Все посты серии:
Часть 1. Введение и настройка
Часть 2. Изучение кода
Часть 3. VST и AU
Часть 4. Цифровой дисторшн
Часть 5. Пресеты и GUI
Часть 6. Синтез сигналов
Часть 7. Получение MIDI сообщений
Пока что мы генерировали только постоянную звуковую волну, которая просто звучала на заданной частоте. Давайте посмотрим, как можно реагировать на MIDI сообщения, включать и выключать генерацию волны на нужной частоте в зависимости от получаемой ноты.
Читать полностью »
Все посты серии:
Часть 1. Введение и настройка
Часть 2. Изучение кода
Часть 3. VST и AU
Часть 4. Цифровой дисторшн
Часть 5. Пресеты и GUI
Часть 6. Синтез сигналов
После улучшений интерфейса пора бы заняться и программированием. В этом посте мы сгенерируем классические синус, пилу, треугольник и меандр.
Все посты серии:
Часть 1. Введение и настройка
Часть 2. Изучение кода
Часть 3. VST и AU
Часть 4. Цифровой дисторшн
Часть 5. Пресеты и GUI
______________________________________________________________
Давайте добавим несколько предустановок для плагина и создадим [относительно] симпатичный интерфейс.
Читать полностью »
Все посты серии:
Часть 1. Введение и настройка
Часть 2. Изучение кода
Часть 3. VST и AU
Часть 4. Цифровой дисторшн
______________________________________________________________
Пора приступать к написанию нашего первого плагина. Это будет грязный цифровой дисторшн. Если говорить точнее, плагин будет просто обрезать пики амплитуды звукового сигнала.
Читать полностью »
Предыдущие посты из серии:
Часть 1. Введение и настройка
______________________________________________________________
Давайте получше рассмотрим наш тестовый проект. Самые важные файлы — resource.h, MyFirstPlugin.h и MyFirstPlugin.cpp. На данный момент плагин представляет собой простой регулятор громкости звука.
Читать полностью »
Многие современные наушники включают в себя систему активного шумоподавления — встроенный микрофон улавливает внешние шумы и подавляет их, посылая на динамики сигнал с микрофона в противофазе. Австрийский промышленный дизайнер Рудольф Стефанич предложил аналогичную систему шумоподавления, но работающую в масштабах целой комнаты. Устройство, названное Sono, должно крепиться к оконному стеклу на присоске. Оно включает в себя микрофон и динамик, прижимающийся к стеклу и использующий его в качестве резонатора. Как показали испытания прототипа, это позволяет добиться снижения шума на 12 децибел.
![Использование DSP звуковой платы SB Live! на пользу радиолюбителей (KX Drivers) — Часть [2/2]](https://www.pvsm.ru/images/ispolzovanie-DSP-zvukovoi-platy-SB-Live-na-polzu-radiolyubitelei-(KX-Driver's)-—-chast-2-2-.jpg "Использование DSP звуковой платы SB Live! на пользу радиолюбителей (KX Drivers) — Часть [2/2]")
Первая часть: Использование DSP звуковой платы SB Live! на пользу радиолюбителей (KX Driver's) — Часть [1/2]
Практическая часть, проблемы, выводы.
Под катом много видео.
Читать полностью »
В предыдущем посте мы рассмотрели теоретические основы сжатия изображений с помощью дискретного вейвлет-преобразования. И хоть многие важные вопросы не были затронуты, полученных результатов достаточно, чтобы попробовать что-то сделать на практике.
К чему слова? Давайте напишем программу, сжимающую изображения! (Под катом много картинок!)
Вейвлеты сейчас на слуху. Даже неискушённые в математике люди наверняка слышали, что с их помощью удаётся сжимать изображения и видео сохраняя приемлемое качество. Но что же такое вейвлет? Википедия отвечает на этот вопрос целым ворохом формул за которыми не так-то легко увидеть суть.
Попробуем на простых примерах разобраться, откуда же вообще берутся вейвлеты и как их можно использовать при сжатии. Предполагается, что читатель знаком с основами линейной алгебры, не боится слов вектор и матрица, а также умеет их перемножать.
Недавно я наткнулся на интересную статью, опубликованную rgen3, в которой описан DTW-алгоритм распознавания речи. В общих чертах, это сравнение речевых последовательностей с применением динамического программирования.
Заинтересовавшись темой, я попробовал применить этот алгоритм на практике, но на этом пути меня поджидало некоторое количество граблей. Прежде всего, что именно нужно сравнивать? Непосредственно звуковые сигналы во временной области — долго и не очень эффективно. Спектрограммы — уже быстрее, но не намного эффективнее. Поиски наиболее рационального представления привели меня к MFCC или Мел-частотным кепстральным коэффициентам, которые часто используются в качестве характеристики речевых сигналов. Здесь я попытаюсь объяснить, что они из себя представляют.Читать полностью »
