A2B31SMS 11. PŘEDNÁŠKA 4. prosince 2014

Rozměr: px

Začít zobrazení ze stránky:

Download "A2B31SMS 11. PŘEDNÁŠKA 4. prosince 2014"

Stanislava Pešková
před 7 lety
Počet zobrazení:

1 A2B31SMS 11. PŘEDNÁŠKA 4. prosince 214 Číslicové audio efekty Hřebenové filtry Fázovací filtry Dozvuky Konvoluční reverb Schroederův algoritmus modelování dozvuku

2 Číslicové audio efekty Filtrace - DP, HP, ekvalizace Časově proměnné filtry - flanger, chorus, phaser Modulátory - kruhová modulace, tremolo (AM), vibráto (FM) Nelineární zpracování - komprese, expanze, limitace, zkreslení Efekty založené na časovém zpoždění - echo, reverb

3 ---> Im ---> H(exp(j*w)) Impulsní ch. Hřebenový FIR filtr ---> Im ---> H(exp(j*w)) Impulsní ch. y[ n] x[ n] g x[ n D] H( z) 1 g z D z D z D g 5 Hrebenovy FIR filtr 6.radu 1 5 Hrebenovy FIR filtr 7.radu g -g > w > n (vzorky) -15 +g -g > w > n (vzorky) > Re > Re

4 FIR filtr se dvěma nulami

5 FIR filtr se třemi nulami

6 FIR filtry (klouzavý průměr a hřebenový filtr)

7 FIR filtry

8 ---> H(exp(j* )) Impulsní ch. ---> Im y[ n] x[ n] g y[ n D] Hřebenový IIR filtr H( z) 1 g 1 z D z D z D g 2 Hrebenovy IIR filtr 6.radu g -5 -g > > n (vzorky) > Re

9 ---> arg(h(exp(j* ))) Impulsní ch. ---> Im ---> H(exp(j* )) Číslicový fázovací filtr y[ n] g y[ n D] g x[ n] x[ n D] H( z) g 1 z g z D D z gz D D 1 g g z D z 1/ g D g 5 allpass > > > n (vzorky) > Re

Frequency amplituda Karplusův Strongův alg. 4 2-2 -4.5 1 1.

10 Frequency amplituda Karplusův Strongův alg cas [s] x Time

11 Karplusův Strongův alg. kytara harfa mandolína klavír bicí

Karplusův Strongův alg. fs = 44.1e3; % [Hz] doba= 4; % [s] z = [ ]; g =.5; f = [82.4 11 146.8 196 246.9 329.

12 Karplusův Strongův alg. fs = 44.1e3; % [Hz] doba= 4; % [s] z = [ ]; g =.5; f = [ ]; % [Hz] for k=1:length(f) x=zeros(1,doba*fs); % generovani budiciho signalu D=round(fs/f(k)) % modelujiciho drnknuti x(1:d)=randn(1,d); % buzeni explozi bileho sumu a=[1 zeros(1,d-1) -g -g]; b=[1]; y=filter(b,a,x); z=[z y]; end;

13 Dozvuky - přímá konvoluce audio signálu a zaznamenané impulsní charakteristiky prostoru klady: efektivní realizace dozvuku zápory: nelze nastavovat parametry výpočetně náročné

Dozvuky - přímá konvoluce audio signálu a zaznamenané impulsní charakteristiky prostoru klady: efektivní realizace dozvuku zápory: nelze nastavovat parametry výpočetně náročné

14 Dozvuky - přímá konvoluce audio signálu a zaznamenané impulsní charakteristiky prostoru klady: efektivní realizace dozvuku zápory: nelze nastavovat parametry výpočetně náročné - systémy složené ze zpožďovacích členů a z filtrů klady: velmi snadná změna parametrů simulace velkého rozsahu efektů (umělý/realistický) zápory: obtížnější nastavení reality

15 Konvoluce Konvoluční reverb Známe-li impulsní charakteristiku místnosti, pak dozvuk lze snadno vytvořit konvolucí impulsní charakteristiky a vstupního signálu

16 Konvoluce Konvoluční reverb Známe-li impulsní charakteristiku místnosti, pak dozvuk lze snadno vytvořit konvolucí impulsní charakteristiky a vstupního signálu - použití filtrů omezuje délka impulsní charakteristiky (několik stovek vzorků) - konvoluce se však snadno implementuje pomocí FFT - konvoluci dvou signálů v časové oblasti odpovídá násobení jejich Fourierových obrazů - Existují komerční konvoluční reverby (Altiverb) + řada syntezátorů má efekt konvoluční reverb (používá se imp.char. místností i nástrojů) Volně stažitelné impulsní charakteristiky

17 Konvoluční reverb v MATLABu function [y]=konv_reverb(h,x) N = length(x)+length(h)-1; % délka výstupního signálu NFFT = 2.^nextpow2(N); % nalezení nejmenší % mocniny 2 > N H=fft(h,NFFT); % Fourierova transformace h X=fft(x,NFFT); % Fourierova transformace x Y=X.*H; % násobení ve frekvenční oblasti % představuje konvoluci v časové % oblasti y=real(ifft(y)); % zpětná Fourierova transform y=y(1:n); y=y/max(abs(y)); % normování výstupu

18 Audio efekty založené na časovém zpoždění (dozvuky a echa) original original jednoduche echo x nasobne echo K signálu přičítáme stejný signál, avšak zpožděný a tlumený (jednoduché echo) x Zpoždění vnímáme jako echo, je-li delší než 5 ms Malé zpoždění přináší oživení a rozjasnění zvuku Rychlost zvukové vlny je 35 m/s (331,4 +,6 T)

19 Audio efekty založené na časovém zpoždění (dozvuky a echa) Dozvuk,5 sekundy => zvuková vlna urazí 175 metrů Např. v koupelně o 3m by se vlna odrazila 58x (pak by byla vlna více či méně absorbována)

20 Audio efekty založené na časovém zpoždění (dozvuky a echa) Přímá vlna (bez odrazů) přímá cesta k posluchači První odrazy Odražené vlny příchází,1-,1 s po přímé vlně

21 Audio efekty založené na časovém zpoždění (dozvuky a echa)

22 Audio efekty založené na časovém zpoždění (dozvuky a echa) Dozvuk obsahuje tisíce pozdějších odrazů Stand.doba dozvuku -pokles o 6 db Typický koncertní sál má dozvuk sekundy Chrám sv. Víta až 8 s Odrazy impulsního signálu (exponenciální tlumení)

32 Audio efekty založené na časovém zpoždění (dozvuky a echa), př.36 Zvukový efekt Zpoždění v sekundách Filtrační koeficient pod mostem,4,3 v chrámu,25,3 elektronicky vytvářený umělý dozvuk,2,9 klasické echo,15,5 v podzemní chodbě,12,7 v koncertní sini,1,4 elektronický efekt,85,9 ve sprše,3,6 v malé místnosti,1,5 mikrofonní zpětná vazba,1,97

33 Schroedrův algoritmus modelování dozvuku HF - hřebenové filtry: určují délku ozvěny (délka zpoždění je 1 až 5 ms; zapojují se paralelně) AF - all-pass filtry: zahuštují a rozprostírají ozvěny (délka zpoždění je do 5 ms; zapojují se do kaskády) Realističtější modelování dozvuku Pracné nastavení parametrů modelu

Audio efekty založené na časovém zpoždění (dozvuky a echa), př.36 E = [.4.3.25.3.2.9.15

34 Audio efekty založené na časovém zpoždění (dozvuky a echa), př.36 E = [ ]; for k=1:length(e) zpozdeni = E(k,1); g = E(k,2); D = round(zpozdeni*f_s); % [vzorky] a = [1 zeros(1,d-1) -g]; y = filter(1,a,x); soundsc( y',f_s) pause(3) end;

35 E = [ ]; Audio efekty založené na časovém zpoždění (dozvuky a echa) for k=1:length(e) zpozdeni = E(k,1); g = E(k,2); D = round(zpozdeni*f_s); % [vzorky] a = [1 zeros(1,d-1) -g]; y = filter(1,a,x); soundsc(y',f_s) pause(3) end;

Podobné dokumenty

X31ZZS 7. PŘEDNÁŠKA 10. listopadu 2014

X31ZZS 7. PŘEDNÁŠKA 10. listopadu 2014 X3ZZS 7. PŘEDNÁŠKA. listopadu 4 Jedoduché číslicové filtry Klouavé průměry Úkopásmové ádrže Difereciátory Hřebeové filtry Karplusův Strogův algoritmus Fáovací filtry Audio efekty aložeé a časovém požděí