レベルメーターの便利な使い方 ― 2007年06月05日 23:40
割とこだわって作成した機能にレベルメーターがあります。
これは、通常の現状のマイク入力のレベルを表示する機能はもとより、重要な機能として録音機能との連動があります。
これによりレベルメーターのピークレベルがあるレベルを下回ると録音を止めることができるようになります。
このピークレベルはピークレベル減衰係数で減衰の速度を調整できるため、適切に設定し、無音の判定を行えます。
設定は表示メニューのオプションの中でレベルメータータブを選択すると添付した画像ファイルのような画面が表示され、これらの機能を活用できるようになります。
これは、通常の現状のマイク入力のレベルを表示する機能はもとより、重要な機能として録音機能との連動があります。
これによりレベルメーターのピークレベルがあるレベルを下回ると録音を止めることができるようになります。
このピークレベルはピークレベル減衰係数で減衰の速度を調整できるため、適切に設定し、無音の判定を行えます。
設定は表示メニューのオプションの中でレベルメータータブを選択すると添付した画像ファイルのような画面が表示され、これらの機能を活用できるようになります。
周波数データの出力 ― 2007年06月12日 23:43
RH1FFTでは周波数領域の数値を出力することができます
方法はファイルメニューの周波数データ保存をもちいます。
これで出力したファイルはCSVフォーマットであり、テキストなのでそのまま読むこともできますし、エクセル等でグラフを作ることもできます。
グラフを好きな体裁にするにはこの方法がいいと思います
ただし、特定の周波数における振幅の数値を読み取りたい場合にはもっと手軽な方法があるので、次回はこの方法を書いてみようと思います
方法はファイルメニューの周波数データ保存をもちいます。
これで出力したファイルはCSVフォーマットであり、テキストなのでそのまま読むこともできますし、エクセル等でグラフを作ることもできます。
グラフを好きな体裁にするにはこの方法がいいと思います
ただし、特定の周波数における振幅の数値を読み取りたい場合にはもっと手軽な方法があるので、次回はこの方法を書いてみようと思います
周波数データの出力（２） ― 2007年06月18日 21:41
前回CSVフォーマットでの出力方法を紹介しましたが、実際これを行うのは
ファイル出力→EXCEL起動→読み込みと少し手間がかかります。
手っ取り早く特定の周波数、あるいはピーク周波数の振幅が知りたい場合にはもう少し簡単な方法があります。
周波数グラフ上で右クリックし、データ点情報を表示を選択するとマウスのあるグラフ上の点の情報が表示されます。
従って、ピーク位置にマウスを近づけるとピーク周波数の振幅を確認できます。
手っ取り早くデータを取得したい場合にはこれが最も簡単です。
ファイル出力→EXCEL起動→読み込みと少し手間がかかります。
手っ取り早く特定の周波数、あるいはピーク周波数の振幅が知りたい場合にはもう少し簡単な方法があります。
周波数グラフ上で右クリックし、データ点情報を表示を選択するとマウスのあるグラフ上の点の情報が表示されます。
従って、ピーク位置にマウスを近づけるとピーク周波数の振幅を確認できます。
手っ取り早くデータを取得したい場合にはこれが最も簡単です。
周波数領域の振幅について ― 2007年06月21日 22:23
今までも何度か書いてきましたが、音声を周波数領域のデータに変換した場合にその振幅が何を表すかというのはなかなか表現するのは難しいです。
簡単にいうと特定の周波数の正弦波の振幅の大きさを表しているといえます。 従って、100Hzで振幅1.0の正弦波を周波数領域にすると100Hzのデータのみが1.0となり、他の周波数が0.0となるデータになるはずです（理想的には） しかしながらこれにはいくつかの前提条件があります。 例えば、解析の最初と最後にずれがしょうじる漏れ誤差がないこと、 また、窓関数を方形窓にしていること（これは漏れ誤差にききますが、その代わりにデータがなまります） これらのことを完全に実行するには正確にトリガーをかける必要があったりするので現実の音声を録音して行うことは不可能です。 また、複数の周波数がまじっていても話は難しくなりますが、またの機会に説明します
周波数領域の振幅について２ ― 2007年06月25日 21:30
先日は、単純な正弦波であっても、漏れ誤差等のために振幅が理論通りにその振幅を表さないことを説明しましたが、他にも正弦波が振幅通りにでない原因はあります。 http://cessna373.asablo.jp/blog/2006/02/18/259052 でも説明しましたが、窓関数を適用した場合には、実際の振幅よりも小さく出力されます。これは窓関数の仕様なのですが、このことを知らないと比較したときに性能の悪い窓関数と勘違いしてしまいます。 窓関数については、いろいろとTips(窓関数）によく説明していますので参考にしてください。
MP3エンコードによる音質の低下の検証 ― 2007年06月28日 23:24
せっかくFFTがあり、最近はMP3のエンコーダーも無料でいいものがあるので、比較してみようということでWAVファイルを一つ用意して、
WAV、MP3(160kbps)、MP3(40kbps)に変換してそれぞれ途中のあるタイミング（スタートから81.0～81.1秒)に切り出してFFTをかけました。
それを比較したのがグラフになるのですが、なかなか興味深いものです。
WAVがオリジナルなのですが、それと比較すると160kbpsは一番上の高音が少し欠落していますがその他はだいたい同じようです。
さらに40kbpsにするとmp3の仕様なのか、サンプリング周波数自体が1/4に下がっています、が、それ以下の部分はほぼ再現されています。
もしかするとエンコーディングに失敗しているかもしれませんが、結果的に言うとmp3は再現性はなかなかいいものの、データ量をケチると高音から順番に情報を欠落させるようです。
WAV、MP3(160kbps)、MP3(40kbps)に変換してそれぞれ途中のあるタイミング（スタートから81.0～81.1秒)に切り出してFFTをかけました。
それを比較したのがグラフになるのですが、なかなか興味深いものです。
WAVがオリジナルなのですが、それと比較すると160kbpsは一番上の高音が少し欠落していますがその他はだいたい同じようです。
さらに40kbpsにするとmp3の仕様なのか、サンプリング周波数自体が1/4に下がっています、が、それ以下の部分はほぼ再現されています。
もしかするとエンコーディングに失敗しているかもしれませんが、結果的に言うとmp3は再現性はなかなかいいものの、データ量をケチると高音から順番に情報を欠落させるようです。
最近のコメント