Ableton Live 8 इंस्ट्रूमेंट्स और फ्री प्लगिन्स में सैंपल ट्रांज़ैक्शन क्वालिटी

क्या आपने देखा, नमूना या ड्रम मशीन में लोड किए गए नमूने की पिच को समायोजित करने के बाद, कि गंदगी और असंगति हार्मोनिक्स जोड़े गए हैं? ऐसी ध्वनि का क्षरण तब होता है जब नमूना आवृत्ति में परिवर्तन होता है, जो अनिवार्य रूप से तब होता है जब ऑडियो फ़ाइल को ट्रांसपोज़ या विकृत किया जाता है, और अलियासिंग प्रभाव से जुड़ा होता है - Nyquist आवृत्ति से वर्णक्रमीय घटकों का प्रतिबिंब। इससे बचने के लिए, प्रक्षेप और फ़िल्टरिंग एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है।

इस लेख में, प्राथमिक परीक्षण का उपयोग करते हुए, हम ऐसे एल्गोरिदम की तुलना इंपल्स, सिंपल, सैम्पलर टूल्स और एबलटन लाइव 8 सीक्वेंसर में करते हैं, साथ ही कुछ लोकप्रिय मुफ्त वीएसटी प्लगइन्स के साथ भी।


प्रायोगिक तकनीक

लेनोवो R500 लैपटॉप पर प्रयोग किया गया था: इंटेल कोर 2 डुओ T8570 प्रोसेसर, 2 जीबी रैम। Ableton Live, परीक्षण नमूना और निर्यात की गई फ़ाइल के लिए सेटिंग में नमूना दर 44100 हर्ट्ज है। परीक्षण फ़ाइल 15 kHz की आवृत्ति पर एक sinusoidal संकेत है, 16 बिट्स की एक बिट चौड़ाई, जो नमूना में लोड की जाती है, C3 नोट से जुड़ी होती है, और प्लेबैक क्षेत्र पूरे कीबोर्ड रेंज तक फैली हुई है। प्रत्येक परीक्षण किया गया नमूना एक ही मिडी अनुक्रम निभाता है - गामा सी प्रमुख दो सप्तक, और फिर सी 3 से दो नीचे। सीक्वेंसर या आवेग के ऑडियो ट्रैक पर एक नमूना लोड करने के मामले में, धुन पैरामीटर के स्वचालन का उपयोग करते हुए, नमूना के प्रारंभ और अनुक्रम के संबंधित मिडी नोट के सिंक्रनाइज़ेशन के साथ एक समान अनुक्रम खेला जाता है। परीक्षण किए गए ट्रैक्स का आउटपुट वॉल्यूम B 0.1 डीबी की सटीकता के साथ सेट किया गया है, इस तरह के मार्जिन के साथ कि मास्टर चैनल पर कोई अधिभार नहीं है। MIDI अनुक्रम या सोलो मोड में प्रत्येक इंस्ट्रूमेंट के समतुल्य होने से उत्पन्न ध्वनि फ़ाइलों को 24-बिट रिज़ॉल्यूशन के साथ निर्यात किया जाता है और एडोब ऑडिशन में लोड किया जाता है। वर्णक्रमीय आवृत्ति प्रदर्शन मोड में, स्पेक्ट्रोग्राम की तुलना की जाती है, जो समय के साथ ध्वनि स्पेक्ट्रम में परिवर्तन दिखाते हैं। Ableton Live में सीपीयू उपयोग सूचक के रीडिंग जब यह या उस उपकरण चल रहा है परिणाम में दिखाया गया है।

परिणाम और चर्चा

एबलटन लाइव 8 टूल्स	नि: शुल्क Vst सैम्पलर्स
नमूना: सबसे अच्छा सीपीयू एल्गोरिथ्म <7% नमूना: अच्छा CPU एल्गोरिथ्म <7% नमूना: सामान्य सीपीयू एल्गोरिथ्म <7% (सिंपल और सीक्वेंसर की तरह ही, मुख्यालय एल्गोरिथ्म बंद है) नमूना: कोई प्रक्षेप सीपीयू एल्गोरिथ्म <7% आवेग CPU <7% अनुक्रमक: मुख्यालय एल्गोरिथ्म सक्षम सीपीयू <7%	DiscoDSP: सीपीयू एल्गोरिथ्म में महारत हासिल> 350% DiscoDSP: सीपीयू एल्गोरिथ्म> 50% उछाल DiscoDSP: रीयलटाइम सीपीयू एल्गोरिथ्म <7% Cakewalk (आरजीसी ऑडियो) Sfz +: एल्गोरिथ्म 72 सीपीयू <7% Vember ऑडियो शॉर्टक्रीक 1 सीपीयू <7%

तुलना के लिए, आदर्श ध्वनि को संदर्भ के रूप में लिया जाता है, और, तदनुसार, डिस्कोड्सपीएल हाईलाइफ नमूना से मास्टर मोड में निर्यात स्पेक्ट्रोग्राम। काली पृष्ठभूमि (शोर की कमी) आदर्शता से मेल खाती है, समय के प्रत्येक क्षण में केवल एक आवृत्ति दिखाई देती है और श्रव्य होती है, आवृत्ति के अपवाद के साथ आधे से अधिक नमूना आवृत्ति - कोई भी नहीं होना चाहिए। दुर्भाग्य से, इस आदर्श में इसकी कमियां हैं, क्योंकि यह केवल निर्यात के लिए है। मैंने वास्तविक समय में नोटों का परीक्षण अनुक्रम खेलने की कोशिश की। CPU उपयोग सूचक 380% तक है। मैंने नहीं सोचा था कि ऐसा होता है।

अब कल्पना कीजिए कि हमने इम्पल्स में या ड्रम रैक में पर्क्यूशन के नमूने लोड किए, जो सिंपल का उपयोग करता है, और कोशिश की और उनकी पिच को थोड़ा बदल दिया। परिणाम स्पष्ट है, स्पेक्ट्रोग्राम द्वारा, और कान से, ध्यान देने योग्य विकृतियां दिखाई देंगी। आवेग थोड़ा खराब है, क्योंकि यह नमूने के स्पेक्ट्रम को थोड़ा फैलाता है। जाहिरा तौर पर यही कारण है कि एबलटन डेवलपर्स आवेग के बजाय ड्रम रैक का उपयोग करने की सलाह देते हैं।

खैर, हम ड्रम रैक का उपयोग करेंगे, और ऐसा लगता है कि इसके सेल में स्थित प्रत्येक सिंपल को सैम्पलर में बदला जा सकता है। इस मामले में, प्रक्षेप एल्गोरिथ्म को सेट करना संभव होगा। डिफ़ॉल्ट रूप से, यह मान सामान्य लेता है, जो कि परीक्षण से पता चलता है, सरल से मेल खाता है। गुड मोड में स्विच करने से सुधार हुआ है, लेकिन सुनने की विकृति अभी भी ध्यान देने योग्य है। सबसे अच्छा एल्गोरिथ्म एक जटिल संकेत पर लगभग अप्राप्य विकृतियों से प्रसन्न होता है, वे शुद्ध शुद्ध लहर की तुलना में अदृश्य होंगे। एक प्रक्षेप एल्गोरिथ्म की कमी ग्लिट्स और डिस्सेंटेंट गंदे डिजिटल बनावट बनाने के लिए एक प्रभावी रचनात्मक उपकरण हो सकता है, लेकिन ट्रांसपोज़्ड नमूने के उच्च-गुणवत्ता वाले प्रजनन के लिए नहीं।

मुख्यालय पर मोड में अनुक्रमक के ऑडियो ट्रैक को प्रक्षेपित करने के लिए एल्गोरिथ्म दिलचस्प निकला, यह बेस्ट सांपला एल्गोरिथ्म की तुलना में कान के द्वारा अधिक अनुकूल है, और जैसा कि आप स्पेक्ट्रोग्राम में देख सकते हैं, यह काफी अलग है - न्युकिस्ट आवृत्ति से परिलक्षित कमजोर स्वर, लेकिन एक ही समय में उच्च पृष्ठभूमि शोर, जो इसके अतिरिक्त है भेस देता है, लेकिन सामान्य गंदगी जोड़ता है।

यह ध्यान देने योग्य है कि छह साल पहले दो-कोर वाले लैपटॉप ने प्रोसेसर पर लोड में वृद्धि की सूचना नहीं दी थी, और सभी मामलों में सूचक 7% बाधा से अधिक नहीं था, जो लाइव प्रदर्शन के लिए एक उपकरण के रूप में लाइव की स्थिति की पुष्टि करता है। दूसरा विशुद्ध रूप से व्यक्तिगत निष्कर्ष यह है कि किसी भी देशी प्रोग्राम टूल की तुलना में नमूनों को डाउनलोड करने के लिए सीधे ऑडियो ट्रैक का उपयोग करना बेहतर है। बेशक, अगर ADSR आयाम, पिच, फिल्टर, फ्रिक्वेंसी मॉड्यूलेशन (सैम्पलर में मौजूद), आदि की मदद से इसकी ध्वनि को स्पष्ट रूप से बदलने का कोई उद्देश्य नहीं है ... लेकिन आप तृतीय-पक्ष टूल का उपयोग करके एक क्लीनर ध्वनि प्राप्त कर सकते हैं, जिसकी हम अभी समीक्षा करेंगे।

संभवतः नेटवर्क पर पहला सबसे लोकप्रिय है Cakewalk Sfz + प्लगइन, जो साउंडफोंट बैंकों से डाउनलोड करने के लिए तैनात है। यह लंबे समय तक नि: शुल्क वितरित किया गया है (कार्यक्रम का संस्करण संख्या 1.0 है)। जाहिर है, "महान" कंप्यूटर के युग में, जो हमारे दृष्टिकोण से काफी आदिम हैं, अलियासिंग के बारे में बहुत कुछ जानते थे। इसलिए, Sfz + में नमूना के साथ काम करने के लिए एल्गोरिथ्म की जटिलता के नौ स्तर हैं, और सबसे कमजोर प्रोसेसर सबसे सरल संभाल सकता है। आजकल, आप "गुणवत्ता: 72" विकल्प का सुरक्षित रूप से उपयोग कर सकते हैं, जो उच्चतम गुणवत्ता प्लेबैक से मेल खाती है, इसकी कार्रवाई का परिणाम आंकड़ा में दिखाया गया है। यह आदर्श (डिस्कोर्सपी हाइलाइफ में मास्टरिंग मोड में) से थोड़ा छोटा है, लेकिन कान से सब कुछ ठीक है। Sfz + का नुकसान नमूना के साथ काम करने के लिए केवल मूल उपकरण की उपस्थिति है, जिसके बीच इसके प्रारंभ स्थान, लूप पॉइंट और प्लेबैक विकल्पों को सेट करने का कोई अवसर नहीं है। 64 बिट ओएस पर प्लगइन का उपयोग करने में भी समस्याएं हैं।

डिस्कोड्स हाईलाइफ हमारे परीक्षणों में एक रोल मॉडल है। दूसरा बाउंस मोड इंटरपोलेशन एल्गोरिथ्म गुणवत्ता में अधिक नीच नहीं है, लेकिन प्रोसेसर पर भारी भार के कारण वास्तविक समय में इसका उपयोग करना भी मुश्किल है। "रियलटाइम मोड" एल्गोरिथ्म, स्पेक्ट्रोग्राम द्वारा देखते हुए, सांपलर में "अच्छा" एल्गोरिदम के साथ मेल खाता है। प्लगइन की कार्यक्षमता Sfz + की तुलना में थोड़ी व्यापक है।

अगला दावेदार: वैम्ब ऑडियो श्रॉर्किसिट 1. ट्रांसपोज़िशन के दौरान विकृति नहीं सुनी जाती है और, स्पेक्ट्रोग्राम द्वारा देखते हुए, इसका एल्गोरिदम आदर्श और गुड सैम्पलर एल्गोरिथम के बीच कहीं होता है। प्लगइन में उत्कृष्ट गुणवत्ता के फिल्टर का एक विशाल सेट है, जो कि मूल उपकरण का कांटाट भी दावा नहीं कर सकता है। इंटरफ़ेस बहुत सरल और सीखने में आसान है। लगभग एक शहद का बैरल, यदि मरहम में मक्खी नहीं है, जिसे उपयोगकर्ता फोरम पर पढ़ा जा सकता है। यह प्लगइन एक देरी देता है और नमूना हमले को खाता है। और संस्करण 1.0.15 में यह नहीं था (इसलिए यदि आप जानते हैं कि इस विशेष संस्करण को कहाँ प्राप्त करना है और इसे साझा करने के लिए तैयार हैं, तो मैं आपका बहुत आभारी रहूंगा)। लेकिन यह ध्यान देने योग्य है कि लगभग 32 नमूनों की देरी महत्वपूर्ण नहीं है। लाइव में, इसकी भरपाई की जा सकती है। बढ़े हुए हमले को ठीक नहीं किया जा सकता है, लेकिन यह कान से ध्यान देने योग्य नहीं है। Shorcircuit 2 का अगला संस्करण, एक बेहतर चित्रमय इंटरफ़ेस से प्रसन्न। परीक्षणों से पता चला कि कोई धब्बा नहीं था, लेकिन देरी अभी भी जारी थी। यह अफ़सोस की बात है कि डेवलपर्स ने इस खूबसूरत चीज़ को अधूरा छोड़ दिया। वैसे, अगर मैं गलत नहीं हूं, तो इस नमूना के डेवलपर्स में से एक एबलटन टीम में था, और अब वह एक समान वैचारिक दृष्टिकोण के साथ एक परियोजना पर काम कर रहे एक नए सहयोग में है, लेकिन कुछ अतिरिक्त और बहुत सुविधाजनक सुविधाओं के साथ: bitwig.com ।

निष्कर्ष

मुझे उम्मीद है कि इस लेख से बेहतर-ध्वन्यात्मक फोनोग्राम बनाने में मदद मिलेगी और किसी भी स्थिति में प्लग-इन और संगीत सॉफ़्टवेयर के विषय पर विवादों और नियमित होलिवर्स के लिए एक वस्तु बन जाएगी।

यदि आप अन्य नमूनों के साथ अधिक तुलना करना चाहते हैं, तो अंत में इस आलेख में दिखाई देने वाली कार्यप्रणाली और परिणामों के लिंक होंगे। सभी मौजूदा प्लगइन्स का परीक्षण करना अव्यावहारिक है, और कुछ को जानबूझकर लेख में शामिल नहीं किया गया है (उदाहरण के लिए, कांटाट और बैटरी), क्योंकि मैं पाठक को स्वयं प्रयोग करने के लिए प्रोत्साहित करना चाहता हूं। ऐसा करने के लिए, बस 15 किलोहर्ट्ज़ साइन या किसी हाई-फ़्रीक्वेंसी ऑडियो फ़ाइल को अपने पसंदीदा सैंपलर में लोड करें और दो ऑक्टेवस को ऊपर चलाएं। आपकी सुनवाई विफल नहीं होगी।

जिन लोगों ने स्पेक्ट्रोग्राम की सावधानीपूर्वक जांच की, उन्होंने देखा कि जब एक सप्तक द्वारा एक नमूने को स्थानांतरित किया जाता है, तो यह कम विरूपण की ओर जाता है, क्योंकि कई बार दो बार की संख्या में नमूने के नमूने की आवृत्ति में बदलाव के कारण प्रक्षेप एल्गोरिथ्म को सरल बनाया गया है। यदि नमूना की नमूना दर और कार्यक्रम में सेटिंग्स मेल नहीं खाती हैं, तो यह प्रभाव गायब हो जाएगा, और सामान्य तौर पर परीक्षण के परिणाम बदतर होंगे। समाधान का उपयोग प्रोजेक्ट में उपयोग करने से पहले ऑडियो फ़ाइलों की नमूना दर के ऑफ़लाइन रूपांतरण के लिए कोडेक्स का उपयोग करना हो सकता है। ऐसा करने के लिए कई उपकरण हैं, और सर्वश्रेष्ठ में से एक Voxengo r8brain मुफ्त में मुफ्त प्लगइन है।

मैं गणित के भाग के अध्ययन को प्रोत्साहित करना चाहता हूं, कम से कम जिस स्तर पर यह आपके लिए उपलब्ध है, उन लोगों के साथ जो अभी तक नहीं निपटे हैं (यह डिजिटल कंपोजर्स के बीच आम है)। आपको Nyquist प्रमेय से शुरू करना चाहिए और सॉफ़्टवेयर के लिए मैनुअल, या अन्य दस्तावेजों को पढ़ना चाहिए, जैसे कि एबलटन की "ऑडियो इंजन फैक्ट शीट", जो उन कार्यों का वर्णन करती है जो ध्वनि की गिरावट का कारण बनती हैं। उचित ज्ञान होने से रचनाओं को बनाते समय अवांछनीय ध्वनि क्षरण से बचा जा सकेगा।

आप को साफ ध्वनि!

संदर्भ

नमूना परीक्षण के तरीके और परिणाम:
www.discodsp.com/highlife/aliasing
jeskola.net/xs1/content/test
www.maz-sound.de/resampling
www.simonv.com/tutorials/quality.php

ऑडियो के साथ काम करने के लिए कार्यक्रमों की नमूना आवृत्ति को परिवर्तित करने के लिए एल्गोरिदम की कार्यप्रणाली और परीक्षा परिणाम:
src.infinitewave.ca

चटाई हिस्सा:
www.digital-recordings.com/publ/pubneq.html - ध्वनि अनुप्रयोग के संदर्भ में Nyquist प्रमेय
en.wikipedia.org/wiki/Aliasing - उपनाम
Kunz.corrupt.ch/dsp - डिजिटल संश्लेषण और प्रेमी के लिए प्रभाव पैदा करने के लिए कुछ और उपयोगी है