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[技术] 声音合成的基础知识

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发表于 2019-2-11 | |阅读模式
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声音合成的基础知识

许多在现代技术领域使用合成器的人并不精通不同类型合成的基础知识。随着基于计算机的综合的简易性,任何合成程序都可以通过耳朵打开和摆弄,直到出现“酷”的东西。要在现代音乐世界中打破使用合成器的模式,你必须接受教育或幸运。这就是为什么现在比以往任何时候都更重要的是要理解不同合成方法的基本原理。

减法合成及相关方法
减法合成

这是产生声音合成概念的最常用方法。

减法合成是一个非常简单的振荡器(声源)信号链,通过滤波器(EQ曲线),然后发送到放大器进行增益分级和ADSR控制。这种方法在模拟和数字领域都很容易实现,可用于创建大量(可能是无限的)乐器,效果和声音。

减法合成背后的主要原理是任何谐波特性都可以由振荡器或多个振荡器的组合构成。然后,通过各种滤波器运行这些振荡器,并控制包络响应,振荡器音调中存在的谐波可以被削减成与实际仪器相反的谐波结构。

模拟减法合成器最初是为此目的而设计的 - 作为雇用音乐家在录音上播放的替代方案,然而,它迅速变换为自己的乐器,创造了前所未有的声学乐器制作的各种声音。

添加剂合成(和再合成)

添加剂合成试图获得与减法合成相同的结果,但是从建设性的哲学而不是雕刻中接近方法。在添加剂合成中,不是呈现谐波墙并划出所需的谐波结构(减法合成),而是将不同水平和频率的多个正弦波组合在一起以构建所需的谐波结构。简单地说,不是从你需要的一切开始并抛弃你不需要的东西,而是从零开始构建谐波结构。

非常连接的再合成过程与添加剂合成高度相关。本质上,Resynthesis涉及分析采样声音的谐波结构,并尝试重新创建该结构。添加剂合成本质上是再合成,不包括再合成是特定现有声音的再现,而不是一般的乐器音调。鉴于此链接,添加剂合成经常用于再合成过程。

组件(物理)建模综合

物理建模合成是数学的,并使用集算法来定义所生成声音的谐波和声学特性。该方法主要用于创建真实的声音乐器,因为它被编程为在所创建的乐器的各个方面之间进行特征区分。例如,构成乐器的材料,膜的大小,刚度,混响物体的体积(为了再现其共振频率)以及许多其他精细细节都被纳入生成每个声音的算法中。使用各种合成形式的不同质量(取决于制造商)。

波表合成

波表合成使用具有以特定顺序(波表)播放的各种可切换频率的表格。按下按键时,声音按顺序通过波表移动,不会自发地改变波形,而是将其形状平滑地改变为表格中的各种波形。

这种方法可以产生可以快速平滑地演变的声音。该方法旨在产生数字探测噪声,因此它不常用于仪器复制,但是它是创建垫或铃声或数字声音等刺耳声音的有效方法。

矢量合成

矢量合成几乎与波表合成完全相同,只有它采用二维网格,通过它可以使波表更平滑,并与序列和波表一起使用。

LA(线性算术)综合

LA Synthesis是由Roland创建的,旨在利用Wavetable Synthesis创建真实的乐器补丁。他们通过将波浪表上的波浪切成两半并将复杂的攻击(前半部分)波浪模式与简单释放(后半部分)波浪模式相结合来实现这一目标,从而仿效更多的声学环境。

相位失真合成

相位失真合成器是减法合成器,只有一个区别 - 它们采用振荡器波形合成的波形灵活性。因此,您可以完全控制所有设置形状之间的波形形状 - 换句话说,可变波形控制,而不是在振荡器上设置波形可供选择。

不采用减法合成的合成方法
FM(调频)合成

FM Synthesis是一种通过使用滤波器来改变生成波的谐波特性的替代方法。相反,FM Synthesis采用调制器振荡器来改变声音信号的频率,从而产生新的谐波。

FM合成在重建声学乐器方面不是很有效,但对于电子和数字声音以及刺耳的钟声或钹型声音都很有用。

基于样品(PCM)(S&S)的合成

基于样品的合成与其他合成形式的主要不同之处在于它不使用振荡器。在他们的位置,记录的样本是声源。这些样本排列在不同区域的键盘上。每个样本进行音调移位(改变其速度)以跨越约5个音符,直到需要新的样本(否则样本开始听起来明显失真)。

该方法旨在通过在敲击键盘时调用这些乐器的实际样本来模拟真实乐器。由于样品的存储和即时调用,这些类型的合成器可以占用大量处理能力。

颗粒合成

粒度合成的工作原理与波表合成相同,不同之处在于它从多个样本中提取,而不是从振荡器波形中提取。然后它以10-50毫秒的“谷粒”播放样本,而不是播放整个样本。

粒度合成背后的理念是声音可以分解成非常小的片段并组合在一起以产生不同的音色,从而产生高度复杂的谐波结构波形。由于它们运行的​​微声级,这些类型的合成器比基于样本的合成器占用更多的处理能力。

结论
在现代计算机时代,所有这些形式的综合都存在于无数的计划中。许多这些合成方法在单个程序中组合或分层,以适应独特合成器的创建。在理解这些方法,试验和组合它们之后,您将成为声音合成背后的创造力!

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