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MIDI y Producción musical: Conceptos de sonido Síntesis de sonido Efectos espectrales - PDF
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Esperanza Flores Alcaraz
1 MIDI y Producción musical: Conceptos de sonido Síntesis de sonido Efectos espectrales Lars Fabig, Ross Bencina Music Technology Group, Universitat Pompeu Fabra, Barcelona, Spain2 3 TEMÁTICAS Conceptos de audio. Síntesis de sonido. Efectos espectrales.3 PROCEDEMIENTOS El curso consiste en 12 sesiones a 2 horas. Cada sesión tiene una parte teórica y/o demostrativa y una parte práctica ( aproximadamente 50 / 50 ). Las prácticas son relacionadas con la materia y requieren también los conocimientos del entorno del secuenciador Cubase SX. Todos los materiales que se necesitan para llevar adelante las prácticas están en el servidor. Los resultados de las prácticas guardaís en el servidor, para que los profesores pueden evaluar los resultados y ver el avance de cada uno. A parte de las prácticas que acompañan las clases hay dos prácticas finales de más complejidad. La evaluación hacemos continuadamente a base de los resultados de las prácticas y con más peso de las prácticas finales.4 OTRAS INFORMACIONES Datos de los profesores: Lars Fabig IUA-Grupo de Tecnología Musical (MTG) Telef.: Mail: Lugar: C/ Ocata 1-3, Sala 314 Ross Bencina IUA-Grupo de Tecnología Musical (MTG) Telef: Mail: Lugar: C/ Ocata 1-3, Sala 320 Materiales del curso: En el servidor, directorio MAD05, En la WEB:5 AGENDA Sesión 1 (Lars): Conceptos de audio. Terminología, Percepción de sonido, Representaciones de señales. FFT y STFT. Modelación de señales usando SMS. Prácticas. Sesión 2 (Ross): Introduction to Analog Style Synthesis. Signals, signal flow, building blocks (generators, modulation, filters). Excitation / resonator model of synthesis. Sesión 3 (Ross): Generation and Modulation.. Wavetable oscillators, Additive synthesis. Amplitude modulation (AM), Ring Modulation (RM). Waveshaping, Distorsion / nonlinearities. Sesión 4 (Ross): Filtering High, low pass, band pass, vocal formant filtering, comb filters, others. Prácticas.6 AGENDA Sesión 5 (Ross): Time domain granulation effects. AudioMulch. GRM Tools granulators. Time domain pitch shifting. Sesión 6 (Lars): Spectral Processing I. Continuación SMS. Introducción y explicaciones acerca de diversos plugins VST (Spectral Delay, Vocal Processor). Prácticas. Sesión 7 (Lars): Spectral Processing II. Introducción y explicaciones acerca de diversos plugins VST (GRMTools, Vocoder, otros). Prácticas. Sesión 8 (Ross): Control Strategies. MIDI / Open Sound Control. Envelopes, Automation, Control surfaces. Sequenced Control, Procedural Control, Live performance, MIDI Yoke.7 AGENDA Sesión 9 (Ross):Synthesis Architecture. Traditional synthesizer structures (eg. Multiple oscilllators + filter). Modular and hybrid structures. Sesión 10 (Ross): Special Topics for final project. Sesión 11 (Lars): Aplicaciones avanzadas. Melodyne. Wavewarp. Otros. Sesión 12 (Ross, Lars): Audición de los resultados de las prácticas finales.8 PRIMERA SESIÓN: Conceptos de audio9 OBJETIVOS CONCEPTOS DE SONIDO Entender el principio de la percepción de sonido. Entender la diferencia entre dominio temporal y dominio frecuencial. Conocer distintas representaciones de señales. Entender la relación entre amplitud y fase. Conocer el concepto de la Short-Time-Fourier-Transformation. Comprender la idea de "Spectral Modelling Synthesis. Familiarizarse con el uso del SMSTools.10 VISTAS DISTINTAS DE SONIDO11 ANALOGIA ENTRE IMAGEN Y SONIDO Imagen Histograma del imagen Onda de un sonido Sonograma de un sonido12 VISTAS DE SONIDO El dominio temporal es más relacionado con la producción del sonido. x(t), viene de fisica y acustica. El dominio frecuencial es mas relacionado con nuestra percepción del sonido. X(f), viene de matematicas y de lapercepción (nuestro imagen del sonido).13 VISTAS DE SONIDO: PERCEPCIÓN Cognición de alto nivel, formación de objetos, interpretación Percibe hondas 1-D Convertir a nervios que dependen de la frecuencia. Refinar la información de tiempo y frecuencia. El sistema auditivo hace una conversión desde el tiempo hacía frecuencia.14 ANALISIS ESPECTRAL15 Análisis: APLICACIONES DE ANALISIS ESPECTRAL Análisis de performance y estructura de música. Transcripción automática de música. Caracterización y identificación de timbres de tonos instrumentales o vocales. Reconocimiento de ritmo. Reconocimiento de voz hablada. Transformación: Frequency- Shifting. Cross-Synthesis entre sonidos distintos. Transformación del timbre de instrumentos o voces. Transformación entre sonidos naturales y sintéticos (sonidos hibridos).16 ANÁLISIS ESPECTRAL Como una imagen se puede describir como una mezcla de colores (frecuencias en el parte visible del espectro electromagnético) un objeto de sonido se puede describir como una mezcla de elementares vibraciones acústicas. Análisis espectral se llama la evaluación del equilibrio entre ellas. Otra definición común es: La medición de la distribución de la energía de un señal de audio como función de frecuencia.17 SINTESIS ADITIVA18 Tono de un piano en dominio temporal REPRESENTACIONES DE SONIDOS EN EL DOMINIO ESPECTRAL A(t) E(f) 0 s 8 s Decomposición en componentes sinusoidales (Fourier). t Tono de un piano en dominio espectral. f 0 Hz 5 khz Imagen estatico (Snapshot) Falta de la información temporal.19 REPRESENTACIONES DE SONIDOS EN EL DOMINIO ESPECTRAL - PROJECCIÓN f = 1/ T [ Hz] 1/T20 SONOGRAMA Representación de la mezcla de energía de componentes frecuenciales durante el tiempo. Se toman varios imágenes espectrales (Snapshots durante el tiempo). 5 khz f 0 Hz 0 s 8 s t21 WATERFALL-SPECTRUM Presentación 3D E 0 s 0 Hz 5 khz t 8 s f22 TÉCNICAS DE PROCESADO ESPECTRAL23 SHORT-TIME-FOURIER-TRANSFORMATION (STFT) A(t) t t 0 t 1 t 2 segmento de sonido X Función de ventana: -tamanio -tipo Waterfall - Spectrum FFT Espectro (Snapshot) una serie de snapshots S(f) en t 0 en t 1 en t 2 S(f) S(f) f f f24 COMPROMISO ENTRE TIEMPO Y FRECUENCIA Alta resolución en tiempo Baja resolución en frecuencia. Si la ventana es grande Sonido es suavizado (se reducen transitorios importantes). Baja resolución en frecuencia. Alta resolución en tiempo. Si la ventana es pequeña No todos los harmónicos se dejan distinguir.25 STFT - PARAMETROS Frecuencia de muestreo (Sampling Rate) influye la maxima frecuenia que se puede representar en el espectro (Teorema de Nyquist): fs > 2 fb fs = sampling rate fb = signal bandwidth Tamaño de ventana influye la resolución del espectro. Tipo de ventana controla la habilidad de distinguir dos picos sinusoidales. Hop Size influye la resolución temporal.26 ENERGíA Y FASE A(t) Energia / Magnitude Magnitude (f) t A(t) Phase = 0 Phase Phase (f) Phase t27 IMPORTANCIA DE LA INFORMACIÓN DE FASE El oído humano es sensitivo a la fase. Filtros tienen un retardo de fase que en ciertos casos depende de la frecuencia puede crear efectos de cancelación de fase (chorusing, flanging). Para poder reproducir un timbre de instrumento / voz precisamente. Para la localización de objetos sonoros en el imagen estéreo. Síntesis con fase Síntesis sin fase28 SPECTRAL MODELLING SYNTHESIS (SMS)29 ENTORNO DE PROCESADO FRECUENCIAL Original Sound Spectral Fourier Analysis Transformations Spectral Synthesis Transformed Sound Original Spectrum Transformed Spectrum30 TRANSFORMACIONES DE ALTO NIVEL Original Sound Fourier Spectral Analysis Feature Extraction Transform. Feature Addition Spectral Synthesis Transformed Sound Original Feature Transformed Feature Original Spectrum EJ: CAMBIAR LA FRECUENCIA FUNDAMENTAL Transformed Spectrum31 SPECTRAL MODELLING SYNTHESIS (SMS) Sonidos naturales normalmente se componen de componentes armónicos y estocásticos. Ej.de guitarra: Fase de ataque es percusivo (ruidoso). La fase de decay es armónico. El modelo SMS descompone el espectro de un sonido en los componentes periódicos (armónicos) y un residual de componentes ruidos. Flauta (mas residuo) Flauta (mas residuo, Menos sinusoidal)32 DETECCIÓN Y CONTINUACIÓN DE PICOS ESPECTRALES Los picos corresponden a los componentes espectrales mas relevantes. S(f) verde: azul: espectro espectro del residuo. f Los picos mas relevantes se continuan durante el tiempo ( peak tracking / continuation). f t33 SPECTRAL MODELLING SYNTHESIS (SMS) Sampled input waveform STFT Peak Tracking Additive Synthesis Deterministic signal Magnitude and frequency envelopes STFT Resynthesized signal Magnitude spectrum Residual Spectrum envelope estimation Pseudorandom noise generator Spectral Envelope Spectrum generation Random Phase ISTFT Stochastic signal34 SONIDO HARMONICO VS. INHARMONICO Sonido monofónico inarmonico Sonido monofónico armónico35 SONIDO HARMONICO VS. INHARMONICO Voz sola (un objeto) Voz en una mezcla (varios objetos) f 0 2f0 f 0 2f 0 Varias series harmonicas 3f 0 4f 0 3f 0 5f 0 6f 0 7f 036 EDICIÓN DE ESPECTRAL Aplicar transformaciones a zonas seleccionadas en el espectro. f 5 khz 0 Hz 0 s 8 s t37 SMSTools38 PRÁCTICAS Práctica 1: SMSTools Uso básico Cargar y analizar un sonido. Sintetizar y guardar un sonido. Transformar un sonido.39 FIN Documentos relacionados
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