деструктивного редагування, багатозадачна фонова обробка завдань, підтримка файлів з параметрами до 32 біт/192 КГц, менеджер передустановок, що підтримка файлів більше 4 Гб, робота з відео, великий набір ефектів обробки, відновлення після зависань, предпрослушіваніе застосованих ефектів, спектральний аналізатор та інше.
Глава 2. Застосування цифрової обробки сигналів. Шумоподавление для звуку
Звуковий сигнал, записується у реальних акустичних умовах, часто містить небажані шуми, які можуть породжуватися навколишнім середовищем або звукозаписної апаратурою. Один з класів шумів - адитивні стаціонарні шуми. p align="justify"> Аддитивність означає, що шум підсумовується з "чистим" сигналом і не залежить від нього.
Стаціонарність означає, що властивості шуму (потужність, спектральний склад) не змінюються в часі. Прикладами таких шумів можуть бути постійне шипіння мікрофона або підсилювальної апаратури, гул електромережі. Робота різних приладів, які не змінюють звучання за часом (вентилятори, комп'ютери) також може створювати шуми, близькі до стаціонарним. Не є стаціонарними шумами різні клацання, удари, шелест вітру, шум автомобілів. Для придушення адитивних стаціонарних шумів існує алгоритм спектрального віднімання. Він складається з наступних стадій:
. Розкладання сигналу за допомогою короткочасного перетворення Фур'є (STFT) або іншого перетворення, компактно локалізується енергію сигналу. p align="justify">. Оцінка спектра шуму. p align="justify">. "Відняти" амплітудного спектра шуму з амплітудного спектру сигналу. p align="justify">. Зворотне перетворення STFT - синтез результуючого сигналу. p align="justify"> В якості банку фільтрів рекомендується використовувати STFT з вікном Ханна довжиною порядку 50 мс і ступенем перекриття 75%. Амплітуду вагового вікна треба отмасштабовані так, щоб при обраної ступеня перекриття вікон банк фільтрів не міняв загальну амплітуду сигналу в відсутність обробки. Оцінка спектра шуму може здійснюватися як автоматично, шляхом пошуку ділянок мінімальної енергії в кожній частотній смузі, так і вручну, шляхом аналізу спектру на тимчасовому сегменті, який користувач ідентифікував як шум. Одна з проблем методу спектрального вирахування - т.зв. В«Музичний шумВ». Він з'являється внаслідок того, що коефіцієнти STFT шумових сигналів статистично випадкові, що призводить до їх нерівномірного придушення. В результаті, очищений сигнал містить короткочасні і обмежені за частотою сплески енергії, які на слух сприймаються як "дзвіночки" або "ллється вода". У деяких випадках цей ефект навіть менш бажаний, ніж вихідний придушений шум. Для придушення цього артефакту можна застосовувати такі методи:
* Завищення оцінки шумового порогу (збільшення k). Призводить до придушення слабких компонент корисного сигналу, ...
