Это четвертая статья серии о том, почему акустика, которая хорошо измеряется, может плохо звучать
В первой статье выяснилось то, что АЧХ суммирует всю поступившую энергию независимо от времени её прихода. Во второй — что помещение добавляет к звуку большое количество отраженных копий и резонансов, с которыми надо научиться дружить. В третьей — что качество воспроизведения низких частот сухие цифры характеристик не отражают.
«Оказалось, что люди не хотят, чтобы их постоянно видели во время телефонных разговоров».
На первый взгляд кажется, что эта фраза родилась во времена массовой удаленной работы, бесконечных видеозвонков и людей, которые по утрам ищут повод выключить камеру на дейлике.
Но нет.
Эти слова прозвучали задолго до 2020 года, когда удалённая работа стала осязаемой реальностью нашей жизни. Их произнёс Шелдон Хоххайзер — корпоративный историк AT&T, объясняя, почему первый видеотелефон Picturephone так и не стал коммерчески успешным.
Это третья статья серии о том, почему акустика, которая хорошо измеряется, может плохо звучать. В первой части мы выяснили, что АЧХ суммирует энергию не спрашивая, вовремя ли та пришла. Во второй — что комната добавляет к звуку копии и резонансы, и провели границу честности эквалайзера: ниже частоты Шрёдера он чинит физику, выше — только график.
Это вторая статья серии о том, почему акустика, которая хорошо измеряется, может плохо звучать. В первой части мы разобрали АЧХ — главный график индустрии — и его фундаментальное ограничение: измерение суммирует всю энергию в точке, не различая, что пришло вовремя, а что с опозданием или вовсе лишнее. Закончилась та история закономерно для инженера, который поверил, что дело в железе: я купил лучшую акустику, которую мог себе позволить, поставил на то же место — и звук остался плохим. Просто стал другим.
Всем привет! Сегодня я хотел бы показать свою реализацию микрофона по проекту DIY Perks
Идея сделать подобный микрофон возникла еще примерно год назад, и на протяжении этого времени планомерно заказывались детальки :)
Я занимаюсь разработкой, и как большинство людей с техническим складом ума, когда что‑то работает не так — ищу способ это починить. Желательно программно.
Более десяти лет назад я серьёзно занялся звуком. Мои попытки получить хорошее качество воспроизведения в комнате заставили меня пройти длительный путь проб, ошибок и исследований.
Началось всё в 2024 году в где‑то середине осени. Тогда я ещё не имел тесных дел с arduino и python, но у меня появилась идея сделать простенькую мини клавиатуру для переключения треков, чтобы во время игры во что либо не отвлекался на это. Что‑то около недели и у меня уже получилось собрать на макетке схему со свитчами от клавиатуры, которая управляла громкостью системы и листала треки. Я был в восторге: что‑то, собранное на коленке, тупо с ИИ, работает! Да, тогда я полностью полагался на дипсик или чатГпт.
Нейронки умеют рисовать не только пляшущих котов с баянами на деревенской свадьбе. Еще они могут творить настоящее искусство. И пять отобранных примеров в статье красноречиво это подтверждают.
Кстати, а есть ли словарное определение слова “нейрослоп”, составленное прямо в традиции Ожегова? Если нет, то пока остановимся на следующей дефиниции:
“Нейрослоп — медиа-продукт, будь то изображение, музыка или видео, созданный с помощью нейронной сети с минимальным участием живого человека и отличающийся безыдейностью и нулевой художественной ценностью”.
