, управляющие звуковой картой, коды нот, которые она должна "изобразить". Эта технология идеальна для компьютерных композиторов, поскольку позволяет с легкостью изменять любые параметры созданной на компьютере мелодии - заменять инструменты, добавлять или удалять их, изменять темп и даже стиль композиции. И файлы с MIDI-музыкой - крохотные, всего в несколько десятков килобайт. Но и недостатки у MIDI есть - голос в MIDI-файле не запишешь, да и музыка хорошо звучит лишь на очень качественной звуковой карте.

Глава 1. Характеристика сигналов в системах цифровой обработки

Цифровая обработка сигналов -- преобразование сигналов, представленных в цифровой форме.

Любой непрерывный (аналоговый) сигнал может быть подвергнут дискретизации по времени и квантованию по уровню (оцифровке), то есть представлен в цифровой форме.

Если частота дискретизации сигнала не меньше, чем удвоенная наивысшая частота в спектре сигнала (то есть ), то полученный дискретный сигнал эквивалентен сигналу по методу наименьших квадратов (МНК) (см.: Теорема Котельникова).

При помощи математических алгоритмов преобразуется в некоторый другой сигнал , имеющий требуемые свойства. Процесс преобразования сигналов называется фильтрацией, а устройство, выполняющее фильтрацию, называется фильтр.

Поскольку отсчёты сигналов поступают с постоянной скоростью , фильтр должен успевать обрабатывать текущий отсчет до поступления следующего (чаще -- до поступления следующих n отсчётов, где n -- задержка фильтра), то есть обрабатывать сигнал в реальном времени. Для обработки сигналов (фильтрации) в реальном времени применяют специальные вычислительные устройства -- цифровые сигнальные процессоры.

Всё это полностью применимо не только к непрерывным сигналам, но и к прерывистым, а также к сигналам, записанным на запоминающие устройства. В последнем случае скорость обработки непринципиальна, так как при медленной обработке данные не будут потеряны.

Различают методы обработки сигналов во временной и в частотной области. Эквивалентность частотно-временных преобразований однозначно определяется через преобразование Фурье. Цифровая обработка, в отличие от аналоговой, традиционно используемой во многих радиотехнических устройствах, является более дешевым способом достижения результата, обеспечивает более высокую точность, миниатюрность и технологичность устройства, температурную стабильность. При использовании фотокамер для записи видео можно обойтись встроенным микрофоном.

Он обеспечивает минимально возможное качество, достаточное для бытовой съемки.

К основным минусам встроенного микрофона относятся следующие: плохая звукоизоляция от корпуса (что приводит к записи механических шумов от работы механики и работы рук оператора) и отсутствие специального «правильного» оформления входа акустического канала (что приводит к непредсказуемой зависимости чувствительности от направленности), а к плюсам -- надежность (его невозможно забыть и трудно сломать, не нужно заботиться о исправности разъемов и источниках питания) и встроенный в камеру интерфейс управления (экономит время и силы при подготовке к съемке).

Характерным для систем обработки изображений является восстановление и улучшение изображений с помощью инверсной свертки, обработка массивов отсчетов с помощью алгоритмов быстрого преобразования Фурье.

При восстановлении трехмерной структуры объектов, получаемых методами проникающего излучения в дефектоскопии и медицинской интраскопии, применяются методы пространственно-частотной фильтрации. Другой класс алгоритмов - преобразование контрастности, выделение контуров, статистическая обработка изображений. Для сжатия информации наиболее эффективны ортогональные преобразования Фурье, Адамара и Уолша.

Требуемая производительность оценивается величинами 100-1000 MIPS, массивы данных - 105-106 отсчетов.

Таблица 1 Характеристики сигналов в системах цифровой обработки

Назначение

Характеристика

Диапазон частот, размерность

Требуемое быстродействие

Пример, разработчик

Радиолокационные системы

Фильтрация сигналов антенны

10 МГц - 10 ГГц, до 214 точек

109 умножений в секунду

Обработка звуковых сигналов

Анализ и синтез речи, сжатие и распознавание

20 кГц (40 кГц), 16 бит

10 MIPS

"Напев", ЦНИИ "Агат"

Системы обработки изображений

Восстановление и улучшение изображений

105-106 отсчетов

100-1000 MIPS

СПФ СМ, ИНЕУМ, ИРЕ АН СССР

Ниже приводятся описания двух отечественных систем цифровой обработки сигнала, которые, однако, предваряются небольшим экскурсом в математические и алгоритмические основы обработки последовательностей сигналов.

1.1 Программы для обработки звуковой информации. Редакторы цифрового аудио

Тема программного обеспечения очень широка, поэтому здесь мы только вкратце обсудим основные представители программ для обработки звука.

Наиболее важный класс программ - редакторы цифрового аудио. Основные возможности таких программ это, как минимум, обеспечение возможности записи (оцифровки) аудио и сохранение на диск.

Развитые представители такого рода программ позволяют намного больше: запись, многоканальное сведение аудио на нескольких виртуальных дорожках, обработка специальными эффектами (как встроенными, так и подключаемыми извне - об этом позже), очистка от шумов, имеют развитую навигацию и инструментарий в виде спектроскопа и прочих виртуальных приборов, управление/управляемость внешними устройствами, преобразование аудио из формата в формат, генерация сигналов, запись на компакт диски и многое другое. Некоторые из таких программ: Cool Edit Pro (Syntrillium), Sound Forge (Sonic Foundry), Nuendo (Steinberg), Samplitude Producer (Magix), Wavelab (Steinberg).

Основные возможности редактора Cool Edit Pro 2.0 - пример рабочего окна программы в многодорожечном режиме: редактирование и сведение аудио на 128 дорожках, 45 встроенных DSP-эффектов, включая инструменты для мастеринга, анализа и реставрации аудио, 32-битная обработка, поддержка аудио с параметрами 24 бит / 192 КГц, мощный инструментарии для работы с петлями (loops), поддержка DirectX, а также управление SMPTE/MTC, поддержка работы с видео и MIDI и прочее.

Основные возможности редактора Sound Forge 6.0a - пример рабочего окна программы: мощные возможности не деструктивного редактирования, многозадачная фоновая обработка заданий, поддержка файлов с параметрами до 32 бит / 192 КГц, менеджер предустановок, поддержка файлов более 4 Гб, работа с видео, большой набор эффектов обработки, восстановление после зависаний, предпрослушивание примененных эффектов, спектральный анализатор и прочее.

Глава 2. Применение цифровой обработки сигналов. Шумоподавление для звука

Звуковой сигнал, записываемый в реальных акустических условиях, часто содержит нежелательные шумы, которые могут порождаться окружающей средой или звукозаписывающей аппаратурой. Один из классов шумов - аддитивные стационарные шумы.

Аддитивность означает, что шум суммируется с "чистым" сигналом и не зависит от него.

Стационарность означает, что свойства шума (мощность, спектральный состав) не меняются во времени. Примерами таких шумов могут являться постоянное шипение микрофона или усилительной аппаратуры, гул электросети. Работа различных приборов, не меняющих звучания по времени (вентиляторы, компьютеры) также может создавать шумы, близкие к стационарным. Не являются стационарными шумами различные щелчки, удары, шелест ветра, шум автомобилей. Для подавления аддитивных стационарных шумов существует алгоритм спектрального вычитания. Он состоит из следующих стадий:

1. Разложение сигнала с помощью кратковременного преобразования Фурье (STFT) или другого преобразования, компактно локализующего энергию сигнала.

2. Оценка спектра шума.

3. "Вычитание" амплитудного спектра шума из амплитудного спектра сигнала.

4. Обратное преобразование STFT - синтез результирующего сигнала.

В качестве банка фильтров рекомендуется использовать STFT с окном Ханна длиной порядка 50 мс и степенью перекрытия 75%. Амплитуду весового окна надо отмасштабировать так, чтобы при выбранной степени перекрытия окон банк фильтров не менял общую амплитуду сигнала в отсутствие обработки. Оценка спектра шума может осуществляться как автоматически, путем поиска участков минимальной энергии в каждой частотной полосе, так и вручную, путем анализа спектра на временном сегменте, который пользователь идентифицировал как шум. Одна из проблем метода спектрального вычитания - т.н. «музыкальный шум». Он появляется вследствие того, что коэффициенты STFT шумовых сигналов статистически случайны, что приводит к их неравномерному подавлению. В результате, очищенный сигнал содержит кратковременные и ограниченные по частоте всплески энергии, которые на слух воспринимаются как "колокольчики" или "льющаяся вода". В некоторых случаях этот эффект даже менее желателен, чем исходный подавляемый шум. Для подавления этого артефакта можно применять следующие методы:

* Завышение оценки шумового порога (увеличение k). Приводит к подавлению слабых компонент полезного сигнала, звук становится глуше.

* Неполное подавление шума (ограничение снизу константой, отличной от нуля). Часть шума остается в сигнале и отчасти маскирует «музыкальный шум».

* Сглаживание по времени оценок спектра. Приводит к размытию или подавлению транзитов (резких всплесков в сигнале: ударов, атак музыкальных инструментов).

* Адаптивное сглаживание оценок спектра по времени и частоте. Наиболее качественный, но и трудоемкий метод.

Наиболее распространенный способ подавления «музыкального шума» - использует сглаживание спектра по времени. Для этого к STFT-коэффициентам исходного сигнала применяется рекурсивная фильтрация по времени.

2.1 Передискретизация

Ресамплинг (передискретизация, resampling) - это изменение частоты дискретизации цифрового сигнала. Применительно к цифровым изображениям ресамплинг означает изменение размеров изображения. Существует множество различных алгоритмов ресамплинга изображений. Например, для увеличения изображения в 2 раза можно просто продублировать каждую из его строк и каждый из его столбцов (а для уменьшения - выкинуть). Такой метод называется методом ближайшего соседа (nearest neighbor). Можно промежуточные столбцы и строки получить линейной интерполяцией значений соседних столбцов и строк. Такой метод называется билинейной интерполяцией (bilinear interpolation). Можно каждую точку нового изображения получить как взвешенную сумму большего числа точек исходного изображения (бикубическая и другие виды интерполяции).

Наиболее качественный ресамплинг получается при использовании алгоритмов, учитывающих необходимость работы не только с временной, но и с частотной областью изображения. Сейчас мы рассмотрим алгоритм ресамплинга, который основан на идее максимального сохранения частотной информации изображения.

Алгоритм построен по принципу интерполяция / фильтрация / прореживание (interpolation / filtering / decimation).

Работу алгоритма будем рассматривать на одномерных сигналах, так как двумерное изображение можно сначала растянуть или сжать по горизонтали (по строкам) а потом - по вертикали (по столбцам). Таким образом, ресамплинг двумерного изображения сводится к ресамплингу одномерного сигнала.

Пусть нам нужно «растянуть» одномерный сигнал от длины n точек до длины m точек, т.е. в nm раз. Для выполнения этой операции необходимо выполнить 3 шага. Первый шаг - интерполяция нулями, увеличивающая длину сигнала в m раз. Нужно умножить все отсчеты исходного сигнала на m, а потом после каждого отсчета сигнала нужно вставить m-1 нулевое значение. При этом спектр сигнала изменяется следующим образом. Та часть спектра, которая изначально содержалась в цифровом сигнале, остается без изменения (именно этого мы добиваемся). Но выше старой половины частоты дискретизации возникают помехи (отраженные копии спектра), от которых необходимо избавиться с помощью фильтрации.

Второй шаг - это отфильтровывание этих помех с помощью НЧ-фильтра. Теперь мы получили сигнал, который в m раз длиннее исходного, но сохранил его частотную информацию и не приобрел посторонней частотной информации (ее мы отфильтровали). Если бы нашей задачей было удлинение сигнала в m раз, то на этом шаге можно было бы остановиться. Но наша задача требует теперь уменьшить длину сигнала в n раз. Для этого нужно выполнить 2 шага. Первый шаг - это антиалиасинговая фильтрация. Так как частота дискретизации уменьшается в n раз, то из спектра сигнала, согласно теореме Котельникова, удастся сохранить только его низкочастотную часть. Все частоты выше половины будущей частоты дискретизации нужно удалить с помощью антиалиасингового фильтра с частотой среза равной n1 от текущей половины частоты дискретизации. Второй шаг - это прореживание полученного сигнала в n раз. Для этого достаточно выбрать из сигнала каждый n-й отсчет, а остальные - отбросить. Этот алгоритм очень схож с работой АЦП, который тоже сначала отфильтровывает ненужные частоты из сигнала, а потом замеряет Заметим, что две НЧ-фильтрации, применяемые в этом алгоритме друг за другом, можно (и нужно) заменить одной. Для этого частоту среза единого НЧ -фильтра нужно выбрать равной минимуму из частот среза двух отдельных НЧ-фильтров. Еще одно существенное улучшение алгоритма - это поиск общих делителей у чисел m и n. Например, очевидно, что для того, чтобы сигнал из 300 точек сжать до 200 точек, достаточно положить в алгоритме m=2 и n=3.

Заметим, что приведенный алгоритм требует очень большого объема вычислений, т.к. промежуточный размер одномерного сигнала при ресамплинге может быть порядка сотен тысяч. Существует способ существенно повысить быстродействие алгоритма и сократить расход памяти. Этот способ называется многофазной фильтрацией (polyphase filtering). Он основан на том, что в длинном промежуточном сигнале совсем необязательно вычислять все точки. Ведь большая часть из них все равно будет отброшена при прореживании. Многофазная фильтрация позволяет непосредственно выразить отсчеты результирующего сигнала через отсчеты исходного сигнала и антиалиасингового фильтра.

Отметим, что здесь мы не рассматриваем такие детали алгоритма, как коррекция границ изображения, выбор фазы сигнала при интерполяции и прореживании и построение хорошего антиалиасингового фильтра. Отметим только, что для ресамплинга изображений требуется уделить особое внимание как частотной, так и пространственной характеристике фильтра. Если оптимизировать фильтр только в частотной области, то это приведет к большим пульсациям в ядре фильтра. А при ресамплинге изображений пульсации в ядре фильтра приводят к пульсациям яркости вблизи резких перепадов яркости в изображении (эффект Гиббса, Gibbs phenomenon)

2.2 Антиалиасинг изображений

Избежать алиасинга при генерации изображений - важная задача компьютерной графики. Алиасинг в изображениях приводит к зубчатости краев фигур, муару, плохой читаемости текста и графиков. Одним из основных способов предотвращения алиасинга является так называемый суперсамплинг (super-sampling). Этот прием заключается в генерации изображения с большим разрешением и ресамплингу этого изображения до нужного размера. Рассмотрим пример. Пусть нам нужно сгенерировать трехмерное изображение шахматной доски с разрешением 200x150 пикселей. Если сделать это непосредственно (например, трассировкой лучей через каждую точку экрана), то результат может быть существенно искажен алиасингом (рис. 13). Применим метод суперсамплинга. Сгенерируем нужное нам изображение с четырехкратным размером 800x600 пикселей, а затем уменьшим его до размера 200x150. Заметим, что качество получаемого таким образом изображения существенно лучше и зависит от качества алгоритма ресамплинга и от степени суперсамплинга (во сколько раз большее изображение мы сгенерировали). Желательно применять алгоритм ресамплинга, обеспечивающий хороший антиалиасинг.

Изображение, сгенерированное без антиалиасигна и с антиалиасингом.

2.3 Псевдотонирование изображений

Псевдотонирование (half-toning) - это создание иллюзии полноцветности изображения с помощью небольшого реального числа цветов. Пример псевдотонирования - фотографии в газетах, где любые оттенки серого передаются с помощью чередования мелких черных и белых точек.

Мы рассмотрим вариант псевдотонирования для черно-белых изображений. Нашей задачей будет представить изображение с оттенками серого в виде монохромного (двухцветного) изображения.

Пусть мы имеем изображение в оттенках серого, интенсивность точек которого может принимать произвольные значения от 0 до 1. Рассмотрим некоторые алгоритмы приведения такого изображения к монохромному, яркость точек которого может принимать 2 значения: 0 или 1.

Первый самый простой алгоритм - это усечение (порог). Все пиксели с яркостью больше 0.5 получают яркость 1, все остальные - яркость 0. Такой алгоритм обычно дает наихудшие результаты (рис. 15).

Более качественные алгоритмы стремятся так распределить черные и белые пиксели в полученном изображении, чтобы на каждом участке изображения концентрация белых пикселей была пропорциональна яркости этого участка в исходном изображении. Один из таких методов - упорядоченное псевдотонирование. В этом методе исходное изображение разбивается на небольшие блоки одинакового размера (например, 3x3). Затем в каждом блоке находится средняя яркость изображения. В соответствии с этой средней яркостью выбирается количество белых пикселей в соответствующем блоке получаемого монохромного изображения. Обычно эти белые пиксели упорядочиваются в соответствии с некоторым регулярным шаблоном.

Существуют другие алгоритмы достижения нужной концентрации белых пикселей в получаемом монохромном изображении. Например, существует класс алгоритмов, которые достигают этого в 2 стадии. Сначала к изображению добавляется случайный шум необходимой амплитуды, а затем применяется порог. Такие алгоритмы называют диттерингом (dithering).

Шум представляет собой некий достаточно случайный сигнал, не зависящий от изображения. Например, белый шум - это просто последовательность случайных чисел с математическим ожиданием 0. Спектр такого шума приблизительно равен константе на всех частотах (в пределах половины частоты дискретизации). Последовательные отсчеты такого шума не коррелируют между собой.

Существуют другие виды шума. Например, у розового шума энергия обратно пропорциональна частоте (в определенном рассматриваемом диапазоне частот). Другими словами, амплитуда его гармоник падает на 3 дБ при удвоении частоты. У голубого шума энергия наоборот растет с частотой. Существуют и другие виды шума, однако определения для них могут быть различны в разных областях.

Будем называть ошибкой квантования изображение, равное разности исходного и псевдо тонированного изображений.

При псевдотонирование изображений стремятся добиться того, чтобы спектр изображения-ошибки по возможности не содержал низкочастотных и среднечастотных компонент. В этом случае ошибка будет менее заметна человеческому глазу. Например, при диттеринге розовым шумом спектр ошибки тоже близок к светло-розовому, и результирующее изображение выглядит значительно искаженным (рис. 15). При диттеринге белым шумом спектр ошибки белый. Поэтому результирующее изображение выглядит лучше. При диттеринге с диффузией ошибки спектр ошибки получается близок к голубому шуму, т.е. содержит мало низкочастотных компонент. В результате получается приятное глазу изображение.

Нетрудно видеть, что просто диттеринг голубым шумом не приводит к желаемому результату, т.к. ошибка квантования при этом имеет спектр, содержащий значительное количество низкочастотных и среднечастотных компонент. Для избавления от них нужно применить рекурсивный фильтр. Этот метод псевдотонирования называется диффузией ошибки (error diffusion). Его идея в том, что ошибка квантования, возникшая при квантовании данного пикселя, распространяется с обратным знаком на соседние пиксели и таким образом как бы компенсируется.

2.4 Выравнивание освещенности изображений

Часто некоторые участки на изображении бывают слишком темными, чтобы на них можно было что-то разглядеть.

Если прибавить яркости ко всему изображению, то изначально светлые участки могут оказаться совсем засвеченными. Чтобы улучшить вид изображения в таких случаях, применяется метод выравнивания освещенности.

Этот метод не является линейным, т.е. не реализуется линейной системой. Действительно, рассмотрим модель типичную освещенности для фотографии. Фотографируемый пейзаж обычно освещен по-разному в разных точках. Причем обычно освещенность меняется в пространстве достаточно медленно.

Мы хотим, чтобы все детали на фотографии были освещены более однородно, но при этом оставались достаточно контрастными друг относительно друга.

А на реальной фотографии получается произведение той картинки, которую мы хотим видеть и карты освещенности. Там где освещенность близка к нулю, все предметы и детали тоже близки к нулю, то есть практически невидимы.

Поскольку освещенность меняется в пространстве достаточно медленно, то можно считать ее низкочастотным сигналом. Само же изображение можно считать в среднем более высокочастотным сигналом. Если бы в процессе фотографии эти сигналы складывались, то их можно было бы разделить с помощью обычного фильтра.

Например, применив ВЧ-фильтр, мы бы «избавились от перепадов освещенности» (НЧ-сигнала), а оставили «само изображение». Но поскольку эти сигналы не складываются, а перемножаются, то избавиться от неравномерностей освещенности простой фильтрацией не удастся.

Для решения таких задач применяется гомоморфная обработка. Основной метод гомоморфной обработки заключается в сведении нелинейной задачи к линейной с помощью каких-либо преобразований. Например, в нашем случае можно свести задачу разделения перемноженных сигналов к задаче разделения сложенных сигналов. Для этого нужно взять логарифм от произведения изображений.

Логарифм от произведения равен сумме логарифмов сомножителей. Если учесть, что логарифм от НЧ-сигнала остается НЧ-сигналом, а логарифм от ВЧ-сигнала остается ВЧ-сигналом, то мы свели задачу разделения произведения сигналов к задаче разделения суммы НЧ- и ВЧ-сигналов. Очевидно, эту задачу можно решить с помощью ВЧ-фильтра, который удалит из суммы сигналов низкие частоты. После этого останется только взять от полученного сигнала экспоненту, чтобы вернуть его к исходному масштабу амплитуд.

ВЧ-фильтр можно реализовать следующим образом. Сначала к изображению применяется операция размытия (НЧ-фильтр), а потом из исходного изображения вычитается размытое.

Наилучший радиус размытия зависит от конкретного изображения. Можно начать эксперименты с радиуса порядка десяти пикселей.

Обычно для размытия изображения применяется двумерный гауссовский фильтр.

Непосредственное вычисление двумерной свертки с таким ядром потребует огромных вычислений даже при сравнительно небольшом размере ядра. Однако приведенное гауссово ядро обладает свойством сеперабельности.

Это означает, что эквивалентного эффекта можно достичь, отфильтровав сначала все строки изображения одномерным гауссианом, а затем отфильтровав все столбцы полученного изображения таким же одномерным гауссианом.

Полученный от выравнивания освещенности эффект может оказаться слишком сильным (темные области станут по яркости такими же, как и светлые). Чтобы уменьшить эффект, можно просто смешать обработанное изображение с исходным в определенной пропорции.

2.5 Программы для написания музыки

Не менее важная в функциональном смысле группа программ - секвенсоры (программы для написания музыки). Чаще всего, такие программы используют MIDI-синтезатор (аппаратный внешний или встроенный почти в любую звуковую карту, либо программный, организуемый специальным программным обеспечением). Такие программы предоставляют пользователю либо привычный нотный стан (как, например, программа Finale от CODA), либо более распространенный способ редактирования аудио на компьютере, так называемый, piano-roll (это более понятное представление музыки для людей, не знакомых с нотами; в таком представлении вертикально имеется ось с изображением клавиш пианино, а горизонтально откладывается время, таким образом, ставя на пересечении штрихи разной длинны, добиваются звучания определенной ноты с определенной продолжительностью). Встречаются и программы, позволяющие просматривать и редактировать аудио в обоих представлениях. Развитые секвенсоры помимо редактирования аудио во многом могут дублировать возможности редакторов цифрового аудио - осуществлять запись на CD, совмещать MIDI-дорожки с цифровыми сигналами и осуществлять мастеринг. Яркие представители такого класса программ: Cubase (Steinberg), Logic Audio (Emagic), Cakewalk (Twelve Tone Systems) и уже упомянутый Finale.

Основные возможности редактора Cubase 5.1 - пример рабочего окна программы в режиме просмотра MIDI дорожек: редактирование музыки в реальном времени используя графическое представление информации, высокое разрешение редактора (15360 пульсов на четверть), практически не лимитированное количество дорожек, 72 аудио канала, поддержка VST32, 4 эквалайзера на канал и другие поканальные эффекты, встроенные инструменты обработки с использованием аналогового моделирования (виртуальные инструменты, эффект процессоры, инструменты микширования и записи) и множество других возможностей.

Основные возможности редактора Logic Audio 5 - пример рабочего окна программы: работа со звука при точности в 32 бита, высокое временное разрешение событий, самоадаптируемый микшер аудио и MIDI, оптимизируемый интерфейс пользователя, синхронизация с видео, виртуально неограниченное число MIDI-дорожек, обработка звука в реальном времени, полная синхронизация с MTC, MMC, SMPTE, встроенные модули обработки и автоинструменты, поддержка большого количество аппаратного оборудования, а также множество других возможностей.

В наборе программ пользователя, занимающегося обработкой звука, имеется множество разных инструментов, так было раньше и так будет впредь - универсальных комбайнов для работы со звуком не бывает. Однако, не смотря на все разнообразие ПО, в программах часто используются схожие механизмы для обработки звука (например, процессоры эффектов и прочие). На каком-то этапе разработки аудио ПО, производители поняли, что удобнее сделать в своих программах возможность подключения внешних инструментов, чем каждый раз создавать заново инструменты для каждой отдельной программы. Так что многие программы, относящиеся к той или иной группе ПО, позволяют подключать так называемые «плагины» - внешние подключаемые модули, расширяющие возможности обработки звука. Это стало возможным в результате появления нескольких стандартов на интерфейс между программой и подключаемым модулем.

На сегодняшний день существуют два основных стандарта на интерфейс: DX и VST. Существование стандартов позволяет подключать один и тот же плаг-ин к совершенно разным программам, не заботясь о возникновении конфликтов и неполадок. Говоря о самих плагинах, надо сказать, что это просто огромное семейство программ. Обычно, один плагин является механизмом, реализующим какой-то конкретный эффект, например, реверберацию или низкочастотный фильтр.

Из интересных плагинов можно вспомнить, например iZotope Vinyl, - он позволяет придать звучанию эффект виниловой пластинки - пример рабочего окна плагина в среде Cool Edit Pro), Antares AutoTune позволяет в полуавтоматическом режиме корректировать звучание вокала, а Orange Vocoder являет собой замечательный вокодер (механизм для придания звучанию различных инструментов схожести со звучанием голоса человека).

2.6 Программы-анализаторы аудио

Обработка звука и написание музыки - это не только творческий процесс. Иногда нужен скрупулезный анализ данных, а также осуществление поиска огрехов их звучания. Кроме того, аудио материал, с который приходится иметь дело, не всегда желаемого качества. В этой связи нельзя не вспомнить о целом ряде программ-анализаторов аудио, специально предназначенных для осуществления измерительных анализов аудио данных. Такие программы помогают представить аудио данные удобнее, чем обычные редакторы, а также внимательно изучить их с помощью различных инструментов, таких как FFT-анализаторы (построители динамических и статических амплитудно-частотных характеристик), построители сонограмм, и прочих. Одна из наиболее известных и развитых программ подобного плана - программа SpectraLAB (Sound Technology Inc.), чуть более простые, но мощные - Analyzer2000 и Spectrogram.

Программа SpectraLAB - наиболее мощный продукт подобного рода, существующий на сегодня - пример рабочего окна программы, на экране: спектральная картина в трез представлениях и фазовая картина).

Возможности программы: 3 режима работы (пост режим, режим реального времени, режим записи), основной инструментарий - осциллограф, спектрометр (двухмерный, трехмерный, а также построитель сонограмм) и фазометр, возможность сравнения амплитудно-частотных характеристик нескольких сигналов, широкие возможности масштабирования, измерительные инструменты: нелинейных искажений, отношения сигнал/шум, искажений и прочие.

2.7 Специализированные реставраторы аудио

Специализированные реставраторы аудио играют также немаловажную роль в обработке звука. Такие программы позволяют восстановить утерянное качество звучания аудио материала, удалить нежелательные щелчки, шумы, треск, специфические помехи записей с аудио-кассет, и провести другую корректировку аудио. Программы подобного рода: Dart, Clean (от Steinberg Inc.), Audio Cleaning Lab. (от Magix Ent.), Wave Corrector.

Основные возможности реставратора Clean 3.0 - рабочее окно программы: устранение всевозможных потрескиваний и шумов, режим автокоррекции, набор эффектов для обработки скорректированного звука, включая функцию «surround sound» с наглядным акустическим моделированием эффекта, запись CD с подготовленными данными, «интеллигентная» система подсказок, поддержка внешних VST плагинов и другие возможности.

2.8 Трекеры

Трекеры - это отдельная категория звуковых программ, предназначенных именно для создания музыки. Структура и концепция построения трекерных файлов очень похожа на принцип хранения MIDI-информации. В трекерных модулях (файлы, созданные в трекерах, принято называть модулями), также, как и в MIDI-файлах, содержится партитура в соответствии с которой должны проигрываться инструменты. Кроме того, в них содержится информация о том, какие эффекты и в какой момент времени должны быть применены при проигрывании того или иного инструмента. Однако, принципиальное отличие трекерных модулей от MIDI-файлов заключается в том, что проигрываемые в этих модулях инструменты (или, точнее сказать, сэмплы) хранятся в самих модулях (то есть внутри файлов), а не в синтезаторе (как это происходит в случае с MIDI).

Такой способ хранения музыки имеет массу преимуществ: размер файлов невелик по сравнению с непрерывной оцифрованной музыкой (поскольку записываются только использованные инструменты и партитура в виде команд), нет зависимости звучания от компьютера, на котором происходит воспроизведение (в MIDI, как мы говорили, есть зависимость звучания от используемого синтезатора), имеется большая свобода творчества, поскольку автор музыки не ограничен наборов инструментов (как в MIDI), а может использовать в качестве инструмента любой оцифрованный звук.

Основные программы-трекеры Scream Tracker, Fast Tracker, Impulse Tracker, OctaMED SoundStudio, MAD Tracker, ModPlug Tracker.

Программа ModPlug Tracker является сегодня одним из тех трекеров, сумевших стать универсальной рабочей средой для множества типов трекерных модулей 7 - пример рабочего окна программы, на экране: содержание дорожек одного загруженного модуля и рабочее окно сэмплов другого модуля).

Основные возможности: поддержка до 64 физических каналов аудио, поддержка почти всех существующих форматов трекерных модулей, импорт инструментов во множестве форматов, 32-битное внутреннее микширование, высококачественный ресэплирующий фильтр, поддержка MMX/3dNow!/SSE, автоматическое удаление потрескиваний, расширение басов, ревербератор, расширение стерео, 6-полосный графический эквалайзер и другие возможности. Напоследок следует упомянуть о существовании огромного количества другого аудио ПО: проигрыватели аудио (наиболее выдающиеся: WinAMP, Sonique, Apollo, XMPlay, Cubic Player), подключаемые модули для проигрывателей (из «улучшателей» звучания аудио - DFX, Enhancer, iZotop Ozone), утилиты для копирования информации с аудио CD (ExactAudioCopy, CDex, AudioGrabber), перехватчики аудио потоков (Total Recorder, AudioTools), кодеры аудио (кодеры MP3: Lame encoder, Blade Encoderб Go-Go и другие; кодеры VQF: TwinVQ encoder, Yamaha SoundVQ, NTT TwinVQ; кодеры AAC: FAAC, PsyTel AAC, Quartex AAC), конвертеры аудио (для перевода аудио информации из одного формата в другой), генераторы речи и множество других специфических и общих утилит. Безусловно, все перечисленное - только малая толика из того, что может пригодиться при работе со звуком.

2.9 Программы для копирования и сжатия цифрового звука с компакт-дисков

Для копирования компакт- диска в формат МРЗ, нам понадобятся как минимум две программы:

1. Граббер - система цифрового копирования содержания AudioCD на жесткий диск;

2. Кодер - программа для кодирования получившихся файлов в МРЗ.

В принципе, позднее понадобится еще одна программа - плеер, ведь проигрывать получившиеся звуковые файлы мы будем опять-таки на компьютере, наш музыкальный центр для этого не подойдет.

Что касается кодеров и грабберов, то сегодня они чаще всего работают в единой связке. К примеру, все популярные грабберы - Audiograbber, CDex, EAC или WinDAC - имеют в комплекте поставки и МРЗ-кодер, что позволяет кодировать звук с CD в МРЗ напрямую, минуя промежуточную стадию создания на жестком диске громадного файла с копией содержимого дорожки.

От самого граббера требуется не так уж и много.

1. Способность чтения информации о компакт-диске из базы данных Интернет (CDDB) и сохранения ее на жестком диске для дальнейшего использования. Это позволяет в процессе копирования дорожек на звуковой диск давать им имена, соответствующие названию и номерам композиций, а также запоминать эту информацию в тэге будущего МРЗ-файла.

2. Возможность работы с несколькими популярными кодировщиками, с возможностью установления индивидуальных параметров для каждого.

3. Возможность прямого копирования содержимого звуковых дорожек в МРЗ.

4. Возможность автоматического заполнения МРЗ-тэгов.

5. Возможность сохранения на диске в виде плейлиста (playlist) - обычного текстового файла с расширением M3U или PLS. В таком файле содержится список файлов, содержащих композиции с альбома, и их очередность, что позволяет плеерам проигрывать не отдельные композиции, а весь альбом целиком. Хотя составить такой "плейлист" вы можете сами, в любом текстовом редакторе, - напишите в столбик, в порядке очередности, названия всех файлов (с полным путем к ним), которые вы хотите воспроизвести, и сохраните получившийся список как файл с расширением M3U. После чего спокойно щелкайте по нему мышкой - если на вашем компьютере установлен плеер МРЗ, он запустится автоматически.

Всем этим требованиям удовлетворяют две самые популярные в мире связки "кодер-граббер" - Audiograbber и CDex.

Audiograbber - бесспорный лидер по популярности в нашей стране (еще и потому, что у нас легко доступна "взломанная" версия этой вообще-то защищенной коммерческой программы).

По умолчанию в Audiograbber встроена поддержка только встроенного в Windows кодека от Fraunhofer IIS (хотя в последние версии стали включать и ISO-кодек BladeEnc). При установке же дополнительного кодера от Xing, Audiograbber примет его как родного - таким образом, будут поддерживаться все три популярных класса кодировщиков.

Глава 3. Профессиональная обработка звука. Звук и звуковая волна

Под обработкой звука следует понимать различные преобразования звуковой информации с целью изменения каких-то характеристик звучания. К обработке звука относятся способы создания различных звуковых эффектов, фильтрация, а также методы очистки звука от нежелательных шумов, изменения тембра и т.д. Все это огромное множество преобразований сводится, в конечном счете, к следующим основным типам:

1. Амплитудные преобразования. Выполняются над амплитудой сигнала и приводят к ее усилению/ослаблению или изменению по какому-либо закону на определенных участках сигнала.

2. Частотные преобразования. Выполняются над частотными составляющими звука: сигнал представляется в виде спектра частот через определенные промежутки времени, производится обработка необходимых частотных составляющих, например, фильтрация, и обратное "сворачивание" сигнала из спектра в волну.

3. Фазовые преобразования. Сдвиг фазы сигнала тем или иным способом; например, такие преобразования стерео сигнала, позволяют реализовать эффект вращения или "объёмности" звука.

4. Временные преобразования. Реализуются путем наложения, растягивания/сжатия сигналов; позволяют создать, например, эффекты эха или хора, а также повлиять на пространственные характеристики звука.

Echo (эхо). Реализуется с помощью временных преобразований. Фактически для получения эха необходимо на оригинальный входной сигнал наложить его задержанную во времени копию. Для того, чтобы человеческое ухо воспринимало вторую копию сигнала как повторение, а не как отзвук основного сигнала, необходимо время задержки установить равным примерно 50 мс. На основной сигнал можно наложить не одну его копию, а несколько, что позволит на выходе получить эффект многократного повторения звука (многоголосного эха). Чтобы эхо казалось затухающим, необходимо на исходный сигнал накладывать не просто задержанные копии сигнала, а приглушенные по амплитуде.

Reverberation (повторение, отражение). Эффект заключается в придании звучанию объемности, характерной для большого зала, где каждый звук порождает соответствующий, медленно угасающий отзвук. Практически, с помощью реверберации можно "оживить", например, фонограмму, сделанную в заглушенном помещении. От эффекта "эхо" реверберация отличается тем, что на входной сигнал накладывается задержанный во времени выходной сигнал, а не задержанная копия входного. Иными словами, блок реверберации упрощенно представляет собой петлю, где выход блока подключен к его входу, таким образом уже обработанный сигнал каждый цикл снова подается на вход смешиваясь с оригинальным сигналом.

Chorus (хор). В результате его применения звучание сигнала превращается как бы в звучание хора или в одновременное звучание нескольких инструментов. Схема получения такого эффекта аналогична схеме создания эффекта эха с той лишь разницей, что задержанные копии входного сигнала подвергаются слабой частотной модуляции (в среднем от 0.1 до 5 Гц) перед смешиванием со входным сигналом. Увеличение количества голосов в хоре достигается путем добавления копий сигнала с различными временами задержки.

"Обычный" аналоговый звук представляется в аналоговой аппаратуре непрерывным электрическим сигналом. Компьютер оперирует с данными в цифровом виде. Это означает, что и звук в компьютере представляется в цифровом виде.

Цифровой звук - это способ представления электрического сигнала посредством дискретных численных значений его амплитуды. Допустим, мы имеем аналоговую звуковую дорожку хорошего качества (говоря "хорошее качество" будем предполагать нешумную запись, содержащую спектральные составляющие из всего слышимого диапазона частот - приблизительно от 20 Гц до 20 КГц) и хотим "ввести" ее в компьютер (то есть оцифровать) без потери качества. Звуковая волна - это некая сложная функция, зависимость амплитуды звуковой волны от времени. Эту функцию описывают путем хранения ее дискретных значений в определенных точках. Иными словами, в каждой точке времени можно измерить значение амплитуды сигнала и записать в виде чисел. Однако и в этом методе есть свои недостатки, так как значения амплитуды сигнала мы не можем записывать с бесконечной точностью, и вынуждены их округлять. Говоря иначе, мы будем приближать эту функцию по двум координатным осям - амплитудной и временной. Таким образом, оцифровка сигнала включает в себя два процесса - процесс дискретизации (осуществление выборки) и процесс квантования. Процесс дискретизации - это процесс получения значений величин преобразуемого сигнала в определенные промежутки времени.

Квантование - процесс замены реальных значений сигнала приближенными с определенной точностью. Таким образом, оцифровка - это фиксация амплитуды сигнала через определенные промежутки времени и регистрация полученных значений амплитуды в виде округленных цифровых значений (так как значения амплитуды являются величиной непрерывной, нет возможности конечным числом записать точное значение амплитуды сигнала, именно поэтому прибегают к округлению). Записанные значения амплитуды сигнала называются отсчетами. Очевидно, что чем чаще мы будем делать замеры амплитуды (чем выше частота дискретизации) и чем меньше мы будем округлять полученные значения (чем больше уровней квантования), тем более точное представление сигнала в цифровой форме мы получим. Оцифрованный сигнал в виде набора последовательных значений амплитуды можно сохранить.

Однако, надо иметь в виду, что память компьютера не бесконечна, так что каждый раз при оцифровке необходимо находить какой-то компромисс между качеством (напрямую зависящим от использованных при оцифровке параметров) и занимаемым оцифрованным сигналом объемом.

А также, частота дискретизации устанавливает верхнюю границу частот оцифрованного сигнала, а именно, максимальная частота спектральных составляющих равна половине частоты дискретизации сигнала. Попросту говоря, чтобы получить полную информацию о звуке в частотной полосе до 22050 Гц, необходима дискретизация с частотой не менее 44.1 КГц.

Существуют и другие проблемы и нюансы, связанные с оцифровкой звука. Не сильно углубляясь в подробности отметим, что в "цифровом звуке" из-за дискретности информации об амплитуде оригинального сигнала появляются различные шумы и искажения. Так, например, джиттер (jitter) - шум, появляющийся в результате того, что осуществление выборки сигнала при дискретизации происходит не через абсолютно равные промежутки времени, а с какими-то отклонениями. То есть, если, скажем, дискретизация проводится с частотой 44.1 КГц, то отсчеты берутся не точно каждые 1/44100 секунды, а то немного раньше, то немного позднее. А так как входной сигнал постоянно меняется, то такая ошибка приводит к "захвату" не совсем верного уровня сигнала. В результате во время проигрывания оцифрованного сигнала может ощущаться некоторое дрожание и искажения. Появление джиттера является результатом не абсолютной стабильности аналогово-цифровых преобразователей. Для борьбы с этим явлением применяют высокостабильные тактовые генераторы. Еще одной неприятностью является шум дробления. При квантовании амплитуды сигнала происходит ее округление до ближайшего уровня. Такая погрешность вызывает ощущение "грязного" звучания.

На практике, процесс оцифровки (дискретизация и квантование сигнала) остается невидимым для пользователя - всю черновую работу делают разнообразные программы, которые дают соответствующие команды драйверу (управляющая подпрограмма операционной системы) звуковой карты. Любая программа (будь то встроенный в Windows Recorder или мощный звуковой редактор), способная осуществлять запись аналогового сигнала в компьютер, так или иначе оцифровывает сигнал с определенными параметрами, которые могут оказаться важными в последующей работе с записанным звуком, и именно по этой причине важно понять как происходит процесс оцифровки и какие факторы влияют на ее результаты.

3.1 Программа обработки звука Audacity

Порой недостаточно просто записать звук, часто возникает необходимость в его редакции: от изменения громкости до сложных эффектов. Существует ряд программ, которые успешно справляются с данной задачей и кроме того имеют возможность извлекать звуковую информацию с компакт-дисков и, наоборот, записывать аудио CD.

Среди таких программ лидируют Sound Forge, Wave Lab, Cool Edit.

Для работы со звуком в общеобразовательной школе можно предложить кроссплатформенный бесплатный аудиоредактор Audacity.

Audacity - бесплатный, простой в использовании звуковой редактор для:

записи звука;

оцифровки аналоговых записей (кассет, грампластинок);

редактирования файлов в форматах Ogg Vorbis, MP3 и WAV;


Подобные документы

  • Профессиональная обработка звука. Звук и звуковая волна. Программа обработки звука Audacity. Цифровая и аналоговая запись. Аналогово-цифровое преобразование, микширование. Импульсная и частотная модуляция. Хранение оцифрованного звука, сэмплирование.

    курсовая работа [47,9 K], добавлен 13.04.2010

  • Исследование понятия звука, его скорости, длины волны, порогов слышимости. Описание программ для обработки звука, позволяющих записывать музыку, менять тембр звучания, высоту, темп. Особенности звуковых редакторов, реставраторов и анализаторов аудио.

    реферат [5,1 M], добавлен 03.11.2013

  • Суть MIDI-технологии и типы музыкальных программ. Основные возможности программ: редакторов цифрового аудио, секвенсоров (программ для написания музыки), анализаторов и реставраторов аудио, трекеров. Копирование и сжатие цифрового звука с компакт-дисков.

    реферат [21,1 K], добавлен 27.02.2009

  • Анализ процесса оцифровки зависимости интенсивности звукового сигнала от времени. Характеристика технологии создания музыкальных звуков в современных электромузыкальных цифровых синтезаторах. Изучение основных звуковых форматов, способов обработки звука.

    курсовая работа [2,3 M], добавлен 23.11.2011

  • Цифровое представление звуковых сигналов. Устройства вывода звуковой информации: колонки, динамик и наушники. Устройства ввода звуковой информации. Частота и интенсивность звука. Амплитуда звуковых колебаний, мощность источника звука, диапазон колебаний.

    реферат [133,3 K], добавлен 08.02.2011

  • История компьютеризации музыкального обучения. Функциональные возможности компьютера по организации обмена музыкальной информацией. Рассмотрение технологий и средств обработки звуковой информации. Применение технологии создания позиционируемого 3D звука.

    реферат [44,2 K], добавлен 18.12.2017

  • Восприятие звуковых раздражений. Частота, амплитуда, фаза как характеристики звука. Представление и способы передачи цифровой информации. Особенности дискретизации звука. Способы записи информации: бит в бит; сжатие; структура болванки CD-R; запись CD-R.

    реферат [23,4 K], добавлен 10.11.2009

  • Рассмотрение основ поддержки звука в современных компьютерах и основных аудиоустройств. Изучение правил установки звуковой карты и драйверов, выбор колонок. Описание проблем, связанных с аппаратным и программным обеспечением. Алгоритм обработки звука.

    курсовая работа [3,2 M], добавлен 16.03.2014

  • Понятие звуковой информации как кодирования звука, в основе которого лежит процесс колебания воздуха и электрического тока. Величина слухового ощущения (громкость). Временная дискретизация звука, ее частота. Глубина и качество звуковой информации.

    презентация [545,6 K], добавлен 13.05.2015

  • Понятие звука, физиологические и психологические основы его восприятия человеком. Основные критерии и параметры звука: громкость, частота, пространственное положение источника, гармонические колебания. Система пространственной обработки звука EAX.

    презентация [952,3 K], добавлен 10.08.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.