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電腦音樂簡介 游擱嘉 3/1/04’ 樂音分離 Separation of Musical Sounds: Question: 如何在混合在一起的樂音中, 分辨並分離出不同的聲音? 目前為止無解 除Fourier Transform外, 沒有可以避免information loss的信號處理演算法. 於是越處理只會使得資訊越來越少, 沒辦法recover原來的資料. 到目前為止還沒有萬全的解決辦法. Why do we need to separate musical signals? For better understanding For better sound effects For better transcription results Some Results: (Tuomas Virtanen, Anssi Klapuri, Signal Processing Laboratory, Tampere University of Technology, Finland) (見Powerpoint) 自動辨識系統 Automatic Transcription System: Basic Terms in Computer Music: -- 數位音樂訊號的儲存格式可分為兩類: Waveform Representation Music-Content Representaion 單純紀錄analog聲音波形的數位化結果 只紀錄樂曲裡的的音樂資訊:如音色, 音量與音高 .wav檔 Midi檔 平常聽到的CD音樂 / 畫 樂譜/ 文字敘述 電腦音樂研究，主要目的要使波型型式的聲音資訊(wav)或樂譜型式的音樂資訊(MIDI)能夠進行轉換及資訊處理. Auto-Transcription System(自動採譜系統) 希望能把雜亂的聲音資訊, 記錄成樂譜的格式 Music-Content的data有利於進一步的處理 儲存: 檔案的大小可以大大的縮小 搜尋: 可以用Music-Content來搜尋樂曲, 不再藉助文字. 基本的想法 Wav檔記錄的是聲音訊號的大小. 而Midi檔記錄的是響度, 音調(音高), 音色. i.e. 看畫展 實作的方法需要跨領域跨領域的知識 信號處理, 樂理, 音樂心理學(psycho-acoustic), 聲學 問題: 如何辨識音調(音高) 樂音: 從頻譜上來看會多個peak value, 並不是單一頻率的信號. 樂音的音高不單純是指基頻頻率的高低, 而是指一種頻譜型式的分佈. 單純用信號處理的方式沒有辦法解決這個問題 One Solution: A Phonotopic Map Model for Memorization and Recognition of Musical Sounds (Wu-Hsi Li) 模擬大腦中神經元受刺激的形式, 每個神經元記錄了一種一種頻譜的形式(樂音), 經輸入音樂訓練後, 細胞會漸漸分化, 最後對特定聲音才會起反應. 虛擬環場音效 傳統環場音效 人耳分辨 耳機使用者的虛擬環場音效 兩個音響製造的虛擬環場音效 定向聲波 環場音效是虛擬實境不可缺的要素，也是電腦音樂的主要附加價值，藉由程式的精密控制使得簡單的設備也能達到高級的享受，並更進一步做到傳統的播放機無法達成的效果。 傳統環場音效的達成 欲達成音源環場的感覺，最直覺的方法就是---讓音響環場。所以傳統環場音效需由適當的空間、多個音響、適當的擺放達成。如左圖。大致原則是分為三聲道，左右聲道(電視兩側)、中央聲道(電視機上)及後方聲道(沙發兩側)。 左右與中央聲道同高 2.中央聲道較左右聲道後退 左右聲道與使用者夾角45度 4.後方聲道較使用者高90cm 5.後方聲道為相對，不傾斜 然而這樣的環境與經費並不是人人都有，為了窮學生的幸福以及世界的和平，於是我們想要用輕巧的耳機和便宜的音響來達成環場音效。而欲達成模擬環場音源，須先知人腦如何判斷音源的位址 分辨聲音位址 人類看到的影像之所以能夠呈現立體，是因為兩個眼睛成像的像差 (不信的話把一眼閉上，令兩手一左一右由遠而近，試試能否使兩食指相碰)。立體聲 音呢 ? 「聽覺心理分析」這一學門研究結果顯示，四個因素讓我們決定聲音的位置，一是雙耳聽到同一聲音的時間差，一是雙耳聽到同一聲音的強度差，一是你的外耳形狀 (影響聲音的反射)，一是所謂的head shadowing 效應 (也就是說由於雙耳位於頭部兩側，所以某一耳不可能直接聽到聲音，而是間接聽到反射的聲音)。3D 聲音企圖重新營造聲音環境，不只注意到左右，還包括上下以及移動。 人類聽