Кодирование звуковой информации

     t=i*T_d,

     где i - номер дискретного отсчета сигнала от 0 до N-1; T_d - период дискретизации сигнала (интервал времени, через который берутся отсчеты сигнала). T_d = 1/F_d, где F_d - частота дискретизации (например, 44,1 кГц). Fk - частота k-й гармоники, вычисляемая по формуле

     звуковой  электромузыкальный синтезатор цифровой

     F_k=k*F_d/N.

     Другими словами, F_k = k*F₁. Такое же соотношение существует между гармониками (в смысле координат вершин "колоколов") в спектре музыкального сигнала. Таким образом получается, что даже спектр белого шума ( стационарный шум, спектральные составляющие которого равномерно распределены по всему диапазону задействованных частот), вычисленный с помощью БПФ, состоит из суммы "гармонических" гармоник. В данном случае над принять во внимание, что БПФ - это всего лишь один из многих инструментов анализа сигналов, математически устроенный определенным образом и обладающий некоторыми парадоксальными свойствами. То, что любой сигнал можно представить (используя БПФ) суммой "гармонических" гармоник с постоянными во времени амплитудами, вовсе не означает, что физически сигнал на самом деле был сгенерирован в виде такой суммы! Например, реальный сигнал может быть физически сгенерирован как сумма нескольких быстро затухающих или возрастающих синусоидальных колебаний с произвольными некратными частотами. Однако его оцифрованный с некоторой частотой дискретизации отрезок произвольной длительности математически с помощью БПФ всегда можно представить в виде суммы "чистых" гармоник с постоянной амплитудой, что значительно усложнит нам понимание истинной природы анализируемого сигнала и его синтез. Например, БПФ короткого отрезка быстро затухающей одиночной синусоиды даст широкий спектр, состоящий из десятков гармонических сигналов. Естественно, такой сигнал гораздо сложнее генерировать с вычислительной точки зрения, чем одиночную синусоиду с быстро уменьшающейся амплитудой. Следовательно, БПФ малопригодно для анализа гармонической структуры музыкального сигнала (с целью использования результатов анализа для синтеза) на стадии атаки и, в некоторых случаях, на стадии затухания.

     На  стадии поддержки БПФ позволяет  провести довольно детальные исследования. Однако точность анализа с помощью  простейшей формы БПФ, доступной  в программах CoolEdit и WaveLab, ограничена величиной, равной 1/T Гц, где T - длина в секундах подвергавшегося БПФ участка сигнала. Положим, мы исследуем сигнал, состоящий из 4410 отсчетов при частоте дискретизации 44,1 кГц. Длина его по времени составит 0,1 секунды, и, следовательно, точность измерения частот гармоник с использованием БПФ не превысит 10 Гц, а это весьма заметная для музыканта ошибка. Надо заметить, что нота длинной 0,1 секунды - не такая уж большая редкость в реальных музыкальных произведения. Но получается, что с помощью простейших форм БПФ измерить с приемлемой точностью (0,1-0,5 Гц) частоту основного тона музыкального звука в этом случае практически невозможно. Поэтому при анализе спектра сигналов используют метод сверхвысокого разрешения Прони. В этом методе сигнал представляется в виде суммы затухающих или нарастающих синусоид, частоты которых вычисляются с высочайшей точностью в процессе анализа сигнала по формулам Прони и могут не образовывать гармонический ряд. Данный метод гораздо больше, чем БПФ, соответствует физической природе музыкальных сигналов и позволяет проводить анализ звуков на стадии атаки и затухания.

     Почему  же так важен анализ спектров музыкальных  сигналов? Дело в том, что сигналы, имеющие сходные амплитудные  спектры (БПФ или Прони), имеют сходное звучание, хотя форма сигналов во временной области при этом может существенно различаться. Простейший пример - два отрезка белого шума. Звучат они одинаково (шипение), а вот их временные отсчеты (или осциллограммы) могут не совпадать ни в одной точке! Зато их усредненные БПФ-спектры будут одинаковыми. Некоторые методы синтеза (в частности, частотной модуляции) музыкальных звуков интенсивно используют это свойство человеческого слуха. 
 
 

7. Синтез  музыкальных звуков

     Обобщенно технология создания музыкальных звуков в современных электромузыкальных цифровых синтезаторах выглядит так: с  помощью цифрового устройства, использующего  волновой табличный, частотно-модуляционный, физического моделирования, аддитивного  гармонического синтеза и другие методы, генерируется так называемый сигнал возбуждения с заданной высотой  звука. Он должен иметь спектральные характеристики, максимально похожие на характеристики имитируемого музыкального инструмента на стадии поддержки. Затем сигнал возбуждения подается на фильтры, имитирующие амплитудно-частотные характеристики излучающих звук поверхностей (корпус, дека и т. д.) реальных музыкальных инструментов, и управляемые сигналом амплитудной огибающей фильтры, создающие эффект большего количества высоких частот во время стадии атаки и последующего их уменьшения. Одновременно формируется амплитудная огибающая сигнала с помощью умножения временных отсчетов сигнала на временные отсчеты образцовой для данного типа реального музыкального инструмента амплитудной огибающей. Могут быть добавлены частотное и амплитудное вибрато.

     Далее обычно сигнал обрабатывается электронными звуковыми эффектами реверберации и хоруса. Иногда используются дополнительные эффекты: флэнжер, pitch-shifter, speaker simulator, гармонайзер, подавитель шумов, эквалайзер и другие. Если синтезируется нескольких одновременно звучащих нот разных музыкальных инструментов, то большинство описанных операций в мощных цифровых устройствах выполняется для каждой ноты каждого инструмента отдельно. Результирующий сигнал получается суммированием в цифровом виде всех составляющих звуков и только после этого преобразуется из цифрового представления в аналоговое с помощью высококачественного ЦАП. Естественно, в конкретных реализациях цифровых синтезаторов музыкальных звуков некоторые этапы могут быть упрощенны или вовсе отсутствовать, что, конечно, не улучшает качество их звука. Обычно синтезаторы получают в среде музыкантов упрощенное название по типу примененного в них генератора возбуждающей функции. Например, если применяется волновой табличный генератор, то и все устройство целиком может быть названо "wavetable synthesizer" - синтезатор с вэйвтейблом, или табличный синтезатор. 

8. Обработка звука

     Обработка звука бывает разноплановой и  зависит от целей, которые преследуют при обработке. Это может быть подавление шумов, наложение звуковых фильтров, добавление реверберации или дилея, выведение на передний план определённых частот и т.п.

     Наиболее  необходимой и практически повсеместно  используемой процедурой является подавление шумов. Шумы могут быть как внешними, случайно записанными на микрофон фоновыми звуками в помещении с плохой звукоизоляцией, так и внутрисистемными, возникшими вследствие плохого экранирования  шнуров и прочего звукозаписывающего оборудования. Шумы имеют свои частоты, диапазон которых сравнительно узок. Это позволяет подавлять их путём  простой эквализации, то есть - убирать частоты, на которых больше всего шума и меньше всего нужных звуков. Запись, на которой шумы занимают сравнительно небольшой диапазон, не соприкасающийся с диапазоном других звуков, считается чистой. Запись, на которой шумы звучат почти на всех частотах, считается грязной, так как их практически невозможно подавить без ущерба для нужных звуков.

     Реверберация  считается вторым по востребованности шагом в обработке звука. Реверберация - это постепенное затухание звука, например, в большом помещении с хорошей акустикой. При небольшой продолжительности она добавляет вокалу или сольным инструментам глубину и выразительность звучания, поэтому её используют довольно часто. В отличие от простого эха, которое просто повторяет звук несколько раз, при этом, затихая, реверберация прогрессивно меняет соотношение частот повторяемого звука, что может создавать самые разнообразные эффекты.

     После реверберации по популярности, пожалуй, стоят дилей-эффекты. Или попросту задержки звука. Это может быть как обычное эхо любой частоты затухания, так и более изысканные дилеи. Особенно дилей может понадобиться при обработке моно-звука и превращении его в псевдостерео. Для этого производится совсем незначительная задержка звука в одном из каналов. При этом одному каналу желательно добавить немного «сухости» (средних частот). Тогда бывший моно-звук начинает звучать в разных каналах и чуть-чуть по-разному, что и создаёт эффект стерео.

     Если  прибавить немного высоких и  средних частот и совсем не использовать реверберации и дилея, то создаётся популярный в последнее время «эффект присутствия», как будто вокалист поёт прямо в комнате.

     Фильтры - это эквализационные схемы, которые накладываются на записанный звук. Фильтры бывают статические и динамические. Статические фильтры просто убирают некоторые частоты трека, добавляя другие, а динамические постоянно меняют соотношение частот по определённой круговой схеме, из-за чего звук кажется «плавающим».

     Заключение

     На  сегодня совершенно очевидно лишь одно – цифровые технологии находятся  лишь в начале своего пути, и нам  еще только предстоит понять, что  значит их повсеместное внедрение совместно  с миниатюризацией, наращиванием вычислительных мощностей и объемов памяти.

     Совершенно  ясно, что цифровые технологии очень  скоро завоюют новые, еще не захваченные  рубежи, и что от повсеместного  применения этих технологий никуда не деться. Опасаться этого процесса можно, но сопротивляться ему бесполезно.

     Цифровые  же технологии пока еще очень молоды, и только это позволяет «аналогу»  еще оставаться на плаву. Достаточно быстрое развитие и постоянное удешевление  цифровых устройств дает основание  утверждать, что совсем скоро «цифра»  полностью вытеснит аналоговые методы записи и обработки информации. Только представьте себе, как развитие этих технологий может повлиять на окружающий нас мир! Все это лишь укрепляет  мысли о том, что путь не близок, и что самое интересное нам  еще только предстоит увидеть.

     Компьютерные  технологии являются одной из самых  развивающихся отраслей современного мира. Буквально каждую неделю создаются  всё более новые и усовершенствованные  программы и техника. Конечно, это  делает информатику сложной наукой, но, в то же время, именно по этой причине она интересна. Обработка звуковой информации представляется сложный, но необходимый в наше время процесс. Однако, благодаря разработке множества средств форматирования аудиозаписей, заниматься этим становится всё проще, даже для обычного пользователя. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Список  используемой литературы:

1. Рош У.Л. Библия мультимедиа - Киев: ДиаСофт, 1998- 800 с.
2. Информационная культура: Кодирование информации. Информационные модели. 9-10-е классы - М.: Дрофа, 2000 - 208 с.
3. Угринович Н.Д. Информатика и информационные технологии. Учебное пособие для 10-11-х классов. Углубленный курс - М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2000 - 440 с.
4. Кенцл Т. Форматы файлов Internet - СПб.: Питер, 1997 - 320 с.
5. Симаненков Д. Тема номера. Компьютерра № 30-31, с. 20-33; № 32/1998, с. 20-28 (http://www.computerra.ru/offline/1998/258 и http://www.computerra.ru/offline/1998/260).
6. Еремин Е.А. Представление звуковой информации в ЭВМ. Информатика 2004, № 45, с. 16-17.
7. http://www.inf1.info/sound
8. http://museum-pat.narod.ru/date/teo_tk.html