Archivo para 28 julio 2010

Tutorial: Representación de señales de audio

De: Emilia Gómez Gutiérrez
Síntesi i Processament del So I
Departament de Sonologia
Escola Superior de Musica de Catalunya
Curso 2010
Para contactarla: emilia.gomez@esmuc.cat

Representación temporal:

Un método simple de representación de una señal sonora es dibujarla en una
gráfica dependiente del tiempo. Esta representación se denomina representación
en el dominio temporal (o time domain representation). En este caso, representamos
la evolución de la amplitud (de la magnitud que medimos: presión,
voltaje, etc) respecto al tiempo. En el caso del sonido, la amplitud representa la
variación de la presión atmosférica respecto al tiempo. En general, la amplitud
se representa a partir del valor 0 (posición de equilibrio o valor medio de la
presión) hasta el punto de máxima amplitud de la forma de onda.

Representación frecuencial:

La representación frecuencial captura las características espectrales de una
señal de audio. Además de la frecuencia fundamental, existen muchas frecuencias
presentes en una forma de ona. Una representación en el dominio frecuencial
(o frequency domain representation) o representación espectral muestra el contenido
frecuencial de un sonido. Las componentes de frecuencias individuales
del espectro pueden denominarse harmónicos o parciales. Las frecuencias armónicas
son enteros simples de la frecuencia fundamental. Cualquier frecuencia
puede denominarse parcial, sea o no múltiplo de la frecuencia fundamental. De
hecho, muchos sonidos no tienen una fundamental clara.
El contenido frecuencial de un sonido puede mostrarse de diversas maneras.
Una forma estándar es la de dibujar cada parcial como una línea en el eje x.
La altura de cada línea correspondería a la fuerza o amplitud de cada componente
frecuencial. Una señal sinusoidal pura viene representada por una sola
componente frecuencial.

Espectro:

El espectro de una señal es una representación en el dominio de la frecuencia
que viene dada por la evolución de la amplitud y de la fase respecto a la
frecuencia.

Otra medida adicional sería la densidad de potencia espectral, power spectrum
density o PSD, que se aplica a ruidos de espectro contínuo. Una definición
simple de PSD es que la densidad de potencia espectral es igual al espectro de
potencia dentro de un ancho de banda específico.

Espectro de potencia:

Del espectro de amplitud se puede derivar el espectro de potencia (power
spectrum). Generalmente, se define la potencia de una señal como el cuadrado
de la amplitud de dicha señal. Por tanto, el espectro de potencia sería el cuadrado
del espectro de amplitud. La potencia espectral está más correlada con
la percepción humana de la intensidad, y por ello es útil esta representación.

Representación tiempo-frecuencia:

El espectro cambia constantemente, por lo que las gráficas mencionadas anteriormente
representan sólo una porción de sonido que se ha analizado. Una
gráfica que represente la variación del espectro a lo largo del tiempo nos da una
idea de la evolución de la amplitud de las distintas frecuencias a lo largo del
tiempo. Esta gráfica puede dibujarse de forma tridimensional, representando los
distintos espectros a lo largo del tiempo.
Otra forma de representar esta variación de dibujando un sonograma o espectrograma.
Este tipo de gráficas presentan la variación del contenido frecuencial
respecto al tiempo, donde el tiempo se presenta en el eje horizontal (o eje x), la
frecuencia en el eje vertizal (o eje y) y la amplitud se dibuja a través de distintos
colores de la traza.

Short Time Fourier Transform:

La transformada de Fourier (Fourier Transform o FT) es la herramienta matemática
que nos permite pasar de una representación en el dominio temporal
a una representación en el dominio frecuencial. De manera general, a Transformada
de Fourier es un procedimiento matemático que mapea cualquier señal
analógica estacionaria a una serie infinita de sinusoides, cada una de ellas con
una determinada amplitud y fase.

Para adaptar el análisis de Fourier al dominio de las señales muestreadas,
de duración finita y variantes respecto al tiempo, se define la transformada de
Fourier localizada o a corto plazo (Short-Time Fourier Transform o STFT).
En este caso, se divide la señal en pequeñas porciones o segmentos, que se
denominadas tramas de análisis (analysis frames). El contenido frecuencial o
espectro se calcula en cada una de las tramas utilizando la transformada de
Fourier.

Enventanado de la señal de entrada:

Como hemos dicho, la STFT impone una secuencia de ventanas temporales
de la señal de entrada, es decir, divide la señal en fragmentos cortos (short time)
delimitados en el tiempo por una función ventana. Una ventana no es nada más
que un tipo específico de envolvente que se aplica para un análisis espectral. La
duración de la ventana está normalmente comprendida entre 1 ms y 1 s, y los
segmentos a veces se solapan. A través del análisis espectral individual de cada
segmento enventanado, se obtiene una secuencia de medidas (de espectros) que
constituyen la espectro variable a lo largo del tiempo o sonograma. La Figura 3
muestra un ejemplo de enventanado de un sonido.
El proceso de enventanado es la fuente del adjetivo short time en la short
time Fourier transform. Desafortunadamente, tiene la desventaja de producir
distorsiones en la medida del espectro, ya que el analizador de espectro no mide
sólo la señal de entrada sino el producto de la misma por la ventana. El espectro
que resulta es la convolución del espectro de la señal de entrada y el espectro
de la ventana. Veremos más adelante las implicaciones de este hecho.

STFT:

A continuación del enventanado, la STFT aplica la transformada de Fourier
discreta (DFT) a cada segmento enventanado. La DFT es un tipo de transformada
de Fourier que puede trabajar con señales discretas en el tiempo, es decir,
muestreadas.
Nota: la transformada de Fourier rápida o FFT es simplemente una implementación
eficiente de la DFT.

Incertitud Tiempo/Frecuencia y Compromiso Tiempo/Frecuencia:

Un problema de la FFT es el compromiso que se tiene que acer entre resolución
frecuencial y temporal. Si queremos medir el contenido frecuencial de una
señal lo más exactamente posible, necesitaremos más muestras para analizar
en cada trama o segmento de la FFT (mayor frame size). Pero si hacemos los
segmentos muy grandes, no capturaremos los eventos temporales que ocurren
dentro de ellos. En otras palabras, más muestras requieren más tiempo, y mientras
más tiempo consideremos el sonido se parecerá menos a una sinusoide o
algo periódico, por lo que no estará bien representado por la FFT.
Las Figuras 4 y 5 muestran un ejemplo del mismos sonido analizado con dos
tamaños de ventana diferente. Un tamaño común de segmento es 1024 muestras.
Si tenemos una frecuencia de muestreo de 44.1 KHz, 1024 muestras corresponderían
a 0,023 segundos de sonido. Todos los eventos sonoros en este intervalo de
tiempo se mezclarán como uno solo en la FFT. Dependiendo del sonido que tengamos,
utilizaremos diferentes tamaños de ventana. Por ejemplo, sonidos graves
requerirán una ventana más grande que sonidos agudos.

Conclusión:

Ningún método de estimación espectral es ideal para todas las aplicaciones
musicales y todos los sonidos que se quieran analizar. El análisis de Fourier, que
es el procedimiento prevalente de conversión del dominio temporal al frecuencial,
es de hecho una familia de técnicas diferentes que están en contínua evolución.
Cada una de las técnicas de análisis de sonido debería verse como una forma
de aproximar el sonido a analizar a un determinado modelo. Los métodos
basados en análisis de Fourier modelan la señal de entrada como una suma de
funciones sinusoidales, lo que puede o no ser cierto. Otras técnicas modelan la
señal de entrada como una señal de excitación filtrada por resonancias, como
una suma de sinusoides u ondas cuadradas amortiguadas exponencialmente ,
como una serie de formantes más un ruido, o como una serie de ecuaciones que
representan ciertos comportamientos de un instrumento tradicional determinado.
Es importante, por tanto, escoger el método de análisis que se adapte más
al tipo de sonido que se analiza y a la aplicación que se desarrolla.


Sonograma calculado con un tamaño de ventana de 512 muestras, lo
cual proporciona una buena resolución temporal.


Sonograma calculado con un tamaño de ventana de 2048 muestras, lo
cual proporciona una buena resolución frecuencial.

Representación tiempo-escala:

La transformada discreta wavelet (DWT discrete wavelet transform) soluciona
el problema del compromiso tiempo-frecuencia utilizando distintos tamaños
de ventana para diferentes frecuencias.
La transformada wavelet permite detectar, caracterizar y clasificar señales
con características espectrales .extravagantes”, conteniendo transitorios y otras
propiedades relacionadas con la falta de estacionariedad.
La transformada wavelet es análoga a la transformada de Fourier de ventana,
en el sentido de que en ambos casos se realizan multiplicaciones por familias de
funciones analizadoras. Dichas funciones de base se deducen de una función
ventana mediante deslizamientos en tiempo y frecuencia. Las transformaciones
describen la señal con una gran redundancia, ya que se pasa de una función de
una variable (tiempo) a otra de dos variables (tiempo y escala).

Bibliografía
Roads, C. 1996. The Computer Music Tutorial, MIT Press, Chapter 1.

Fuente

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Katy Perry – California Gurls – Promo CD 2010 (rs,mu,gs,df,fs,4s)

Album: California Gurls – Promo CD 2010
Artista: Katy Perry
Año: 2010
Formato:MP3
Bitrate: 320 kb/s
Tamaño: 87,97 MB

Lista de temas:

01 – katy perry california gurl (manhattan clique radio edit)
02 – katy perry california gurl (manhattan clique extended radio edit)
03 – katy perry california gurl (manhattan clique long beach mix)
04 – katy perry california gurl (manhattan clique malibu dub)
05 – katy perry california gurl (manhattan clique long beach club instrumental)
06 – katy perry california gurl (innerpartysystem radio edit)
07 – katy perry california gurl (innerpartysystem main mix)
08 – katy perry california gurl (innerpartysystem instrumental)
09 – katy perry california gurl (passion pit radio edit)
10 – katy perry california gurl (passion pit main mix)
11 – katy perry california gurl (passion pit instrumentals
12 – katy perry california gurl (mstrkrft radio edit)
13 – katy perry california gurl (mstrkrft main mix)
14 – katy perry california gurl (mstrkrft extended mix)
15 – katy perry california gurl (armand van helden remix)
16 – katy perry california gurl (armand van helden dub)

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4 Intro En FLash Modificables (2010)

4 Introducciones en Flash, cada una con sus respectivas fuentes y fondos utilizados, tambien incluye el .FLA para poder modificar las intro.

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Tamaño: 5.68 MB
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Descargar Desde:

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Diez buenas razones para hacer música con la computadora

Tal vez muchos de los lectores ya lo estén haciendo, pero seguramente quedan algunos que todavía le tienen algo de temor o alguna reticencia a empezar a hacer música con la compu, asi que aquí van diez razones para comenzar ya mismo.

1. Es fácil.
Quizá uno de los mayores temores es que vas a pasar más tiempo lidiando con la tecnología que haciendo canciones. Sin embargo, aunque es inevitable encontrar uno o dos pequeños obstáculos, el software de hoy en día está tan bien diseñado que se pone en marcha y funcionando en cuestión de minutos. Vas a estar creando tu primer track de inmediato.

2. No cuesta mucho.
Aunque algunos de los paquetes de producción de música insignia cuestan cientos de dólares, existen opciones mucho más baratas disponibles. Muchas empresas venden versiones reducidas de sus softwares que son asequibles y de fácil uso para principiantes. Es incluso posible utilizar software de estudio sin gastar un centavo, ya que hay un sinnúmero de herramientas gratuitas.

3. Tu computadora es un instrumento…
Los instrumentos virtuales están en la escena desde hace varios años, por lo que es posible crear casi cualquier tipo de sonido que se te ocurra dentro de los confines de tu Mac o PC. Tanto si se trata de un auténtico piano de cola o de un completo kit de batería, tienes de dónde donde elegir. Y también se pueden comprar controladores dedicados – teclados, baterías y similares – que convierten la experiencia en un evento musical. Simplemente se conectan y están listos para usar.

4. … Y el más moderno dispositivo de grabación.
Quedó claro que las computadoras son geniales en la generación de sonidos, pero lo que también debería dejar claro es que son perfectas para capturar audio real del mundo exterior. Si eres guitarrista, cantante o cualquier otro tipo de “ruidoso”, puedes realizar grabaciones de alta calidad. Pero eso es sólo el principio: una vez que el audio está en el disco duro y en el software, se puede editar, arreglar y procesar en un sinnúmero de formas creativas y útiles.

5. No tienes que ser un músico.
Los músicos han beneficiado con el acceso a la tecnología de gran alcance – que les permite hacer grabaciones de muy buena calidad en sus habitaciones, en lugar de tener que pagar para entrar en estudios profesionales – pero sobre todo, muchas de las aplicaciones se han diseñado para personas con poca o nignuna experiencia musical. Es muy posible crear una pista, simplemente por la organización de una selección de loops pre-grabados.

6. Puedes aprender a tu propio ritmo.
Puedes comenzar tu carrera como compositor basado en loops, pero las cosas se ponen aún más interesantes al crear tus propios sonidos y partes. La belleza de las aplicaciones actuales es que se pueden utilizar a diferentes niveles, por lo que no tendrás que invertir en un nuevo software cada vez que quieras mejorar tus habilidades. Con el software de música, es perfectamente posible tomar las cosas despacio y añadir a tu base de conocimientos cómo y cuándo lo necesites.

7. Puedes actualizarte a tu propio ritmo.
El error más grande que cualquier principiante puede comenter es el de gastar dinero en un montón de equipos antes de saber la forma en que quiere trabajar y qué tipo de música desea realizar. Por lo tanto, elige primero un software como punto de partida: pronto descubrirás lo que tienes que comprar para mejorar tu experiencia creativa. Hay un sinnúmero de accesorios y periféricos en el mercado, pero debes comprar sólo los que vas a estar seguro que necesitas.

8. Puedes utilizar las mismas herramientas que los profesionales.
Muchas de las canciones de tus artistas favoritos tal vez fueron pulidas y ajustadas con hardware “fuera de borda”, pero lo más probable es que se hayan mezclado en una computadora utilizando el mismo tipo de software que tu tienes. Por ejemplo, la pista de batería en canción “Umbrella” de Rihanna, uno de hits del 2007, es sólo una versión reforzado de un loop que viene con el software GarageBand de Apple.

9. Hacer música es una actividad social.
Hacer música por tu cuenta es grandioso, pero puedes conseguir aún más el proceso si involucras a un amigo o dos. Pueden trabajar juntos en la misma sala, o comunicarse a través de comunidades en línea y enviar archivos de ida y vuelta a través del correo electrónico – lo importante es el rebote de ideas y la interacción. Trabajen duro, e incluso pueden terminar produciendo en conjunto para otros artistas.

10. Es divertido.
Muy pocos tienen el talento, el compromiso y la suerte necesaria para ganarse la vida con la música, pero hay miles de personas ahí fuera que lo hacen sólo porque les encanta. Desde el principio, tu objetivo debe ser simplemente disfrutar. Si lo estás haciendo, puedes estar bastante seguro de que pasarás más y más tiempo creando melodías y que su calidad irá mejorando.

Seis consejos para montar un estudio casero

Si estas por comenzar a construir un estudio en tu casa, seguramente tenés un presupuesto acotado, un espacio acotado, y muchas dudas. Por eso te ofrezco esta serie de claves para que tengas en cuenta.
1. Comprá un micrófono de condensador

En la cadena de audio, lo más importante son las puntas. Y la toma de sonido es uno de los momentos clave en toda grabación. Por lo tanto, asegurate de contar con un buen micrófono de condensador, de cápsula grande. Hay muchos de muy buena calidad que no son excesivamente caros, y que realmente van a ayudarte a lograr un muy buen sonido.
2. No escatimes en parlantes

Por lo mismo que fue dicho en el punto anterior, en la cadena de audio las puntas juegan un papel vital, y en este caso el último eslabon son los parlantes. No se trata de comprar monitores para embutir de esos que salen fortunas, pero si unos buenos altavoces de campo cercano. Acá entra mucho en juego la subjetividad, pero todas las grandes marcas tienen monitores relativamente accesibles, lo único que tenés que hacer es probarlos. Una clave: la mejor forma de probar un parlante, es llevando a la tienda un disco que conozcas de memoria, para probar el sistema, así no van a quedarte dudas de si suenan bien o no.
3. Los accesorios también suman en el presupuesto

Cuando estés planificando la inversión, no te olvides de sumar todos esos “pequeños” gastos que pueden convertirse en una pesadilla. Cables, conectores, pies de micrófonos, anti pop, etc. Y que ni se te ocurra comprar un micrófono y no tener un pie con que sostenerlo.
4. Ni lo dudes: grabá en una computadora

Por una infinidad de razones, la mejor elección que podés hacer a la hora de montar un estudio casero, es la de grabar en una computadora. No importa qué software utilices, o si es Mac o PC, ningún otro sistema te va a ofrecer tanta versatilidad a un costo tan bajo.
5. Pero usala sólo para grabar

Aunque esto suponga invertir un poco más de dinero, la computadora que utilices como DAW en tu home studio debe permanecer libre, sin ningún otro software, y especialmente, sin conectarse a internet. Internet es la puerta de acceso a muchos virus y dolores de cabeza, y por más antivirus y protecciones que utilices, siempre cabe la posibilidad de infectarse, asi que, ¿para qué correr el riesgo? Además, todas las aplicaciones que usás para protegerte al navegar por Internet, a la larga lo único que logran es hacer más lento todo el equipo, quitarle performance y hasta espacio de rígido. Asi que, que quede claro: una computadora para grabar y mezclar la música, y otra para navegar por internet, utilizarla de oficina, jugar, etc. Ah! Y asegurate de apretar “Save” cada 10 minutos.
6. Toda la casa puede ser tu estudio

En los estudios caseros, no solamente la sala y el control cuentan como el estudio. Absolutamente toda la casa puede ser una locación perfecta para grabar. Tal vez colocando un micrófono en la ducha logres una reverberación increíble, tal vez el comedor teng un sonido mucho más vivo para capturar una guitarra… Todo es cuestión de recorrer, probar, grabar… y divertirse.

Si necesitas ayuda para editar con Soundforge o pluggins no dudes en contactarme…

Miguelito – Todo El Mundo (2010) (rs,mu,gs,df,fs,4s)

Album: Todo El Mundo
Artista: Miguelito
Año: 2010
Formato:MP3
Bitrate: 320 kb/s
Tamaño: 74,98 MB

Lista de temas:

01 No Lo Sé
02 Luces, Cámaras, Acción
03 Oh, Yeah
04 Maquinando
05 Miguelito Invita
06 Llegó El Querendón
07 Por Nada En El Mundo
08 Nada Como Tú
09 Tú La Ves
10 Todo Es Posible

Descargar:

Rapidshare|Megaupload|Depositfile|Gigasize|Freakshare|4Shared

Google quiere extender el protocolo DNS

Un grupo de ingenieros de Google envió al al Internet Engineering Task Force (IETF) un borrador en el que proponen extender el protocolo DNS (Sistema de Nombres de Dominio), de forma que las peticiones a Internet se envíen a servidores cercanos y aumentar así el rendimiento de la red.
La idea del coloso online para extender y mejorar las conexiones de Internet a nivel mundial, es una resolución de direcciones que dependa del lugar de procedencia de las peticiones.
Así, si se quiere visitar http://www.redusers.com desde México, la idea es que esa petición se resuelva a una dirección IP de un servidor que se encuentre en México.
Según el portal configurarequipos.com, esta nueva capacidad del protocolo DNS conseguiría balancear carga en el tráfico web, reducir la latencia (retardo de respuesta ante una petición) y disminuir la sobrecarga de la red en un alto porcentaje.
No obstante, la propuesta de Google ya recibió varios comentarios en el blog de la compañía donde fue registrada, que expresan temores de que pueda infringir la privacidad, ya que el borrador propone que las resoluciones incluyan parte de nuestra dirección IP en las peticiones enviadas.
En concreto, de acuerdo a la iniciativa de Google, se trata de que los servidores puedan ver 3 cifras de nuestras direcciones IP para que el protocolo pueda conocer nuestra ubicación, aunque Google aclara que esto ”no afectará nuestra privacidad”.
Por el momento sólo se trata de una propuesta en estudio, así que en unos meses veremos si el nuevo protocolo DNS que Google presenta se convierte en un estándar oficial de Internet.