ऑडियो सिग्नल इंटरपोलेशन में कला की वर्तमान स्थिति


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तीन प्रश्न:

  1. क्या सभी मेट्रिक्स एक ऑडियो इंटरपोलेशन गुणवत्ता को मापने के लिए उपयोग कर सकते हैं, उद्देश्यपूर्ण रूप से? (लेकिन यदि संभव हो तो मनोविश्लेषण के संदर्भ में भी)

  2. उन मैट्रिक्स द्वारा, ऑडियो प्रक्षेप में कला की वर्तमान स्थिति क्या है?

  3. मान लीजिए कि मुझे दो उपकरणों को वर्चुअल रिज़ॉल्यूशन में नोटों के अनुक्रम से दो फाइलों को प्रस्तुत करना था और फिर उच्च आवृत्ति वाले संस्करण के साथ एक फ़ाइल की अपसंस्कृति की तुलना करना था, तो इन उद्देश्यों की तुलना करने के लिए कौन सा सॉफ़्टवेयर उपयोग कर सकता था? - पहले उल्लेखित मैट्रिक्स का उपयोग करके आदर्श रूप से

अब तक, मैं इकट्ठा करने में सक्षम रहा हूं, ये रिस्प्लामर सबसे अच्छी गुणवत्ता प्रदान करते हैं

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

एक समस्या है कि इन resamplers है लगता है पूर्व और बाद में बज रहा है।

मुझे ध्यान देना चाहिए कि प्रमुख ब्याज संकेत पुनर्निर्माण है (जैसा कि उस शब्द से समझ में आता है), इसलिए अपसैम्पलिंग से अधिक उतार-चढ़ाव।

संपादित करें: इंटरपोलेशन समय दक्षता इस संदर्भ में अप्रासंगिक है।

सबसे अच्छा संबंध है, जिज्ञासु :-)

जवाबों:


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"समस्या" के बारे में आप resamplers के साथ ध्यान दें:

कई resampling एल्गोरिदम एक रैखिक-चरण कम-पास फिल्टर पॉली-चरण इंटरपोलेशन कर्नेल का उपयोग करते हैं। एक न्यूनतम-चरण फ़िल्टर प्रक्षेप कर्नेल, जैसा कि रैखिक-चरण प्रक्षेप कर्नेल (एक ही आवृत्ति प्रतिक्रिया के साथ) के विपरीत है, उच्च नमूना दर के लिए पुन: नमूनाकरण के दौरान कम पूर्व-रिंगिंग का उत्पादन करेगा, जो उद्देश्यपूर्ण रूप से कम सटीक माप कर सकता है, लेकिन संभवतः मनो- ध्वनिक रूप से मनुष्य के लिए "बेहतर" ध्वनि।

यहां संभावित कम प्री-रिंगिंग के साथ फ़िल्टरिंग के लिए न्यूनतम चरण फ़िल्टर बनाने पर एक नोट है: http://www.music.columbia.edu/pipermail/music-dsp/2004-Febdays/059372.html

इसके अलावा, एक रिमेज़ (पार्क्स-मैकलेलन) को कम-पास फ़िल्टर डिज़ाइन किया गया हो, आवृत्ति डोमेन में एक स्पष्ट आवधिक लहर हो सकती है, जो समय-डोमेन में पूर्व-रिंग आवेग का उत्पादन भी कर सकती है। तो आप इसके बजाय कम-पास फ़िल्टर डिज़ाइन (बाद वाले आमतौर पर न्यूनतम चरण के करीब कुछ के परिणामस्वरूप) के लिए resampling प्रक्षेप कर्नेल के लिए एक विंडो सिनक, या एक क्लासिक एनालॉग फ़िल्टर की व्युत्पत्ति की कोशिश कर सकते हैं।


न्यूनतम चरण फ़िल्टर के बारे में अपनी बात के बारे में: मैं पहले दो लिंक के बारे में निश्चित नहीं हूं, लेकिन iZotope का SRC न्यूनतम और रैखिक के बीच निरंतर चर चरण के लिए अनुमति देता है। सुनने के परीक्षणों में, लोग कहीं-न-कहीं न्यूनतम चरण और रैखिक चरण को पसंद करते हैं।
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एक विंडो-सिन फ़िल्टर अनिवार्य रूप से समय-डोमेन रिंगिंग के संबंध में एक इक्विरिपल (रेमेज़ एक्सचेंज के माध्यम से डिज़ाइन किए गए) फ़िल्टर से बेहतर नहीं होगा। रिंगिंग प्रभाव को गिब्स घटना कहा जाता है और यह तब देखा जाता है जब आप एक संकेत को बंद कर देते हैं जिसमें विसंगतियां होती हैं (उदाहरण के लिए एक वर्ग तरंग)। यह एक इक्विरिपल फ़िल्टर के आवृत्ति-डोमेन तरंग के कारण नहीं होता है। जब आप बहुत तेज कटऑफ के साथ फिल्टर का उपयोग करते हैं तो प्रभाव अधिक ध्यान देने योग्य होता है; संक्रमण की चौड़ाई बढ़ाने से इसे कुछ हद तक कम किया जा सकता है।
जेसन आर

@ जैसन आर: टाइम डोमेन में साइनसॉइड = आवृत्ति डोमेन में आवेग, साइनसोइड की तरंग दर के आधार पर स्थिति। अब 2 डोमेन को उल्टा करें और एक आवृत्ति डोमेन प्रतिक्रिया में एक साइनसोइडल-जैसे तरंग डालें। आवेग समय डोमेन में जाता है, स्थिति तरंग विशेषताओं के आधार पर।
hotpaw2

@ hotpaw2: मैं आपकी उपमा देख रहा हूं। मैंने आपके शब्द "पूर्व-रिंग आवेग" के इरादे को गलत समझा।
जेसन आर

इसके अलावा, टाइम डोमेन में एक चिकनी विंडो, कनवल्शन द्वारा फ़्रीक्वेंसी डोमेन में असंगति के आसपास अपने गैर-बंद आकार को पुन: पेश करती है, इस प्रकार गिब्स ओवरशूट को कम करती है।
हॉटपावर 2

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Resampling एल्गोरिदम की यह पूरी तरह से तुलना है: http://src.infinitewave.ca/

आप उनके द्वारा उपयोग किए गए परीक्षणों को देख सकते हैं। अलियासिंग एक बड़ा है, और एक साइन स्वीप के स्पेक्ट्रोग्राम के साथ कल्पना करना आसान है। उच्च आवृत्ति प्रतिक्रिया भी है - एसआरसी उन्हें अलियासिंग का कारण बनने की अनुमति देने के अलावा उच्च आवृत्तियों को रोल कर सकता है। आप आवेग प्रतिक्रिया ग्राफ के साथ या चरण प्रतिक्रिया के एक भूखंड के साथ चरण प्रतिक्रिया की कल्पना कर सकते हैं।


हां, मैं इस उत्कृष्ट संसाधन को जानता हूं। मैं बस उन सभी मापदंडों को जानना चाहता था जो माप (जब विशेष रूप से अपसमर्पण) प्रदर्शन को मापते हैं तो मापने लायक होते हैं।
बेंट रासमुसेन
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