Русский   English
ДонНТУ   Портал магістрів ФКНТ

Реферат за темою випускної роботи

Зміст

Вступ

Технічний прогрес обчислювальних машин приніс з собою цифрові технології обробки та синтезу звуку. Таким чином були вдосконалені старі методи звукового синтезу та принципи обробки, а також було винайдено багато нових.

Метою даної роботи є знаходження і аналіз алгоритму комп'ютерного перетворення одновимірного сигналу (звуку), який би відрізнявся від попередніх досліджень.

1. Актуальність теми

Технології управління параметрами комп'ютерного перетворення звуку можуть використовуватися не лише при обробці музичних творів або музичних записів, але і при відтворенні мовного матеріалу, наприклад, для зниження монотонності при прослуховуванні тривалих фрагментів.

2. Що таке звукові ефекти?

Звуковий ефект (англ. Sound effect або англ. audio effect) – штучно створений або посилений звук, або обробка звуку, застосовуваний для підкреслення художнього чи іншого змісту в кіно, відео іграх, музиці чи інших медіа.

Технічні ефекти

Типовими звуковими ефектами, які застосовуються при підготовці аудіоматеріалу є:

3. Методи перетворень звуку

Дискретний сигнал виходить з аналогового операцією дискретизації - взяттям відліків (виміром) через інтервал часу Т. У принципі можлива і цифрова обробка при нерівномірному дискретизації за часом, проте ця тема куди менш розроблена математично і, мабуть, представляє не настільки великий практичний інтерес. При цій операції представляється можливою втрата інформації, укладеної в значеннях сигналу в інтервалах між відліку. Умови, при яких здійсненно відновлення аналогового сигналу за отриманим з нього цифровому, тобто збереження всієї початково містилася в сигналі інформації, виражаються теоремою Найквіста-Уїттекер-Котельникова-Шеннона. Для цього потрібно, щоб смуга частот вхідного сигналу була б не менш ніж удвічі вже, ніж частота дискретизації, тобто fc = 1/2fd. (Нерідко призводять приватну її формулювання, вірну для сигналів, чия смуга частот починається з нульової частоти - щоб не були присутні частоти більші, ніж половина «частоти дискретизації») [6].

3.1 Передискретизація

Передискретизація (англ. resampling) в обробці сигналів – зміна частоти дискретизації дискретного (найчастіше цифрового) сигналу. Алгоритми передискретизації широко застосовуються при обробці звукових сигналів, радіосигналів і зображень.

Відліки сигналу, що відповідають новій частоті дискретизації, обчислюються за вже наявними отсчетам і не містять нової інформації [4].


Підвищення частоти дискретизації називається інтерполяцією, зниження – децимацією.

При передискретизації відліки сигналу, відповідні одній частоті дискретизації, обчислюються за наявними отсчетам цього ж сигналу, відповідним іншій частоті дискретизації (при цьому передбачається, що обидві частоти дискретизації відповідають умовам теореми Котельникова). Ідеальна передискретизація еквівалентна відновленню безперервного сигналу за його відліками з подальшою дискретизацією його на новій частоті.

Точне обчислення значення вихідного безперервного сигналу в певній точці проводиться таким чином:

,

де x (ti) – i-й відлік сигналу, ti – момент часу, відповідний цьому відліком, d = 2fd – циклічна частота дискретизації, x (t) – інтерпольоване значення сигналу в момент часу t.

У реальному житті інтерполяція здійснюється за допомогою інших фільтрів, при цьому вираз для неї приймає наступний вигляд:

,

де h (t) – імпульсна характеристика відповідного відновлюючого фільтра. Вид цього фільтра вибирається залежно від завдання.

Пряме обчислення нових відліків сигналу за вищенаведеними формулами вимагає значних обчислювальних ресурсів і небажано для додатків реального часу. Існують важливі приватні випадки передискретизації, для яких обчислення нових відліків проводиться простіше:

  • децимація з цілим коефіцієнтом (зменшення частоти дискретизації в ціле число разів);
  • інтерполяція з цілим коефіцієнтом (збільшення частоти дискретизації в ціле число разів);
  • зміна частоти дискретизації в раціональне (M/N) число раз (цей випадок можна розглядати як комбінацію двох попередніх).

При таких обмеженнях стає зручним застосування стандартних реалізацій цифрових фільтрів для передискретизації.

3.2 Децимація

Процес зменшення частоти дискретизації сигналу називається децимації. Іноді цей термін вживають тільки для зменшення частоти дискретизації в ціле число разів (далі N). Децимація цифрового сигналу з цілим коефіцієнтом проводиться в два етапи:

    1. Цифрова фільтрація сигналу з метою видалення високочастотних складових, що не задовольняють умовам теореми Котельникова для нової частоти дискретизації;

    2. Видалення (відкидання) зайвих відліків (зберігається кожного N – звіт).

Ілюстрація алгоритму децимації дискретного сигналу

Рисунок 1 – Ілюстрація алгоритму децимації дискретного сигналу

3.3 Інтерполяція з цілим коефіцієнтом

Інтерполяцією називають збільшення частоти в ціле або дробове число раз [2] шляхом обчислення проміжний час за вже наявними. Ідеальна інтерполяція дозволяє точно відновити значення сигналу в проміжних відліках.

Стандартний алгоритм інтерполяції сигналу з цілим коефіцієнтом полягає в наступному [5]:

    1. Вставка нульових відліків на місце відліків, які необхідно обчислити;

    2. Фільтрація сигналу цифровим фільтром нижніх частот для того, щоб прибрати спектральні складові сигналу, яких свідомо не могло бути у вихідному сигналі згідно теоремі Котельникова; вихід фільтра множиться на коефіцієнт інтерполяції для нормування.

В англомовній літературі перший з цих етапів іноді позначається терміном upsampling. При цьому в побуті цей термін може вживатися як синонім терміну "інтерполяція".

При програмній реалізації інтерполяції нульові відліки не беруть участь в обчисленні вихідного сигналу фільтра, що дозволяє оптимізувати процес обчислення. При апаратній реалізації для економії ресурсів можливе використання поліфазних фільтрів.

Ілюстрація алгоритму інтерполяції дискретного сигналу

Рисунок 2 – Ілюстрація алгоритму інтерполяції дискретного сигналу

3.4 Передискретизація за допомогою поліфазних фільтрів

Метод передискретизації за допомогою поліфазних фільтрів аналогічний попередньому, з тією відмінністю, що в ньому замість одного фільтра, що працює на високій частоті дискретизації, використовується кілька фільтрів, що працюють на низькій частоті. При цьому вдається домогтися скорочення кількості необхідних обчислень, так як для кожного відліку необхідно обчислити вихідний сигнал тільки одного з цих фільтрів [1].

Поліфазний фільтр являє собою набір невеликих фільтрів, що працюють паралельно, кожен з яких обробляє тільки підмножина відліків сигналу (якщо все мається N фільтрів, кожен фільтр буде обробляти тільки кожен N–й відлік).

Поліфазний фільтри застосовуються для передискретизації як з цілим, так і з дробовим коефіцієнтом [1].

Висновки

На основі даних теоретичних знань буде створено алгоритм перетворення звуку для VST-плагіна [7], який можна буде підключити до будь хост-програмі аудіоредактора.


При написанні даного реферату магістерська робота ще не завершена. Остаточне завершення: грудень 2014 року. Повний текст роботи та матеріали по темі можуть бути отримані у автора або його керівника після зазначеної дати.

Перелік посилань

  1. Википедия [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ru.wikipedia.org

  2. Секунов Н.Ю. Обработка звука на РС/ Н.Ю. Секунов. – СПб.: БХВ-Петербург, 2001. – 1248 с.

  3. Лекционный материал предмета"Цифровая обработка сигналов"/ Сост. А.В. Самощенко.– Донецк: ДонНТУ

  4. Цифровая обработка сигналов. А. Б. Сергиенко. СПб, Питер, 2011. —758 с.: ил.

  5. Цифровая обработка сигналов. Рабинер Л., Гоулд Б. 1978. —847 с.: ил.

  6. Литература по цифровой обработке сигнала [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://dsp-book.narod.ru/

  7. Портал по советам в создании vst–плагинов [Электронный ресурс]. – Режим доступа: corpuscul.net