Новости Новости. Информационный объём звукового файла зависит от: частоты дискретизации тактовой. Подобно звуковым волнам, они распространяются в среде (воде), но свойства их гораздо сложнее, потому что скорость их зависит от длины волны. Разложение непрерывной звуковой волны является важным инструментом в области аудиоанализа и синтеза звука.
Что такое звуковой удар и как он ощущается
Непрерывная звуковая волна разбивается на отдельные участки по времени. Слайд 3 Временная дискретизация звука Непрерывная звуковая волна разбивается на отдельные. Непрерывная звуковая волна разбивается на отдельные маленькие временные участки, причем для каждого такого участка устанавливается определенная величина амплитуды. Непрерывная звуковая волна разбивается на отдельные маленькие временные участки, причем для каждого такого участка устанавливается определенная величина амплитуды. Непрерывная звуковая волна разбивается на отдельные участки по времени, для каждого устанавливается своя величина амплитуды.
Преодоление самолетом звукового барьера — что это такое
- Непрерывная зависимость
- Ударной звуковой волной по бармалеям.
- Звуковая информация
- Домашний очаг
- Основные понятия
- Спектральное разложение
Кодирование звуковой информации.
Французский математик Фурье 1768-1830 и его последователи доказали, что любую, обязательно периодическую функцию, в случае ее соответствия некоторым математическим условиям можно разложить в ряд сумму косинусов и синусов с некоторыми коэффициентами, называемый тригонометрическим рядом Фурье. Проводить рассмотрение сухой математики этого метода разложения мы не будем. То есть, ряд Фурье — это как бы альтернативный способ записи функцию f x. При этом, не смотря на то, что ряд Фурье может быть бесконечным, предлагаемая им форма записи оказывается очень удобной при проведении анализа и обработки о том, что это нам дает применительно к звуковым сигналам, мы еще поговорим. Это означает, что ряд Фурье функции f x можно представить графически, отложив по оси абсцисс значение k, а по оси ординат — величины коэффициентов a k и b k в некоторой форме. Рассмотрим в качестве примера функцию:. График функции представлен на рис. Это периодическая функция с периодом 2П. Разложение этой функции в ряд Фурье дает следующий результат: То есть, коэффициенты a k равны нулю для всех k, а коэффициенты b k не равны нулю только для нечетных k.
Этот ряд Фурье можно представить графически в виде графика, как показано на рис. Так можно поступить с периодическими функциями. Однако, как на практике, так и в теории, далеко не все функции являются периодическими. Чтобы получить возможность раскладывать непериодическую функцию f x в ряд Фурье, можно воспользоваться «хитростью». Как правило, при рассмотрении некоторой сложной непериодической функции нас не интересуют ее значения на всей области определения; нам достаточно рассматривать функцию лишь на определенном конечном интервале [ x 1, x 2] для некоторых x 1 и x 2. Для ее разложения в ряд Фурье на интервале [ x 1, x 2] мы можем искусственно представить в виде некоторой периодической функции , полученной путем «зацикливания» значений функции f x из рассматриваемого интервала. После этой процедуры, непериодическая функция f x превращается в периодическую , которая может быть разложена в ряд Фурье. До сих пор мы говорили о математике.
Как же все сказанное соотносится с практикой? Действительно, рассмотренный нами способ разложения в ряд Фурье работает для функций, записанных в виде аналитических выражений. К сожалению, на практике записать функцию в виде аналитического выражения возможно лишь в единичных случаях. В реальности чаще всего приходится работать с изменяющимися во времени величинами, никак неподдающимися аналитической записи. Кроме того, значения анализируемой величины чаще всего известны не в любой момент времени, а лишь тогда, когда производится их регистрация иными словами, значения анализируемой величины дискретны. В частности, интересующие нас сейчас реальные звуковые колебания, являются как раз такой величиной. Оказывается, к таким величинам тоже может быть применена вариация анализа Фурье. Для разложения в ряд Фурье сигналов, описанных их дискретными значениями, применяют Дискретное Преобразование Фурье ДПФ — специально созданная разновидность анализа Фурье.
БПФ очень широко используется буквально во всех областях науки и техники. Частотные составляющие спектра - это синусоидальные колебания так называемые чистые тона , каждое из которых имеет свою собственную амплитуду, частоту и фазу. Любое, даже самое сложное по форме колебание например, звук голоса человека , можно представить в виде суммы простейших синусоидальных колебаний определенных частот и амплитуд. На рис. На графике по оси абсцисс откладывается время, а по оси ординат - амплитуда волны измеренная в децибелах. Спектр этого звукового сигнала представлен в виде графика на рис. На графике спектра по оси абсцисс откладывается частота спектральных составляющих измеренная в Гц , а по оси ординат — амплитуда этих спектральных составляющих. Обратим внимание на один очень важный момент: даже самую сложную зависимость функцию спектральное разложение превращает в некоторый математический ряд строго определенного вида ряд может быть конечным и бесконечным.
Таким образом, спектральное разложение как бы преобразует график в график: график функции превращается в график спектра функции. А что, если наша функция — это звуковой сигнал некоторой длительности? Выходит, что в результате спектрального преобразования он тоже превратится в статичную картинку спектра; таким образом, информация о временных изменениях будет утеряна — перед нами будет единый статичный спектр всего сигнала. Как же проследить динамику изменения спектра сигнала во времени? Чтобы получить представление об изменении спектра во времени, аудио сигнал необходимо анализировать не целиком, а по частям говорят «блоками» или «окнами». Например, трехсекундный аудио сигнал можно разбить на 30 блоков. Нужно учитывать, однако, что чем меньше анализируемый блок сигнала, тем менее точен менее информативен спектр этого блока. Таким образом, при проведении спектрального анализа мы сталкиваемся с дилеммой, решение которой строго индивидуально для каждого конкретного случая.
Стремясь получить высокое временное разрешение, с тем, чтобы суметь распознать изменения спектра сигнала в динамике, мы «дробим» анализируемый сигнал на большое количество блоков, но при этом для каждого получаем огрубленный спектр. И наоборот, стремясь получить как можно более точный и ясный спектр, нам приходится жертвовать временным разрешением и делить сигнал на меньшее количество блоков. Эта дилемма называется принципом неопределенности спектрального анализа. Психоакустика Слуховая система человека — сложный и вместе с тем очень интересно устроенный механизм. Чтобы более ясно представить себе, что для нас есть звук, нужно разобраться с тем, что и как мы слышим. В анатомии ухо человека принято делить на три составные части: наружное ухо, среднее ухо и внутреннее ухо. К наружному уху относится ушная раковина, помогающая сконцентрировать звуковые колебания, и наружный слуховой канал. Звуковая волна, попадая в ушную раковину, проходит дальше, по слуховому каналу его длина составляет около 3 см, а диаметр - около 0.
Барабанная перепонка преобразует звуковую волну в вибрации усиливая эффект от слабой звуковой волны и ослабляя от сильной. Эти вибрации передаются по присоединенным к барабанной перепонке косточкам - молоточку, наковальне и стремечку — во внутреннее ухо, представляющее собой завитую трубку с жидкостью диаметром около 0. Эта трубка называется улиткой. Внутри улитки находится еще одна мембрана, называемая базилярной, которая напоминает струну длиной 32 мм, вдоль которой располагаются чувствительные клетки более 20 тысяч волокон. Толщина струны в начале улитки и у ее вершины различна. В результате такого строения мембрана резонирует разными своими частями в ответ на звуковые колебания разной высоты. Так, высокочастотный звук затрагивает нервные окончания, располагающиеся в начале улитки, а звуковые колебания низкой частоты — окончания в ее вершине. Механизм распознавания частоты звуковых колебаний достаточно сложен.
В целом он заключается в анализе месторасположения затронутых колебаниями нервных окончаний, а также в анализе частоты импульсов, поступающих в мозг от нервных окончаний. Существует целая наука, изучающая психологические и физиологические особенности восприятия звука человеком. Эта наука называется психоакустикой. В последние несколько десятков лет психоакустика стала одной из наиболее важных отраслей в области звуковых технологий, поскольку в основном именно благодаря знаниям в области психоакустики современные звуковые технологии получили свое развитие. Давайте рассмотрим самые основные факты, установленные психоакустикой. Основную информацию о звуковых колебаниях мозг получает в области до 4 кГц. Этот факт оказывается вполне логичным, если учесть, что все основные жизненно необходимые человеку звуки находятся именно в этой спектральной полосе, до 4 кГц голоса других людей и животных, шум воды, ветра и проч. Частоты выше 4 кГц являются для человека лишь вспомогательными, что подтверждается многими опытами.
В целом, принято считать, что низкие частоты «ответственны» за разборчивость, ясность аудио информации, а высокие частоты — за субъективное качество звука. Слуховой аппарат человека способен различать частотные составляющие звука в пределах от 20-30 Гц до приблизительно 20 КГц. Указанная верхняя граница может колебаться в зависимости от возраста слушателя и других факторов.
Аудиоадаптер звуковая плата - устройство, преобразующее электрические колебания звуковой частоты в числовой двоичный код при вводе звука и обратно из числового кода в электрические колебания при воспроизведении звука. Характеристики аудиоадаптера: частота дискретизации и разрядность регистра. Разрядность регистра - число бит в регистре аудиоадаптера. Чем больше разрядность, тем меньше погрешность каждого отдельного преобразования величины электрического тока в число и обратно.
В основе этого метода лежит представление звуковой волны в виде суммы гармонических колебаний разных частот, известных как гармоники. Спектральное разложение позволяет получить информацию о различных свойствах звуковой волны, таких как ее частотный состав, амплитуда и фаза каждой гармоники. Для этого используется преобразование Фурье, которое переводит звуковую волну из временной области в частотную область. Частотный спектр представляет собой график, на котором по горизонтальной оси откладываются частоты, а по вертикальной — амплитуды соответствующих гармоник. Спектральное разложение помогает определить основные составляющие звуковой волны и их вклад в общую структуру. Частота Гц.
Согласно принципу двоичного кодирования, вся информация как данные, так и команды кодируется двоичными цифрами 0 и 1. Каждый тип информации представляется двоичной последовательностью и имеет свой формат. Что делает дискретизация? Дискретизация — это преобразование непрерывного сигнала в последовательность чисел отсчетов , то есть представление этого сигнала по какому-либо конечномерному базису. Это представление состоит в проектировании сигнала на данный базис. Что такое разрядность кодирования звука на что она влияет? Разрядность — это количество бит цифровой информации для кодирования каждого сэмпла. Проще говоря, разрядность определяет «точность» измерения входного сигнала. Чем больше разрядность, тем меньше погрешность каждого отдельного преобразования величины электрического сигнала в число и обратно. Как определить глубину кодирования? Чем определяется частота дискретизации звука? Частота дискретизации или частота семплирования, англ. Измеряется в герцах. Чем определяется частота дискретизации? Дискретизация по времени означает, что сигнал представляется рядом отсчетов сэмплов , взятых через равные промежутки времени. Например, когда мы говорим, что частота дискретизации 44,1 кГц, то это значит, что сигнал измеряется 44 100 раз в течение одной секунды. Что представляет собой Гц герц применительно к Аудиофайлам? Частота, с которой захватываются или воспроизводятся сэмплы, измеряемая в Герцах Гц или количестве сэмплов в секунду. Обычный звуковой компакт-диск записывается с частотой дискретизации 44100 Гц, чаще обозначаемой как 44 кГц для краткости.
Представление звуковой информации в памяти компьютера
На что разбивается непрерывная звуковая волна? На что разбивается непрерывная звуковая волна. Временная дискретизация звука • Непрерывная звуковая волна разбивается на.
Презентация на тему Кодирование и обработка звуковой информации
Мои последние мысли — о моей дорогой жене. Я убежден, что настал судный день» - из отчета капитана британского судна Norham Castle, 64 км от места событий. Ранним утром 27 августа 1883 года планету сотрясли три страшных взрыва: вулкан Кракатау, проснувшийся в мае после длительной спячки, наконец дошел до кульминационной фазы извержения. Сила третьего, самого мощного выброса более чем в десять тысяч раз превысила силу взрыва, уничтожившего Хиросиму.
За 24 часа с карты исчезла вся северная часть острова Кракатау, а тридцатиметровые цунами привели к гибели около 36 тысяч человек и смыли 295 городов и селений. Неспокойная земля породила смертоносные огонь и воду, но еще до того, как волны добрались до своих жертв, многие поселения уже были разрушены четвертой стихией - мощнейшей воздушной ударной волной. Это был самый громкий звук в истории.
Извержение вулкана Хунга Тонга 2022 г. Похожим образом выглядело извержение Кракатау. Действие первое: Европа.
Примерно в то же время, что и извержение Кракатау, на другом конце Земли кипели свои страсти. Специалисты по баллистике пытались объяснить странное явление, обнаруженное в ходе Франко-Прусской войны: раны солдат, нанесенные с помощью новых французских винтовок, имели воронкообразный характер. Французов подозревали в использовании разрывных пуль, что было прямым нарушением Санкт-Петербургской декларации, принятой странами в 1868 году.
Также, артиллерийские части сообщали о необычных «двойных хлопках» во время выпускания снаряда на высокой скорости, при этом на более низких скоростях, был слышен лишь один взрыв. Для объяснения первого феномена бельгийский баллист Мельсенс выдвинул элегантное решение: он предположил, что высокоскоростной снаряд «сминает» воздух перед собой, и эта сильно сжатая масса может оказывать взрывоподобное воздействие на объекты. Другими словами, Мельсенс предсказал существование ударной волны, которая предшествует сверхзвуковому объекту и является причиной ран в форме воронок.
Сначала тело повреждается чрезвычайно плотным воздушным фронтом и только потом самой пулей. Знаменитый ученый в области оптики и акустики — Эрнст Мах — настолько проникся идеей Мельсенса, что решил подтвердить ее экспериментально, ведь как говорил Крош: «Кругом одни теоретики! А жизнь, это прежде всего — практика».
В 1886 году он и его коллега-экспериментатор Петер Зальхер первыми получили фотографии ударной волны Прямо перед пулей видно красивый и четкий фронт. Кроме того, эксперименты Маха и его подробно изложенная теория объясняли и второй феномен — «двойные хлопки»: первый взрыв производится пороховыми газами, вырывающимися из оружия, а второй взрыв - это звуковой удар.
Для оцифровки звука используются специальные устройства: аналого-цифровой преобразователь АЦП и цифро-аналоговый преобразователь ЦАП.
Для того чтобы записать звук на какой-нибудь носитель, его нужно преобразовать в электрический сигнал. Это делается с помощью микрофона. Микрофоны имеют мембрану, которая колеблется под воздействием звуковых волн.
К мембране присоединена катушка, перемещающаяся синхронно с мембраной в магнитном поле. В катушке возникает переменный электрический ток.
Непрерывная звуковая волна разбивается на отдельные маленькие временные участки, для каждого такого участка устанавливается определенная величина интенсивности звука. Таким образом, непрерывная зависимость громкости звука от времени A t заменяется на дискретную последовательность уровней громкости. На графике это выглядит как замена гладкой кривой на последовательность "ступенек" рис. Временная дискретизация звука Частота дискретизации.
Для записи аналогового звука и г го преобразования в цифровую форму используется микрофон, подключенный к звуковой плате. Качество полученного цифрового звука зависит от количества измерений уровня громкости звука в единицу времени, т. Чем большее количество измерений производится за I секунду чем больше частота дискретизации , тем точнее "лесенка" цифрового звукового сигнала повторяет кривую диалогового сигнала. Частота дискретизации звука - это количество измерений громкости звука за одну секунду. Частота дискретизации звука может лежать в диапазоне от 8000 до 48 000 измерений громкости звука за одну секунду. Глубина кодирования звука.
Каждой "ступеньке" присваивается определенное значение уровня громкости звука.
Для того чтобы компьютер мог обрабатывать звук, непрерывный звуковой сигнал должен быть преобразован в цифровую дискретную форму с помощью временной дискретизации. Непрерывная звуковая волна разбивается на отдельные маленькие временные участки, для каждого такого участка устанавливается определенная величина интенсивности звука. Таким образом, непрерывная зависимость громкости звука от времени A t заменяется на дискретную последовательность уровней громкости. На графике это выглядит как замена гладкой кривой на последовательность "ступенек". Частота дискретизации.
Для записи аналогового звука и его преобразования в цифровую форму используется микрофон, подключенный к звуковой плате. Качество полученного цифрового звука зависит от количества измерений уровня громкости звука в единицу времени, то есть частоты дискретизации. Чем большее количество измерений производится за 1 секунду чем больше частота дискретизации , тем точнее "лесенка" цифрового звукового сигнала повторяет кривую аналогового сигнала. Частота дискретизации звука - это количество измерений громкости звука за одну секунду, измеряется в герцах Гц. Обозначим частоту дискретизации буквой f.
Всё, что Вам нужно знать о звуке
Информационный объём звукового файла зависит от: частоты дискретизации тактовой. Непрерывная звуковая волна разбивается на отдельные маленькие.". это непрерывная волна с меняющейся амплитудой и частотой. Непрерывная звуковая волна разбивается на отдельные участки по времени, для каждого устанавливается своя величина амплитуды. Подобно звуковым волнам, они распространяются в среде (воде), но свойства их гораздо сложнее, потому что скорость их зависит от длины волны.
Так ли хорош цифровой звук
| Презентация 10 -8 Кодирование звуковой информации С | Все эти звуковые волны распространяются в воздушной среде с уже известной нам скоростью звука. |
| Кодирование звуковой информации — МегаЛекции | Причина заключается в том, что звуковая волна является настолько длинной, что ей нужно 1/20 секунды, чтобы достичь Вашего уха. |
| Непрерывная зависимость | Излучение звуковой волны обуславливает дополнительную потерю энергии движущимся телом (помимо потери энергии вследствие трения и прочих сил). |
| Представление звуковой информации в памяти компьютера | Чтобы уменьшить проблему высокой несущей частоты, звуковой поток разбивается на несколько однобитных потоков, где каждый поток отвечает за свою группу разряда, что эквивалентно кратному увеличению несущей частоты от числа потоков. |
Звук - теория, часть 1
При дискретизации только по времени, непрерывный аналоговый сигнал заменяется последовательностью отсчётов, величина которых может быть равна значению сигнала в данный момент времени. Согласно теореме Котельникова: где Алгоритмы передискретизации Наиболее просты алгоритмы изменения частоты дискретизации в целое число раз. При уменьшении частоты дискретизации в N раз частота Найквиста половина частоты дискретизации становится в N раз ниже, то есть частотный диапазон сужается. Поэтому для предотвращения наложения спектра алиасинга применяют НЧ-фильтр, подавляющий все частотные составляющие выше будущей частоты Найквиста. После фильтрации отсчеты сигнала прореживаются в N раз.
При этой операции спектр сигнала ниже новой частоты Найквиста остается неискаженным. Для увеличения частоты дискретизации в M раз сигнал сначала интерполируется «разбавляется» нулями. Это сохраняет неизменным спектр сигнала ниже частоты Найквиста, но создает копии спектра выше частоты Найквиста. После этого возникшие копии спектра отфильтровываются НЧ-фильтром.
Понятно, что параметры алгоритма определяются свойствами НЧ-фильтра. Гладкость АЧХ и ФЧХ фильтра в полосе пропускания обеспечивает неискаженную передачу сигнала в допустимом частотном диапазоне. Степень подавления в полосе подавления определяет, насколько будут подавлены помехи, не укладывающиеся в допустимый частотный диапазон при уменьшении частоты дискретизации, или насколько будут подавлены возникшие копии спектра при увеличении частоты. Переходная полоса фильтра покажет поведение фильтра вблизи частоты Найквиста для Audio-CD — вблизи 22 кГц.
Форма импульсной характеристики фильтра покажет осцилляции, которые фильтр вносит в сигнал во временной области. В реальных фильтрах эти параметры взаимосвязаны см. Например, для улучшения параметров частотной характеристики приходится использовать фильтры с более длинным импульсным откликом и большим количеством пульсаций во временной области. Поскольку НЧ-фильтрация выполняется после повышения частоты дискретизации в M раз, но до понижения ее в N раз, то две фильтрации можно совместить в одну, установив частоту среза фильтра на минимум из двух необходимых частот среза.
Отметим, что фильтр в данном случае работает над сигналом с повышенной в M раз частотой дискретизации. Специальные алгоритмы полифазной фильтрации позволяют избежать явного вычисления такого промежуточного сигнала, сокращая число операций.
Из курса физики вам всем известно, что звук — это непрерывная волна с изменяющейся амплитудой и частотой. Для того, чтобы компьютер мог обрабатывать непрерывный звуковой сигнал, он должен быть дискретизирован, т. Для этого звуковая волна разбивается на отдельные временные участки. Гладкая кривая заменяется последовательностью «ступенек». Каждой «ступеньке» присваивается значение громкости звука. Чем больше количество уровней громкости, тем больше количество информации будет нести значение каждого уровня и более качественным будет звучание.
Причем, чем больше будет количество измерений уровня звукового сигнала в единицу времени, тем качественнее будет звучание. Эта характеристика называется частотой дискретизации Данная характеристика измеряется в Гц. При этом на каждое измерение выделяется одинаковое количество бит. Такая характеристика называется — глубина кодирования. Таким образом, чтобы подсчитать вес звуковой волны достаточно перемножить частоту дискретизации, глубины кодирования и времени звучания такого звука.
Непрерывная звуковая волна разбивается на отдельные маленькие временные участки, для каждого такого участка устанавливается определенная величина интенсивности звука. Такой процесс называется оцифровкой звука. Что такое глубина кодирования? Глубина кодирования звука — это количество возможных уровней сигнала. Другими словами глубина кодирования это точность измерения сигнала. Глубина кодирования измеряется в битах. Например, если количество возможных уровней сигнала равно 255, то глубина кодирования такого звука 8 бит. Что происходит в процессе кодирования непрерывного звукового сигнала?
Непрерывная звуковая волна разбивается на на отдельные маленькие участки, и для каждого такого участка устанавливается своя амплитуда. Дискретизация — это преобразование аналоговой информации непрерывнго звука в набор дискретных значений, каждому из которых присваивается значение его кода. На графике показана зависимость амплитуды звукового сигнала от времени.
Основные понятия
При разложении непрерывной звуковой волны на гармоники получается спектр колебаний, который определяет тональный состав звука. Непрерывная звуковая волна разбивается на отдельные маленькие временные участки, причем для каждого такого участка устанавливается определенная величина амплитуды. Непрерывная звуковая волна разбивается на отдельные маленькие временные участки, причем для каждого такого участка устанавливается определенная величина амплитуды. Фазовое разложение является одним из важных процессов в изучении и анализе звуковой волны.