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tutorium_sound [2021/09/08 10:33] martin [Spectral Centroid] |
tutorium_sound [2022/02/18 08:26] martin |
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Es öffnet sich ein Fenster, in dem Sie unter verschiedenen Deskriptortypen wählen können. Außerdem können Sie unter // | Es öffnet sich ein Fenster, in dem Sie unter verschiedenen Deskriptortypen wählen können. Außerdem können Sie unter // | ||
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====Constant Q-Spectrogram==== | ====Constant Q-Spectrogram==== | ||
- | Es gibt verschiedene Versuche, Spektraldarstellungen stärker an die menschliche Hörempfindung anzupassen. Eine Möglichkeit besteht darin, die Frequenzen (vertikale Achse) nicht //linear//, sondern logarithmisch (//Log//) einzustellen, | + | Es gibt verschiedene Versuche, Spektraldarstellungen stärker an die menschliche Hörempfindung anzupassen. Eine Möglichkeit besteht darin, die Frequenzen (vertikale Achse) nicht //linear//, sondern logarithmisch (//Log//) einzustellen, |
Bei Constant-Q-Spektrogrammen bleibt das Verhältnis der zentralen Frequenz und der Frequenzauflösung für alle ermittelten und dargestellten Frequenzbänder konstant. Auf diese Weise kann eingestellt werden, dass z.B. jedes dargestellte Frequenzband einer chromatischen Note entspricht. Dadurch wird die tonale Interpretation eines Spektrogramms stark erleichtert. | Bei Constant-Q-Spektrogrammen bleibt das Verhältnis der zentralen Frequenz und der Frequenzauflösung für alle ermittelten und dargestellten Frequenzbänder konstant. Auf diese Weise kann eingestellt werden, dass z.B. jedes dargestellte Frequenzband einer chromatischen Note entspricht. Dadurch wird die tonale Interpretation eines Spektrogramms stark erleichtert. | ||
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- | Laden Sie die Audio-Datei von Ray Charles " | + | Laden Sie die Audio-Datei von Ray Charles " |
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Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), (dt. Mel-Frequenz-Cepstrum-Koeffizienten) wurden zur automatischen Spracherkennung entwickelt, können aber auch auf die klanglichen Eigenschaften der Musik übertragen werden. Sie werden insbesondere für die Identifikation von Musikstücken eingesetzt. | Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), (dt. Mel-Frequenz-Cepstrum-Koeffizienten) wurden zur automatischen Spracherkennung entwickelt, können aber auch auf die klanglichen Eigenschaften der Musik übertragen werden. Sie werden insbesondere für die Identifikation von Musikstücken eingesetzt. | ||
- | MFCCs führen zu einer kompakten Darstellung der Spektraleigenschaften eines Audio-Signals, | + | MFCCs führen zu einer kompakten Darstellung der Spektraleigenschaften eines Audio-Signals, |
Das " | Das " | ||
- | Laden Sie bitte die Audio-Datei von Ray Charles | + | Laden Sie bitte die Datei Audio02.mp3 (" |
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Im Menufenster können sie die Zahl der Koeffizienten einstellen. Üblich sind 20 Koeffizienten, | Im Menufenster können sie die Zahl der Koeffizienten einstellen. Üblich sind 20 Koeffizienten, | ||
+ | ====Weitere Messgrößen==== | ||
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+ | Mit den Vamp Plugins lassen sich weitere Messgrößen bestimmen, die mit dem Sound und dem klanglichen Eindruck einer Aufnahme in Zusammenhang stehen. Hier die wichgsten Messgrößen in alphabetischer Reihenfolge: | ||
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+ | **Harmonic Ratio**: Proportionaler Anteil von harmonischen Komponenten. | ||
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+ | **Signal to Noise Ratio (SNR)**: Verhältnis von Signal zum (Hintergrunds-)Rauschen | ||
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+ | Spectral Crest | ||
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+ | Spectral Entropy | ||
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+ | Spectral Flatness | ||
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+ | Spectral Curtosis | ||
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+ | Spectral Roll-Off-Point | ||
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+ | Spectral Skewness | ||
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+ | Spectral Slope | ||
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+ | Spectral Spread | ||
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+ | Zero Crossing Rate | ||
====Vertiefung==== | ====Vertiefung==== | ||
- | Das Vamp Plugin //Aubio Spectral Descriptor// | + | Das Vamp Plugin //Aubio Spectral Descriptor// |