Zpracování (digitálního) zvuku aneb možnost uchování a analýzy informací Matěj Ištvánek VUT zvuk 2 Výhoda dig. záznamu? • Bez mechanického poškození • Teoretická délka uchování (nebo taky ne?) • Kvalita záznamu • Unifikovanost, univerzálnost a možnost zpětného přehrávání • notový zápis vs. zvukový záznam • Abychom mohli analyzovat, nemusíme slyšet!? • Analýza interpretace má nový rozměr 3 Analýza interpretace • Zvukový záznam = jak to daný interpret zahrál • Je tomu tak vždy? • Problém „studiových“ vs. „živých“ záznamů • Je to směrodatné? • Lze to vykompenzovat? • Muzikologové neznají technické možnosti; technici neznají muzikologické myšlenky 4 Vytvoření digitální nahrávky • Analogový signál = spojitý signál • Máme analogový zvuk (např. z nástrojů) – jak ho uchovat? • Převod z analogové podoby na digitální signál (číslicový) • zvuk – mikrofon – el. napětí – A/D převodník – digitální záznam • Jak to funguje? (diskuze?) • 44,1 kHz, 16bit .wav soubor – co to je? Proč je ten soubor tak velký? • mp3? Ticho neslyšíme! 5 6 7 Motivace? • Dig. nahrávka – nedestruktivní manipulace • Jakákoliv úprava nemusí zničit originál • Pokud jich máme více, lze vytvořit databázi (dataset) • Nasledná analýza – rozdíly • Analyzovat lze i zpětně, metody měření a porovnávání mohou být velmi přesné • Srovnejte s poslechem a následnou analýzou živé hudby bez možnosti pořízení záznamu (i analogového) 8 9 10 11 Informace • Různé metody číslicového zpracování signálů • Často inspirace u lidského slyšení • Co vše lze ve skutečnosti detekovat? • Lze informace získat třeba i z gram. desky? • Později si ukážeme, jak vytvářet grafy např. průměrného tempa 12 Zde přichází MIR! • MIR = Music Information Retrieval • něco mezi: Digital Signal Processing, Psychoacoustics, Computer Science, Data Mining, Music Theory, Musicology, Machine Learning, … • Multidisciplinární odvětví se zaměřením na extrakci informací z hudebních záznamů • Je počítač pouze asistentem? • Jaké informace lze z digitálního záznamu získat? • Co nám to prozradí o interpretaci? 13