संदर्भ के लिए धन्यवाद! आप ड्रम एन्हांसमेंट पर अपने काम का उल्लेख करना भूल गए हैं , जो समर_मोर_मोर_ए के आवेदन के लिए भी रुचि का हो सकता है। खैर, यह सब वास्तव में इस पर निर्भर करता है कि आप इसके साथ क्या करना चाहते हैं। क्या आपके पास एक विशिष्ट "अंतिम अनुप्रयोग" है?
मैं pichenettes के उपरोक्त कथनों से पूरी तरह सहमत हूं। पूर्ण होने के लिए, मुझे हालांकि यह कहना चाहिए कि आपके द्वारा उल्लेखित मुखर वृद्धि का उपयोग कुछ कार्यों में भी किया गया है, जो कि कराओके ट्रैक जनरेशन पर, परिणाम बढ़ाने के लिए मैटि रयेनलेन द्वारा किया गया है।
अपने सवालों के जवाब देने के लिए:
प्रभावशीलता को देखते हुए, कौन सा पसंद किया जाता है (या कोई अन्य समाधान :)?
जैसा कि pichenettes ने कहा, न तो आपकी ज़रूरत के अनुरूप लगता है: कम-पास / उच्च-पास फ़िल्टरिंग मानव आवाज के हार्मोनिक संरचना (और किसी भी "दिलचस्प" ध्वनि के अधिक सामान्य रूप से विफल होने के लिए बाध्य है - यानी साइनसोइड से परे कुछ भी ...) )।
यदि दूसरा, पृष्ठभूमि की गणना करते समय दो चैनल A और B, विल (BA) या (AB) का उपयोग करते हैं? दो चैनलों के विलय के साथ, क्या अंकगणित का मतलब पर्याप्त सटीक है?
फिर, आपके द्वारा उल्लिखित दूसरा तरीका ऐसा नहीं करेगा क्योंकि आप केवल उस सिग्नल को हटा सकते हैं जो केंद्र में है, इसे पुनः प्राप्त न करें। दूसरे शब्दों में, यहां तक कि स्वर भी "केंद्र" में हैं, केवल संकेत प्राप्त करने के लिए कोई सरल गणित नहीं है।
या मैं प्रत्येक कारक को दो के कारक से घटा सकता हूं और मोनो परिणाम के रूप में डाउनसम्पल्ड सिग्नल को इंटरलेव कर सकता हूं?
एर ... एक मोनो-चैनल सिग्नल प्राप्त करने के लिए चैनलों का औसत, जैसा कि ऊपर सुझाव दिया गया है, समझ में आता है, और आपके सिग्नल की वर्णक्रमीय विशेषताओं को नहीं तोड़ेंगे (स्टीरियो सिग्नल को पतित नहीं माना जाता है)। तो आप एक मोनो सिग्नल प्राप्त करते हैं जिसमें आपके पास मूल रूप से, पहले की तरह समान संगीत सामग्री है।
प्रत्येक चैनल को सही ढंग से डाउनस्म्प्लिमेंट करने का मतलब है कि आप पहले एक कम-पास फ़िल्टर लागू करें (आपके मामले में नमूने_रेट / 4 की कट-ऑफ आवृत्ति), और फिर आप सुरक्षित रूप से हर 2 नमूने ले सकते हैं। हालांकि, चैनलों को इस तरह डाउनग्रेड करने के बारे में कहने के लिए बहुत कुछ नहीं है: ज्यादातर सामान्य मामलों में, यह आपके सिग्नल की वर्णक्रमीय विशेषताओं को तोड़ रहा है। आप शायद ऐसा नहीं चाहते।
वास्तव में, कम-दर-फ़िल्टरिंग का संचालन 0 प्रत्येक 2 नमूनों को सेट करके, और इन 0 के लीड को रखते हुए, फूरियर डोमेन में, उच्च आवृत्ति वाले पर रखे गए कम आवृत्ति घटकों को "मिररिंग" करने के लिए किया जाता है। याद रखें कि आप सैम्पलिंग थ्योरी पर प्रोसेसिंग पाठों को देखते हैं: आवेगों (या डायराक्स) के अनुक्रम से गुणा करने से फूरियर डोमेन के दूसरे अनुक्रम में डायक्रक्स का परिणाम होता है, अर्थात, उस स्थिति में, सिग्नल की आवृत्ति स्पेक्ट्रम दोहराया जाता है (आवधिक) आवृत्ति अक्ष के साथ, नमूना दर के बराबर अवधि के साथ।
आम तौर पर, डाउनस्मलिंग के दौरान, आप 0 को हटा देते हैं (क्योंकि आप एक नया नमूना दर मानते हैं)। लेकिन यहां, उन्हें रखने से परिणाम बहुत अधिक अतिरिक्त आवृत्ति घटकों को परेशान करते हैं। इन संकेतों को आपस में जोड़ने से यह सही नहीं होगा।
खैर, सभी में, संक्षिप्त जवाब: ऐसा मत करो । :-)
अंत में, मैं आपको LVAICA 2012 सम्मेलन के लिए विकसित GUI का उपयोग करने का सुझाव भी दे सकता हूं: इसके लिए एक git रेपो है। मैं अभी भी डिबग कर रहा हूं और इसमें सुधार कर रहा हूं, इसलिए टिप्पणियों का स्वागत है: डी
उम्मीद है की वो मदद करदे!