Что такое звукорежиссура
Что такое звук
 
 
Часть 2
 
 
 
Какой нужен компьютер
Выбор звуковой карты
Настройка задержки в Linux и Windows
Нужен ли вам микшер?
Микрофон
Наушники
Что такое MIDI
Программы
DAW - основа студии
DAW Reaper - сведение музыки
Тонкости работы с DAW
Волновые редакторы
Запись
Сведение
Рождение звука :-)
Частотные диапазоны
Разъемы и их названия
Что такое фаза
Переоцифровка в картах от Creative
Несколько звуковых карт в Linux
Быстрый рендеринг MIDI в WAV

<<< Карта сайта >>>

Все вопросы и пожелания пишите в гостевой!

 

 

Звукорежиссура

Что такое звук. Часть 2.

Есть еще периодические колебания. Они состоят из множества гармонических колебаний, однако не случайного рода, а подчиненных определенной закономерности. В периодическом колебании есть основная, самая низкая его частота - она же первая гармоника либо основной тон (по-английски pitch). Также в периодическое колебание входят дополнительные частоты - обертоны, или высшие гармоники. Период каждого обертона меньше периода основного тона, причем соотношение этих периодов подчинено формуле "T деленное на номер гармоники", где T - период основного тона.

По этой формуле, период второй гармоники будет в два раза меньше периода основного тона, период четвертой гармоники - в четыре раза меньше, и так далее. Соответственно это влияет на частоту, только по "обратной" формуле - частота обертона равна номеру гармоники, умноженному на частоту основного тона. Если частота основного тона равна 1 герцу, то частота второй гармоники будет 2 герца (1 умножаем на номер 2), третьей - 3 герца, четвертой - 4 герца, продолжите сами.

Поскольку гармоники отличаются друг от друга частотами и амплитудами (об этом позже), то график периодического колебания уже не будет нашей идеальной синусоидой (а будет как бы их суммой, наложенными друг на друга колебаниями), хотя благодаря теореме Фурье мы можем разложить периодическое колебание на составляющие его гармонические.

Набор частот, присущих некоему звуковому сигналу, называют его спектром частот. У гармонического колебания спектр состоит из одной-единственной частоты. Спектр периодического колебания состоит из основного тона и гармоник. Спектр шума состоит из множестве гармонических колебаний без какой-либо математической упорядоченности.

Простой пример убедит вас в этом. Возьмем пианино - или представим, что у оно у вас есть. Нажатие на каждую клавишу вызывает периодическое колебание - ноту. Однако, если мы повернемся к пианино спиной и начнем скакать по клавиатуре задницей, то получим шум, хотя и состоящий из множества периодических (а в корне - гармонических) колебаний.

В колебании у нас есть не только частота, но и размах - амплитуда. Амплитуда - это наибольшее отклонение от точки равновесия. Чем выше поднимается грузок маятника, чем больше диаметр колеса со спицей, тем больше амплитуда. Чем больше амплитуда, тем громче слышен звук.

Подведем некоторые итоги. Звук - это колебания, различающиеся по частоте и амплитуде. Физически эти колебания могут иметь разную природу, однако то, что работают они по одним законам, позволяет нам переводить колебания из одной среды в другую.

Как сказано ранее, колебание в воздухе представляет собой уплотнение и разрежение воздуха, иначе говоря - изменение давления воздуха. С помощью микрофона (как работают микрофоны, вы прочитаете в отдельной главе) мы переводим эти колебания воздуха в колебания электрического напряжения - и получаем тот самый знаменитый "аналоговый звук". Но как перевести эти изменения напряжения в цифровой вид? Как превратить аналоговый звук в цифровой?

Допустим, мы получаем по проводу электрический звуковой сигнал. Он поступает в виде переменного тока, в виде колебаний напряжения. Столько-то раз в секунду это напряжение меняется - колеблется от меньшего к большему. Теперь думаем. Напряжение мы можем как-то измерить и записать этот замер в вольтах. Столько-то вольт вот сейчас, столько-то - чуть позже, и так далее. Попробуем оцифровать хотя бы это "сейчас".

Изобретем упрощенный пример перевода электрического сигнала в цифровой. Вольты - величина из физического мира, а в цифровом звуке нам надо работать с числами. Логично будет перевести столько-то вольт в такое-то число и получить таким макаром значение сигнала на заданной точке времени. Но просто так перевести не получится из-за разной природы колебаний. Колебания напряжения надо перевести в колебания чисел. Мы не можем сохранить в файл вольты! Нам надо получить вместо вольтов числа!

Мы получаем колебания разной амплитуды - разной силы. Очевидно что этой силе колебания напряжения можно поставить в соответствие некое число. Например: 0 - тишина, 1 - тихо, 2 - громче, 3 - еще громче. Это наши условные уровни громкости.

Но число числу рознь. Каждый сэмпл имеет размер и занимает в памяти компьютера определенный объем памяти. Этот объем влияет на то, сколь большое число может находиться в сэмпле. Допустим, если сэмпл занимает 8 бит, то в нем могут быть числа от 0 до 255. То есть 256 уровней громкости! А если сэмпл занимает 16 бит, то в нем могут быть числа от 0 до 65535 либо от -32768 до 32767.

В компьютерных науках есть типы чисел. Например, тип char обычно описывает число, которое лежит в диапазоне от 0 до 255 и занимает 1 байт, то есть 8 бит. Есть 16-битные (двухбайтовые) типы, например signed short int и unsigned short int, он же word. "Signed" значит "со знаком", "unsigned" - "без знака". "Int" - целое, ну а "short" вы сами со школы знаете. В число типа signed short int помещаются значения от -32768 до 32767, а в unsigned short int - от 0 до 65535. Как видите, если использовать знак, то половина диапазона чисел уходит в минусы, ниже нуля и до -32768.

И тут почва под ногами колеблется. Мы получили замер вольтажа, хотим записать его неким числом, а оказывается, что у нас есть огромный выбор из типов. Хотим - пишем сэмпл в беззнаковое число. А хотим - в знаковое. Зависит это от программы, в которой вы работаете со звуком. В такой программе, когда сэмплы находятся в оперативной памяти, может быть один формат. А при сохранении в файл - переводится в другой. В свойствах цифрового звука вы не раз столкнетесь с параметрами signed, unsigned и битовой глубиной.

Диапазон чисел, которыми может быть представлен сэмп, играет примерно ту же роль, что скорость в частоте оцифровки. Чем больше, тем лучше качество. Битовая глубина, или разрядность, влияет, во-первых, на динамический диапазон оцифрованного сигнала. Чем больший диапазон чисел у нас на руках, тем точнее мы можем выразить громкость.

Во-вторых - от разрядности зависит величина отношение сигнала к шуму (Signal-to-Noise-Ratio - SNR). Грубо говоря, восьмибитный звук - топорный и очень шумный. Но и восьмибитный сэмпл даст нам диапазон в 256 уровней громкости, что многим более тех уровней громкости от нуля до трех (тишина, тихо, громче, еще громко), которые были в абзацем выше.

Итоговая аналогия - можно писать картину широкими мазками, а можно тонкой кистью. Вот 11 килогерц и 8 бит - это широкие мазки, причем в манере пуантилизма. 44 килогерца и 16 бит - тот же пуантилизм, но с гораздо более мелкими мазками и более богатый палитрой. Допустим, при 11 килогерц и 8 битах художник в рисует большими мазками, причем используя в каждом мазке только один из 256 цветов. При 44 килогерцах он рисует мельчайшими точечками, в каждой из которых он может использовать один из 65536 цветов. Это я привел очень грубое сравнение. В таком оцифрованном звуке у нас в каждой одной секунде записано 44100 показаний колебания (его замеров), величина (громкость) каждого из которых (этих замеров) может быть выражена одним из 65536 уровней.

Выше мы представляли себе, что уровни громкости записываются целыми числами (не дробными). Но компьютер может работать с двумя видами чисел - целыми и дробными. Дробные бывают двух видов - с плавающей точкой (floating point) и с фиксированной (fixed point). Точка (а в русском - запятая) отделяет целую часть от дробной.

У дробных чисел есть понятие точности. Говорят - с точностью до такого-то знака. Например до второго. Представим себе дробное число как строку. Вот примеры чисел с фиксированной точкой: 103.45, 11.00, 5.21. Как видим, дробная часть имеет вполне определенный размер - 2. И дальше этого дело не идет. А в числе с плавающей точкой количество знаков после точки не подвержено жесткому ограничению. Например: 3.1415, 0.111111111, 1.0001 и тому подобное. Это одно из свойств чисел с плавающей точкой.

Другое их свойство - способность выражения ими очень больших чисел. Делается это за счет хитрости. Некоторые калькуляторы действуют подобным образом (только что проверял свой в мобильнике - не вышло, написал: "целочисленное переполнение"). Допустим, мы пытаемся перемножить два больших числа. Результат получается такой, что он просто не помещается на дисплее калькулятора - не хватает цифр, разрядов. И калькулятор находит выход из положения - пишет нечто вроде: 6.320050628227E+21.

Давайте разберемся, что означает такая запись? О очень просто. Калькулятор говорит - если вы и впрямь хотите узнать результат как он есть, то возьмите число, стоящее до буквы E, умножьте его на 10 и возведите в степень 21.

Часть 3 >>>

Автор: Петр Семилетов
ИСТОЧНИК: http://soundheresy.ho.ua/

 

 

 
Copyright © 2009- "Almanac"
Rambler's Top100