syntÉza audio signÁlŮ - sami
TRANSCRIPT
Roman Č[email protected]
B2, místn.525tel. 224 352 236
http://sami.fel.cvut.cz/syn/
B2M31SYN –
SYNTÉZA AUDIO SIGNÁLŮ
zima 2020-2021
B2M31SYN – 1. PŘEDNÁŠKA
• Organizace výuky a úvod do předmětu
Hodnocení a podmínky udělení zápočtu
Obsah předmětu
Literatura
• Úvod do číslicové syntézy signálů
Syntézy (ukázky)
• Cvičení
Aliasing
Kvantování
Časové obálky
B2M31SYN – 1. PŘEDNÁŠKAGarant, přednášející, cvičící:
Prof. Ing. Roman Čmejla, CSc.
Katedra: teorie obvodů
Přednášky: středa od 09:15 v místnosti 413
Cvičení: učebna 413, středa 11:00
Zápočet: na základě semestrální práce
Zkouška: 60 bodů semestrální práce
40 bodů písemný test u zkoušky
B2M31SYN – 1. PŘEDNÁŠKA
• Hodnocení a podmínky udělení zápočtu
- účast na přednáškách je doporučena
• Požadavek na zápočet
- odevzdání sem. práce
• Dosažitelné body
semestrální práce ... max 60 bodů
zkouška ............. max 40 bodů
B2M31SYN – 1. PŘEDNÁŠKA
• Výsledné hodnocení
A ... 91 a více
B ... 81 až 90
C ... 71 až 80
D ... 61 až 70
E ... 50 až 60
F ... < 50
Semestrální práce• Téma: Syntéza audio signálů
Generujte audio signál v prostředí MATLAB.
• Termín odevzdání: do 31.prosince 2020, 24:00
• Způsob odevzdání: zaslání všech souborů na
adresu cmejla.zavinac.fel.cvut.cz• *.m ... všechny zdrojové soubory pro syntézu
• *.mid ... použité zdrojové midi soubory
• *.m4a ... tři výstupní syntetické soubory
• *.pdf ... zpráva s popisem technik + odkaz na zdroje
Laboratorní řád ve výukové
laboratoři 413
• 1. Studenti smějí být v laboratoři jen v přítomnosti vyučujícího.
• 2. Příkazy vyučujícího vedoucího cvičení musí být bezpodmínečně
dodržovány.
• 3. Manipulace s měřícím zařízením je možná pouze se souhlasem
vyučujícího.
• 4. Elektrický rozvod smí zapínat pouze vyučující.
• 5. Studenti jsou povinni sledovat při měření stav přístrojů a zařízení.
V případě nebezpečí jsou povinni vypnout elektrický rozvod.
• 6. Závady na přístrojích nebo zařízení musejí studenti ihned hlásit
vyučujícímu.
• 7. Opustit laboratoř je dovoleno jen se souhlasem vyučujícího.
B2M31SYN – 1. PŘEDNÁŠKA23. září 2020
• Organizace výuky a úvod do předmětu
Hodnocení a podmínky udělení zápočtu
Obsah předmětu
Literatura
• Úvod do číslicové syntézy signálů
Syntézy (ukázky)
• Cvičení
Laboratorní řád ve výukové laboratoři 405
MATLAB
Aliasing
Kvantování
Časové obálky
B2M31SYN – 2. PŘEDNÁŠKA30. září 2020
Číslicové signály
Aperiodické
Periodické
Aplikace
Zvuky telefonu
Hudební stupnice
Tónová volba
Součet dvou sinusovek
Tabulková (wavetable) syntéza
Tabulkový oscilátor
Interpolace
Pitch posunutí
Příklad tabulkové syntézy banja
Generátor Morseovy abecedy
• >> morse('sos
pomoc')
• . . ./- - -/. . .//. - - ./- - -
/- -/- - -/- . - ./
http://www.shaman.cz/sifrovani/morseova-abeceda.htm
Tónová volba(DTMF - Dual Tone Multi-Frequency)
• Frekvence nejsou:
– násobkem jiné frekvence
– rozdílem či součtem frekvencí
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000-1
-0.5
0
0.5
1
Time
Freq
uenc
y
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 18000
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1 2 3 4 5
Tabulková (wavetable) syntéza
• Při tabulkové syntéze simulujeme
nástroj pomocí vzorků vyjmutých ze
skutečného nástroje
Protože není možné, aby v paměti byly uchovány
vzorky všech výšek tónů od všech nástrojů,
je v paměti uložena vždy od každého
nástroje pouze sada jeho tónů
• Tóny jiných výšek, než ty, které jsou uloženy
v paměti, se potom vytvářejí pomocí nejbližšího
uloženého vzorku
Tabulková (wavetable) syntéza% transformace tabulky s jednou periodou f0
% na libovolne dlouhy signal o frekvenci f1
% pomoci linearni interpolace
doba=1;
ind = mod(0:delta:(delta*doba*fs-1),N0)+1;
x=ind-floor(ind);
P=[P P(1)];
A=P(floor(ind));
B=P(ceil(ind));
y=(B-A).*x+A;
stem(ind)
stem(y)
Tabulková (wavetable) syntéza
% priklad tabulkove syntezy banja
[x,fs]=wavread('banjo.wav');
P=x(144:172);
Tabulková syntéza
Ukázky semestrálních prací
Tulach Lukáš Chtíc, aby spal
Samohlásková syntéza zpěváka v doprovodu trubek
Aditivní a wavetable syntéza, tremolo
B2M31SYN – 3. PŘEDNÁŠKA7 . října 2020
• Periodické průběhy
• Harmonická analýza
• Harmonická syntéza
• Fourierovy řady
• Spektrum
• Barva zvuku
• Aditivní syntéza a spektrální modelování
• Parciály
Aditivní syntéza– sčítání jednotlivých frekvenčních složek
– teorie je založena na Fourierových řadách
• barva zvuku = obsah spektrálních složek
– jasné zvuky - zdůrazněné sudé harmonické
– duté zvuky - pouze liché harmonické
)5sin(4,0)4sin(6,0
)3sin(4,0)2sin(6,0)sin(2,0)(
00
000
tt
ttttx
)5sin(2,0)3sin(4,0)sin(8,0)(000ttttx
>> priklad11
Aditivní syntéza
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000-1
-0.5
0
0.5
1
Time
Fre
quency
0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.40
1000
2000
3000
4000
5000
0 1000 2000 3000 4000 5000 60000
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
0.12
h1h2h3h4h5h6h7h8h9
Analýza harmonických
Aditivní syntéza ptáků
• Drozd stěhovavý - Turdus migratorius
Aditivní syntéza
Ukázky semestrálních prací
Burša Petr "Tichá noc"
aditivní syntéza flétny ze sedmi harmonických složek + FM pro
vibráto + nelineární tvarování + spektrální modelování s bílým
šumem a rezonátorem
Dřínovský Martin Hororová zvuková sekvence první část tvoří Bachova Toccata
a Fuga v D-mol hraná na varhany s efektem dozvuku
simulujícím prostředí chrámu (aditivní syntéza). Druhá část
sestává z útěku lesem za větrné (filtrační syntéza = bílý šum +
rezonátor) a chladně noci. Tato část je zakončena výkřikem
(LPC filtrační syntéza).
Klicpera Jakub "Elektrický valčík"
syntéza klavíru a harmoniky
Krejčí Vítězslav Syntéza smyčců, resyntéza zvuků Yamaha
spektrální modelování, aditivní syntéza Körber Karel B. Smetany – Vltava
Aditivní syntéza (flétna, piano, smyčce), AM
Knoppová Stanislava "Piráti z Karibiku"
aditivní resyntéza flétny + polyfonie
Krejčí Vítězslav Syntéza smyčců, resyntéza zvuků Yamaha
spektrální modelování, aditivní syntéza
B2M31SYN – 4. PŘEDNÁŠKA14. října 2020
• Spektrální analýza
• Fourierovy řady
• Diskrétní Fourierovy řady
• Fourierova transformace
• Diskrétní Fourierova transformace
• Fázový vokodér
• Analýza
• Transformace
• Syntéza
• Triky – změny v čase a ve frekvenci
1
0
21 n
k
n
mkj
km exn
X
1
0
21 n
m
n
mkj
mk eXn
x
Vokodér
Re-syntéza
Krátkodobá Fourierova transformace
Vokodér
Frekvenční posunutí bez časového zkreslení
Studiový nástroj (korekce tempa)
Libovolné frekvenční či amplitudové změny
Prodloužení a zkrácení bez frekvenčních změn
Triky s vokodérem
(korekce ladění)
% spectral manipulation
%
coef=0.02;
r=abs(X')./window_length
;
Y = (X'.*r./(r+coef))';
Potlačení šumu pomocí vokodérunonlinear spectral subtraction
[Vaseghi,S.V.: Advanced Signal Processing and Digital Signal Processing]
B2M31SYN – 5. PŘEDNÁŠKA21. října 2020
• Filtrační syntézy
– buzení šumem
– pulzní buzení
• Jednoduché číslicové filtry
– filtry s jedním pólem a jednou nulou
– číslicové filtry v MATLABu
• Aplikace jednoduchých číslicových filtrů
– filtrace řeči
– přelaďování filtru
– aplikace s šumem a obálkami
Filtrační syntéza
housle
0 0.5 1 1.5 2 2.5-1
0
1
0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06
-1
0
1
0 0.5 1 1.5 2 2.5
-50
0
50
Time
Fre
quency
1 2 3 4 5 6 7
x 104
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
% filtr (model housli)
%%%%%%%%%%%%%
F = [500, 1500, 3000, 4000];
BW = [300, 200, 700, 1500];
– tvarování spektra širokopásmových signálů
Filtrační syntéza
klarinet
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8
-0.5
0
0.5
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.80
0.2
0.4
0.6
0.8
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8
-0.5
0
0.5
% navrh rezonatoru
fr = 900; % rezonancni frekvence
B = 1200; % sirka pasma rezonatoru
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 100
500
1000
F0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10-0.5
0
0.5
vitr
---> cas [s]
frekvence
0 1 2 3 4 5 6 7 8 90
2000
4000
Filtrační syntéza větru
0 50
0.5
1
A
0 50
2000
4000
B
0 50
500
1000
fr
0 2 4 6 8 10 12 14 16
x 104
-1
0
1
vitr
---> cas [s]
frekvence
0 2 4 6 8 10 12 14 16 180
2000
4000
Filtrační syntéza vln
Gregor Pavel Kostel v horách
zvony vytvořené FM modulací, přidaná AM modulace + echo,
vítr vytvořený filtrační syntézou
Subtrakční syntéza
Anisimova Elena Zpěv ptáků v krajině
AM, FM, aditivní syntéza
Kolacia Martin Rozjíždející se parní lokomotiva s píšťalou
AM, filtrační syntéza
Ukázky semestrálních prací
B2M31SYN – 6. PŘEDNÁŠKA4. listopadu 2020• Hlas a řeč
– fonace, prosodie, artikulace
– hlasivkový tón, formanty
• Hudební nástroje
– rozdělení podle vzniku tónu
– rozsahy, spektra, formanty
• Formantové syntézy
– Klattův formantový syntetizér
• Číslicové pásmové propusti
– filtry se dvěma póly
– řazení filtrů
• Aplikace
– banka filtrů (rezonátorů)
– filtrační syntézy s časově prom. filtry
– formantové syntézy (samohlásky, nástroje)
– potlačení šumů
Generování samohlásek
Audio demonstrace modifikace harmonického zdroje tvarováním „hlasového ústrojí“
[San Franciso Exploratorium]
A
E
I
O
U
B2M31SYN – 7. přednáška "CROSS" LPC SYNTÉZA11. listopadu 2020
• Vzájemná syntéza (Cross Synthesis)
• Lineární predikce LPC (linear prediction coding)– LPC analýza
– LPC spektra
– signál chyby predikce
– odhad řádu AR modelu
– LPC syntéza
– LPC vokodér
- impulzní buzení
- bílý šum
- chybový signál
• Aplikace:
- změna časového měřítka
- pitch shifting
- "cross" syntéza
B2M31SYN – 8. přednáška
Modulační syntéza18. listopadu 2020
– Amplitudová modulace
– Frekvenční modulace
– Syntetické zvony
– Jednoduché syntetické FM nástroje
– Syntetické zvuky – vítr
05
1015
2025
-20
-10
0
10
20-0.5
0
0.5
1
modulacni indexporadi postr.pasma
Time
Fre
quency
0 5000 10000 150000
0.2
0.4
0.6
0.8
1
Time
Fre
quency
0 5000 10000 150000
0.2
0.4
0.6
0.8
1
Modulační syntéza
– Amplitudová modulace
– Frekvenční modulace
– Syntetické zvony
– Jednoduché syntetické FM nástroje
– Syntetické zvuky – vítr
Amplitudová modulace
– Změna amplitudy jiným signálem
tftfmtf cm 2sin2sin1)(
fc modulační frekvence
fm nosná frekvence
m hloubka modulace
Amplitudové modulace
0 0.2 0.4 0.6 0.8
-0.5
0
0.5
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000
500
1000
1500
2000
0 0.2 0.4 0.6 0.8
-1
0
1
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000
1000
2000
3000
0 0.2 0.4 0.6 0.8
-1
0
1
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000
1000
2000
3000
0 0.2 0.4 0.6 0.8
-1
0
1
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000
1000
2000
3000
0 0.2 0.4 0.6 0.8
-1
0
1
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000
500
1000
15002000
2500
x = 0.5*cos(2*pi*750*t) + 0.5*cos(2*pi*450*t)
x = cos(2*pi*600*t).*cos(2*pi*150*t)
x = (1 + 1*sin(2*pi*150*t)).*sin(2*pi*600*t)
x = (1 + mi.*sin(2*pi*150*t)).*sin(2*pi*600*t)
mi = 0…1
x = (1 + mi.*sin(2*pi*4*t)).*sin(2*pi*400*t)
mi = 0…1
x = (1 + mi.*sin(2*pi*4*t)).*sin(2*pi*400*t).*exp(-t)
mi = 0…1
Amplitudová modulace
fc = 500Hz
fm = 2.5, 5, 10, 25, 50, 100, 250 Hz
fc = 500Hz
fm = 4.05, 8.09, 16.2, 40.5, 80.9, 162, 405 Hz
Harmonické a neharmonické modulační frekvence, m = 0.5
Amplitudová modulace
fc = 500Hz
fm = 2.5, 5, 10, 25, 50, 100, 250 Hz
fc = 500Hz
fm = 4.05, 8.09, 16.2, 40.5, 80.9, 162, 405 Hz
Harmonické a neharmonické modulační frekvence, m = 0.5
Amplitudová modulace
fc = 5000Hz
fm = 2.5, 5, 10, 25, 50, 100,
250, 500, 1000, 2500 Hz
fc = 5000Hz
fm = 4.05, 8.09, 16.2, 40.5, 80.9,
162, 405, 809, 1618, 4045 Hz
Harmonické a neharmonické modulační frekvence, m = 0.5
Amplitudová modulace
fc = 5000Hz
fm = 2.5, 5, 10, 25, 50, 100,
250, 500, 1000, 2500 Hz
fc = 5000Hz
fm = 4.05, 8.09, 16.2, 40.5, 80.9,
162, 405, 809, 1618, 4045 Hz
Harmonické a neharmonické modulační frekvence, m = 0.5
Amplitudová modulaceZvětšení hloubky
modulace, m = 0 .. 1
fc = 500Hz
fm = 2.5, 5, 10, 25, 50, 100, 250 Hz
fc = 500Hz
fm = 4.05, 8.09, 16.2, 40.5, 80.9, 162, 405 Hz
Amplitudová modulaceZvětšení hloubky
modulace, m = 0 .. 1
fc = 500Hz
fm = 2.5, 5, 10, 25, 50, 100, 250 Hz
fc = 500Hz
fm = 4.05, 8.09, 16.2, 40.5, 80.9, 162, 405 Hz
Amplitudová modulaceZvětšení hloubky
modulace, m = 0 .. 1
fc = 5000Hz
fm = 2.5, 5, 10, 25, 50, 100,
250, 500, 1000, 2500 Hz
fc = 5000Hz
fm = 4.05, 8.09, 16.2, 40.5, 80.9,
162, 405, 809, 1618, 4045 Hz
Amplitudová modulaceZvětšení hloubky
modulace, m = 0 .. 1
fc = 5000Hz
fm = 2.5, 5, 10, 25, 50, 100,
250, 500, 1000, 2500 Hz
fc = 5000Hz
fm = 4.05, 8.09, 16.2, 40.5, 80.9,
162, 405, 809, 1618, 4045 Hz
Frekvenční modulace
fc = 500Hz
fm = 2.5, 5, 10, 25, 50, 100, 250 Hz
fc = 500Hz
fm = 4.05, 8.09, 16.2, 40.5, 80.9, 162, 405 Hz
Harmonické a neharmonické modulační frekvence
fc = 5000Hz
fm = 2.5, 5, 10, 25, 50, 100,
250, 500, 1000, 2500 Hz
fc = 5000Hz
fm = 4.05, 8.09, 16.2, 40.5, 80.9,
162, 405, 809, 1618, 4045 Hz
Harmonické a neharmonické modulační frekvence
Frekvenční modulace
Zvětšení modulačního indexu
fc = 500Hz
fm = 2.5, 5, 10, 25, 50, 100, 250 Hz
fc = 500Hz
fm = 4.05, 8.09, 16.2, 40.5, 80.9, 162, 405 Hz
Frekvenční modulace
fc = 5000Hz
fm = 2.5, 5, 10, 25, 50, 100,
250, 500, 1000, 2500 Hz
fc = 5000Hz
fm = 4.05, 8.09, 16.2, 40.5, 80.9,
162, 405, 809, 1618, 4045 Hz
Frekvenční modulaceZvětšení modulačního indexu
Varovné signály
τ mi fc fm
2 400 1500 1,25
2 200 1500 2
12 100 1500 5
0.3 50 1500 10
2 20 1500 25
square
sawtooth
Syntetické zvony
2 4 6
x 104
-0.50
0.5
Time
Fre
qu
en
cy
0 1 2 3
x 104
0
0.5
1
2 4 6
x 104
-0.50
0.5
Time
Fre
qu
en
cy
0 1 2 3
x 104
0
0.5
1
1 2 3
x 104
-0.50
0.5
Time
Fre
qu
en
cy
0 5000 10000 150000
0.5
1
1 2 3
x 104
-0.50
0.5
Time
Fre
qu
en
cy
0 5000 10000 150000
0.5
1
1 2 3 4 5
x 104
-0.50
0.5
Time
Fre
qu
en
cy
0 1 2
x 104
0
0.5
1
1 2 3 4 5
x 104
-0.50
0.5
Time
Fre
qu
en
cy
0 1 2
x 104
0
0.5
1
τ I fc fm
2 10 110 220
2 5 220 440
12 10 110 220
0.3 10 110 220
2 5 250 350
1 3 250 350
obalka = exp(-t/tau(k));
mi = Io(k)*exp(-t/tau(k));
Kapky vody
Tobálky = 20 ms
mi= 20
fm = 7 Hz
1. část 20 ms
fc = 700 + 100randn
2. část 180 ms
5 spektrálních složek
fc = 1500+300randn
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000-1
0
1
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000-1
0
1
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000-1
0
1
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000-1
0
1
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000-1
0
1
2 4 6 8
x 104
-0.5
0
0.5
2 4 6 8
x 104
2000
4000
1000 2000 3000 4000
-0.5
0
0.5
1000 2000 3000 4000
200400600800
1000 2000 3000 4000
-0.5
0
0.5
1000 2000 3000 4000
200400600800
100012001400
2000400060008000100001200014000
-0.5
0
0.5
20004000600080001000012000140000
500
1000
Jednoduché syntetické FM nástroje
I fc fm
Zvon 10 110 210
Žestě 5 900 300
Klarinet 5 900 600
Klepání 25 80 55
Syntetické zvuky - vítr
Time
Fre
quency
Frekvencne modulovany harmonicky signal
0 5000 10000 150000
0.2
0.4
0.6
0.8
1
Time
Fre
quency
Synteticky vitr
0 5000 10000 150000
0.2
0.4
0.6
0.8
1
„Chirp“ signál
chirp = cvrlikat, švitořit
(také sweep = rozmést, vlnit se)
frekvenčně rozmítaný signál
100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200-1
-0.5
0
0.5
cas
Chirp signal
Time
Frequ
ency
0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.140
1000
2000
3000
4000
Ukázky semestrálních prací
Gregor Pavel Kostel v horách
zvony vytvořené FM modulací, přidaná AM modulace + echo,
vítr vytvořený filtrační syntézou
Pazdera František Hasičská siréna
FM + echo + dozvuk
Dvořák Jan Syntéza zvuků telefonu (oznamovací tón, DTMF volba, 6x
různé typy vyzvánění, oznámení o SMS zprávě)
AM, FM, aditivní a filtrační syntéza
Chlumecký Martin Policejní konvoj
FM, AM
Modulační syntéza
B2M31SYN – 9. PŘEDNÁŠKA25. listopadu 2020
NELINEÁRNÍ A TVAROVACÍ SYNTÉZY
Nelineární funkce
Čebyševovy polynomy
Tvarovací syntéza periodických průběhů
Tvarovací syntéza banja
Granulační syntéza
Konkatenační syntéza
Převzorkování
B2M31SYN – 10. PŘEDNÁŠKA
AUDIO EFEKTY2. prosince 2020
Číslicové audio efekty
• – Hřebenové filtry
• – Fázovací filtry
Dozvuky
• – Konvoluční reverb
• – Schroederův algoritmus modelování dozvuku
Audio efekty založené na časovém
zpoždění (dozvuky a echa)
0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5
x 104
-0.2
0
0.2
original
0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5
x 104
-0.2
0
0.2
jednoduche echo
• K signálu přičítáme stejný signál, avšak
zpožděný a tlumený (jednoduché echo)
• Zpoždění vnímáme jako echo, je-li delší než 50 ms
• Malé zpoždění přináší oživení a rozjasnění zvuku
• Rychlost zvukové vlny je 350 m/s (331,4 + 0,6 T)
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000
-2000
-1000
0
1000
2000
original
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000
-2000
-1000
0
1000
2000
3-nasobne echo
• Dozvuk 0,5 sekundy =>
zvuková vlna urazí 175
metrů
– Např. v koupelně o 3m
by se vlna odrazila
58x (pak by byla vlna
více či méně
absorbována)
Audio efekty založené na časovém zpoždění (dozvuky a echa)
• Přímá vlna (bez odrazů)
– přímá cesta k posluchači
• První odrazy
– Odražené vlny příchází 0,01-0,1 s po přímé vlně
Audio efekty založené na časovém zpoždění (dozvuky a echa)
• Dozvuk
– obsahuje tisíce pozdějších odrazů
Odrazy impulsního signálu (exponenciální tlumení)
Audio efekty založené na časovém zpoždění (dozvuky a echa)
• Stand.doba dozvuku
-pokles o 60 dB
• Typický koncertní sál má
dozvuk 1.5 - 3 sekundy
• Chrám sv. Víta až 8 s
Audio efekty založené na časovém
zpoždění (dozvuky a echa) , př.36
Zvukový efektZpoždění
v sekundách
Filtrační
koeficient
pod mostem 0,400 0,30
v chrámu 0,250 0,30
elektronicky vytvářený umělý dozvuk 0,200 0,90
klasické echo 0,150 0,50
v podzemní chodbě 0,120 0,70
v koncertní sini 0,100 0,40
elektronický efekt 0,085 0,90
ve sprše 0,030 0,60
v malé místnosti 0,010 0,50
mikrofonní zpětná vazba 0,001 0,97
Schroedrův algoritmus
modelování dozvuku
• HF - hřebenové filtry: určují délku ozvěny
(délka zpoždění je 10 až 50 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
B2M31SYN – 11. přednáška
Fyzikální modelování9. prosince 2020
• Fyzikální modelování
• Jednoduchý fyzikální model struny
• Model číslicového vlnovodu
• Karplusův-Strongův algoritmus
• Modifikovaný KS algoritmus
• Náměty na cvičení
Fyzikální modelování
• generování zvuku na základě
matematického modelu
• soustava rovnic a algoritmů
popisující zdroj zvuku
• parametry pro popis materiálů a
uživatelských interakcí
Fyzikální modelování
• KLARINET
• délka tónu … 150 ms
• frekvence … 220 Hz
• tlak rtů … 70 %
• nárust (attack)… 200 ms
• vibráto … 5 Hz
• KYTARA• délka tónu … 1500 ms
• frekvence … 110 Hz
• místo drnknutí … 38 %
• poč.amplituda … 100 %
• útlum kobylky … 5 Hz
• tuhost strun … 5 %
Karplusův – Strongův alg.
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4-4
-2
0
2
4
cas [s]
am
plit
uda
Time
Fre
quency
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.50
0.5
1
1.5
2
x 104
Fyzikální modelování
Ukázky semestrálních prací
Juras Marek "Jeux interdits - romance"
Karplusův-Strongův algoritmus kytary (MathWorks)
Ženíšek Michal House of the rising sun od skupiny Animals
Karplusův-Strongův algoritmus
Literatura
• Uvedený předmět nepokrývá žádná česká učebnice nebo
skriptum. Řadu užitečných informací lze nalézt v textech a na
webech zabývajících se číslicovým zpracováním signálů.
• Čmejla, R., Sovka, P.: Úvod do číslicového zpracování signálů.
Cvičení, Fakulta elektrotechnická
Vydáno: 1. vydání únor 2005, cena: 86 Kč, dotisk prosinec 2006,
cena 133 Kč
• Miranda, E.R.: Computer Sound Design, ISBN 0-240-51693-1,
Focal Press, Oxford, 2002.