Ձայնային ազդանշանի մշակումը ներառում է աուդիո ազդանշանների վերլուծություն՝ օգտագործելով սպեկտրային վերլուծության տարբեր տեխնիկա: Այս հոդվածում մենք կուսումնասիրենք տարբեր տեխնիկայի առավելություններն ու թերությունները, ինչպիսիք են FFT-ն, սպեկտրոգրամը և ալիքային վերլուծությունը:
Ֆուրիեի տրանսֆորմացիա և Ֆուրիեի արագ փոխակերպում (FFT)
Ֆուրիեի փոխակերպումը հիմնարար սպեկտրային վերլուծության տեխնիկա է, որն օգտագործվում է աուդիո ազդանշանի մշակման մեջ: Այն փոխակերպում է ժամանակի տիրույթի ազդանշանը իր հաճախականության տիրույթի ներկայացման՝ բացահայտելով ազդանշանի հիմքում ընկած հաճախականության բաղադրիչները: Fast Fourier Transform-ը (FFT) Ֆուրիեի տրանսֆորմացիայի իրականացման հաշվողական արդյունավետ ալգորիթմ է և իր արագության շնորհիվ լայնորեն օգտագործվում է աուդիո վերլուծության մեջ:
Առավելությունները:
- Ապահովում է աուդիո ազդանշանի հաճախականության ճշգրիտ տեղեկատվություն:
- Արագ հաշվարկ՝ օգտագործելով FFT՝ իրական ժամանակում մշակման համար:
- Լայնորեն աջակցվում և ներդրվում է աուդիո մշակման ծրագրային ապահովման և սարքավորումների մեջ:
- Օգտակար է ազդանշանի որոշակի հաճախականության բաղադրիչները բացահայտելու համար:
Թերությունները:
- Հաճախականության արտահոսք և սպեկտրային արտահոսք կարող է առաջանալ, ինչը հանգեցնում է անճշտությունների:
- Հաճախականության սերտորեն բաժանված բաղադրիչները տարբերելու դժվարություն:
- Պատուհանների և մասշտաբի հետ կապված խնդիրները կարող են ազդել վերլուծության ճշգրտության վրա:
- Հնարավոր է արդյունավետ կերպով չգրանցել անցողիկ կամ ժամանակով փոփոխվող հաճախականության բաղադրիչները:
Սպեկտրոգրամի վերլուծություն
Սպեկտրոգրամը ազդանշանի մեջ հաճախականությունների սպեկտրի տեսողական ներկայացումն է, քանի որ դրանք ժամանակի հետ տարբերվում են: Այն ապահովում է ձայնային ազդանշանի ժամանակի հաճախականության վերլուծություն և սովորաբար օգտագործվում է խոսքի և երաժշտության մշակման մեջ:
Առավելությունները:
- Առաջարկում է հաճախականության բաղադրիչների ժամանակի փոփոխվող տեսարան՝ ժամանակի ընթացքում ֆիքսելով փոփոխությունները:
- Օգտակար է բազմակի հաճախականության բաղադրիչներով բարդ աուդիո ազդանշանների վերլուծության համար:
- Ապահովում է ժամանակի ընթացքում ազդանշանի դինամիկայի պատկերացում:
- Արդյունավետ է անցողիկ երևույթների և ժամանակի փոփոխվող բնութագրերի բացահայտման համար:
Թերությունները:
- Բանաձևի փոխզիջումը ժամանակի և հաճախականության միջև կարող է սահմանափակել ճշգրտությունը:
- Աղմկոտ ազդանշանները կարող են թաքցնել հաճախականության բաղադրիչները սպեկտրոգրամում:
- Պատուհանի չափը և համընկնման պարամետրերը կարող են ազդել սպեկտրոգրամի մեկնաբանության վրա:
- Օպտիմալ վիզուալիզացիայի և վերլուծության համար կարող է պահանջվել պարամետրերի կարգավորում:
Wavelet վերլուծություն
Wavelet վերլուծությունը ժամանակի-հաճախականության վերլուծության տեխնիկա է, որը քայքայում է ազդանշանը ալիքային բաղադրիչների` ապահովելով ժամանակի ընթացքում հաճախականության բովանդակության տեղայնացված և մասշտաբային ներկայացում: Այն օգտագործվում է ոչ ստացիոնար ազդանշանի վերլուծության և առանձնահատկությունների արդյունահանման համար:
Առավելությունները:
- Ապահովում է տեղայնացում ինչպես ժամանակի, այնպես էլ հաճախականության տիրույթներում՝ ֆիքսելով տեղայնացված փոփոխությունները:
- Արդյունավետ է ժամանակի փոփոխվող հաճախականության պարունակությամբ ոչ ստացիոնար ազդանշանների վերլուծության համար:
- Առաջարկում է բազմակողմանի վերլուծություն՝ տարբեր մասշտաբների մանրամասները գրավելու համար:
- Օգտակար է անցողիկ իրադարձությունների և ժամանակի տեղայնացման առանձնահատկությունները բացահայտելու համար:
Թերությունները:
- Համապատասխան ալիքային հիմքի գործառույթների և պարամետրերի ընտրության բարդություն:
- Վեյլետների գործակիցների վերլուծության և վերակառուցման հաշվողական ծախսեր:
- Wavelet վերլուծության արդյունքների մեկնաբանումը և արտացոլումը կարող է պահանջել փորձաքննություն:
- Wavelet փոխակերպումը չի կարող առաջարկել այնքան պարզ հաճախականության լուծում, որքան FFT-ն: