В одной из ячеек, расположенных в левой части окна, из раскрывающегося списка выберите опцию AutoPanner (Автоматическое изменение панорамы). Откроется одноименное окно, показанное на рис. 1.78.
Рис. 1.78. Окно AutoPanner
AutoPanner – это эффект, который заставляет сигналы разных источников перемещаться по стереобазе.
Рассмотрим изменяемые параметры настройки эффекта.
LFO Freq. (Частота генератора низких частот). Этот параметр устанавливает частоту (от 0,1 до 50 Гц), с которой звук перемещается в пространстве стереопанорамы и возвращается в исходное положение. Чем выше значение, тем быстрее перемещение обработанного сигнала.
Width (Ширина). Этим параметром определяется ширина перемещений по стереопанораме (от 0 до 100 %). При 0 % будет установлено моно, а значение 100 % заставит сигнал перемещаться из крайнего левого положения в крайнее правое и наоборот.
Waveform (Форма волны) позволяет определить способ, каким сигнал перемещается слева направо. Выберите Sine (Синусоидальный), если требуются плавные движения, или Pulse (Импульсный), чтобы движение происходило скачками.
Параметры
Out Left (Выход левого канала) и
Out Right (Выход правого канала) могут принимать значения от -96 до 6 дБ. Они позволяют исправить уровень левого или правого канала в случае, если
AutoPanner производит несимметричное панорамирование звука. При установке значения -96 дБ рассматриваемый канал выключается совсем; при значении 6 дБ сигнал в соответствующем канале будет усилен. При 0 дБ уровень сигнала не изменяется. Установка -96 дБ означает, что сигнал в этом канале не только не будет слышен, но и будет полностью исключен из последующей обработки (то есть его нельзя восстановить никакими регуляторами громкости).
Дополнительные инструменты
Спектральный анализ
Функции спектрального анализа позволяют специальными методами проанализировать частотный спектр звука и представить его либо в виде трехмерного графика с осями «частота – амплитуда – время», либо в виде спектрограммы (по горизонтальной оси откладывается время, по вертикальной – частота, а амплитуда сигнала на каждой частоте отображается цветом). Такое визуальное представление полезно для оценки тембра.
Звуковая волна, графическое отображение которой видно в рабочих окнах редакторов звука, обычно представляет аудиоданные во временной области (в системе координат «амплитуда – время»), а анализатор спектра позволяет оценить звуковую запись в частотной области.
На рис. 1.79 показан возможный вид звуковой волны во временной области (по горизонтали – время, по вертикали – амплитуда звукового сигнала), а на рис. 1.80 – в частотной области.
Рис. 1.79. Звуковая волна во временной области
Рис. 1.80. Звуковая волна в частотной области
В данных, отображаемых в частотной области (в форме спектрограммы или сонограммы), видны амплитуды и частоты синусоидальных волн, которые при смешивании могли бы звучать, как естественный звук.
Наблюдая частотные составляющие звука и соответствующие им амплитуды, можно определить основную частоту и ее обертоны, присутствующие в записи. Аналогично нежелательные шумы могут быть проанализированы для определения предполагаемых фильтров, с помощью которых они приглушаются или удаляются.
Для отображения спектра используются два разных метода – спектрограмма и сонограмма.
На рис. 1.81 показан возможный вид спектрограммы.
Рис. 1.81. Спектрограмма
По горизонтали откладывается частота в герцах (Hz). По вертикали – амплитуда в децибелах (dB). Можно отобразить множество спектрограмм семпла в разных точках отсчета времени. В этом случае график становится трехмерным, как на рис. 1.82.
Рис. 1.82. Спектрограмма в разных точках отсчета
Возможный вид сонограммы показан на рис. 1.83.
Рис. 1.83. Сонограмма
На сонограмме по горизонтали откладывается время, а по вертикали – частота. Амплитуда каждой частотной составляющей представлена интенсивностью цвета любой точки графика. Этот метод отображения спектральной информации полезен для определения отличий частотного содержания записанной фонограммы от образцов спектра, созданных из натуральных звуков речи, музыкальных инструментов, голосов птиц и т. д. Что такое быстрое преобразование Фурье
Математический метод, используемый для преобразования звуковой волны из временной области в частотную, называется преобразованием Фурье по имени французского математика и физика Жана Батиста Жозефа Фурье (1768–1830). Фурье был одним из первых математиков, утверждавших, что любой периодический сигнал может быть восстановлен при помощи сложения серий гармонических синусоидальных волн. С начала 1800-х годов – времени появления его первой работы – анализ Фурье был применен ко многим типам сигналов с целью лучшего понимания их составляющих.
Так как преобразование Фурье – чрезвычайно трудоемкая вычислительная задача, для выполнения спектрального анализа используется техника, называемая Fast Fourier Transform, или быстрое преобразование Фурье, сокращенно – FFT (соответственно, БПФ). FFT использует специальные математические методы, чтобы сократить время вычислений путем наложения ограничений на размер выборки для анализа (например, ограничиваясь степенью 2).
Размер такой выборки, называемый также числом быстрого преобразования Фурье (FFT-числом), определяет количество выборок звукового сигнала, используемых для анализа, и количество дискретных частотных групп. Если работа ведется с большим числом частотных групп, то они имеют меньшую ширину в частотном диапазоне, что позволяет точнее определить частоты.
Поскольку живой звук обладает постоянно меняющимся спектром, при большом размере выборки нельзя гарантировать хорошего качества его исследования. Например, при FFT-анализе звукового файла с частотой дискретизации 44100 Гц при количестве выборок равном 4096 единиц будет анализироваться почти 100 мс длительности звука (4096/ 44100). Если звук не остается постоянным в течение этого времени, вы не сможете оценить спектр самых незначительных временных интервалов. Это существенная проблема, возникающая при анализе сигналов: разрешающая способность временных интервалов противоречит частотному разрешению.
Анализ спектра в Sound ForgeАнализатор спектра в Sound Forge версии 4.5 находится непосредственно в программе, а не в виде встраиваемого приложения, как в предыдущей версии.
Он позволяет наблюдать спектральную картину не только файла, но и выделенного участка звуковой волны, а также дает возможность отслеживать изменение спектральной картины звука непосредственно при воспроизведении или при записи. Спектр сигнала может быть представлен как в виде обычной амплитудно-частотной характеристики, так и в виде сонограммы, где интенсивность различных частот выражена разными цветами.
Для получения спектра звукового файла откройте его и выделите часть звуковой волны для анализа. Из строки меню Sound Forge выберите Tools (Инструменты) и далее Spectrum Analysis (Анализ спектра).
В открывшемся окне спектрального анализа, показанном на рис. 1.84, спектрограмма отображает амплитуду (в децибелах) каждой частотной составляющей от 0 Гц (DC) до частоты Найквиста (половина от частоты дискретизации). Сегодня самыми распространенными частотами дискретизации являются 44,1 кГц (компакт-диск) и 48 кГц (DAT).
Рис. 1.84. Окно спектрального анализа
Когда вы перемещаете курсор по спектрограмме, в поле рядом с ним отображаются значения частоты и амплитуды текущей позиции курсора на графике частотного спектра, как показано на рис. 1.85.
Рис. 1.85. Значения частоты и амплитуды в текущей позиции курсора на графике
Если изображена сонограмма, выберите опцию Normal Display из меню Display, чтобы увидеть спектрограмму.
При открытом окне анализатора спектра можно выделять часть звуковой волны, перемещая курсор или любым другим способом, какой допустим в Sound Forge. Выбрав команду Update! (Обновить) из меню анализатора спектра, вы тем самым отобразите спектр текущего выделения в звуковом файле. Если часть звуковой волны не выделена, анализу подвергаются выборки, непосредственно следующие за позицией курсора.
Чтобы видеть несколько спектров одновременно, из меню Options откройте диалоговое окно Spectrum Settings (Установки спектра), которое показано на рис. 1.86, и увеличивайте значение в поле Slices displayed (Число отображаемых секторов) от 1 до 64. Каждый сектор представляет FFT-число выборок.
Рис. 1.86. Диалоговое окно Spectrum Settings
