Trạng thái hiện tại của nghệ thuật trong nội suy tín hiệu âm thanh


11

Ba câu hỏi:

  1. Tất cả các số liệu người ta có thể sử dụng để đo lường chất lượng nội suy âm thanh, một cách khách quan là gì? (nhưng cũng về mặt tâm lý học nếu có thể)

  2. Theo các số liệu đó, trạng thái hiện tại của nghệ thuật trong nội suy âm thanh là gì?

  3. Giả sử tôi đã kết xuất hai tệp từ một chuỗi các ghi chú từ các công cụ ảo ở hai độ phân giải và sau đó so sánh việc lấy mẫu của một tệp với phiên bản kết xuất tần số cao, phần mềm nào có thể sử dụng để so sánh các mục tiêu này? - lý tưởng nhất là sử dụng các số liệu được đề cập trước đó

Cho đến nay, từ khi tôi có thể thu thập được, những bộ chuyển đổi này cung cấp một số chất lượng tốt nhất

  1. http://www.mega-nerd.com/SRC/
  2. http://sox.sourceforge.net/SoX/
  3. http://www.izotope.com/tech/src/

Một trong những vấn đề mà các resamplers này dường như có là trước và sau khi đổ chuông.

Tôi nên lưu ý rằng mối quan tâm chính là tái tạo tín hiệu (trong trường hợp thuật ngữ đó có ý nghĩa), do đó, việc lấy mẫu nhiều hơn so với lấy mẫu xuống.

Chỉnh sửa: Hiệu quả thời gian nội suy là không liên quan trong bối cảnh này.

Trân trọng, Sự tò mò :-)

Câu trả lời:


5

Liên quan đến "vấn đề" bạn lưu ý với bộ chỉnh sửa:

Nhiều thuật toán lấy mẫu lại sử dụng hạt nhân nội suy đa pha lọc pha thấp. Hạt nhân nội suy bộ lọc pha tối thiểu, trái ngược với hạt nhân nội suy pha tuyến tính (có cùng đáp ứng tần số), sẽ tạo ra ít vòng trước hơn trong quá trình lấy mẫu lại với tốc độ mẫu cao hơn, có thể đo lường một cách khách quan là kém chính xác hơn, nhưng có thể là tâm lý âm thanh "tốt hơn" đối với con người.

Dưới đây là một lưu ý về việc tạo các bộ lọc pha tối thiểu để lọc với khả năng đổ chuông trước ít hơn: http://www.music.columbia.edu/pipermail/music-dsp/2004-F/2/059372.html

Ngoài ra, bộ lọc thông thấp được thiết kế Remez (Công viên-McClellan) có thể có một gợn sóng định kỳ rõ ràng trong miền tần số, cũng có thể tạo ra xung trước trong vòng thời gian. Vì vậy, thay vào đó, bạn có thể muốn thử dùng một cửa sổ Sinc, hoặc dẫn xuất của bộ lọc tương tự cổ điển, cho thiết kế bộ lọc thông thấp (cái sau thường dẫn đến một cái gì đó gần với pha tối thiểu) cho hạt nhân nội suy lấy mẫu lại.


Về quan điểm của bạn về các bộ lọc pha tối thiểu: Tôi không chắc chắn về hai liên kết đầu tiên, nhưng SRC của iZotope cho phép pha liên tục biến giữa tối thiểu và tuyến tính. Trong các bài kiểm tra nghe, mọi người thường có xu hướng thích một nơi nào đó ở giữa pha tối thiểu và pha tuyến tính.
schnarf

Bộ lọc chân thành có cửa sổ sẽ không nhất thiết phải tốt hơn bộ lọc đẳng tích (được thiết kế thông qua trao đổi Remez) đối với việc đổ chuông theo miền thời gian. Hiệu ứng chuông được gọi là hiện tượng Gibbs và được quan sát thấy khi bạn phát tín hiệu có sự không liên tục (ví dụ sóng vuông). Nó không được gây ra bởi gợn sóng miền tần số của bộ lọc đẳng tích. Hiệu quả rõ rệt hơn khi bạn sử dụng các bộ lọc với mức cắt rất sắc nét; tăng chiều rộng chuyển tiếp có thể giảm thiểu nó một chút.
Jason R

@Jason R: hình sin trong miền thời gian = xung trong miền tần số, vị trí tùy thuộc vào tốc độ gợn của hình sin. Bây giờ đảo ngược 2 miền và đặt một gợn giống như hình sin trong một đáp ứng miền tần số. Các xung đi vào miền thời gian, vị trí tùy thuộc vào đặc điểm gợn.
hotpaw2

@ hotpaw2: Tôi thấy sự tương tự của bạn. Tôi đã hiểu sai ý định của thuật ngữ "xung trước vòng" của bạn.
Jason R

Ngoài ra, một cửa sổ trơn tru trong miền thời gian tái tạo hình dạng không liên tục của nó xung quanh sự không liên tục trong miền tần số bằng cách tích chập, do đó làm giảm quá mức Gibbs.
hotpaw2

6

Có một so sánh khá kỹ lưỡng về các thuật toán lấy mẫu lại: http://src.infinitewave.ca/

Bạn có thể xem các bài kiểm tra họ đã sử dụng ở đó. Aliasing là một cái lớn, và rất dễ hình dung với một quang phổ của một quét hình sin. Ngoài ra còn có đáp ứng tần số cao - SRC có thể loại bỏ tần số cao ngoài việc cho phép chúng gây ra hiện tượng răng cưa. Bạn có thể hình dung đáp ứng pha với biểu đồ đáp ứng xung hoặc với biểu đồ của đáp ứng pha.


Vâng, tôi biết tài nguyên tuyệt vời này. Tôi chỉ muốn biết tất cả các tham số đáng đo khi đo hiệu suất lấy mẫu lại (cụ thể là tăng tốc).
Bent Rasmussen
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.