オーディオサウンドウェーブの特性を分析および解釈するにはどうすればよいですか？
1。時間ドメイン分析： これは、波の振幅（ラウドネス）が時間とともにどのように変化するかを調べます。 使用されるツールには以下が含まれます。
* 波形ディスプレイ： 時間の経過に伴う振幅の変動を示す視覚表現。これにより、次の識別が可能になります。
* 周期性： 通常の繰り返しパターンは、純粋なトーンのような周期的な音を示しています。不規則なパターンは、ノイズまたは複雑な音を示唆しています。
* エンベロープ： 波形の全体的な形状は、攻撃、維持、減衰、およびサウンドの特性を明らかにします。これは、楽器やパーカッシブなサウンドの分析に特に役立ちます。
* トランジェント： ギターのひもの最初の摘み取りやドラムのストライクなど、エネルギーの短いバースト。 これらは、音の開始に関する情報を明らかにします。
* クリックとポップ： 振幅の急激な変化、ノイズまたは記録のアーティファクトを示しています。
2。周波数ドメイン分析： これにより、音の周波数成分が分析されます。ツールは次のとおりです。
* スペクトログラム： 音の周波数コンテンツが時間とともにどのように変化するかを示す視覚表現。 明らかになります：
* 基本周波数（F0）： 多くの場合、ピッチとして認識される周期音の最低周波数成分。
* Harmonics： 基本周波数の整数倍数は、音の音色（トーンカラー）に寄与します。
* オーバートーン： 基本の整数倍ではない周波数も音色に貢献しています。
* 周波数帯域： 特定の周波数の範囲でのエネルギー濃度は、ミックス内のさまざまな機器や音を識別するのに役立ちます。
* 一時的なイベント： 短時間の周波数コンテンツの変化。
* fft（高速フーリエ変換）： 時間領域信号を周波数領域表現に変換する数学的アルゴリズム。各周波数コンポーネントの振幅を単一の時点で示すスペクトルを生成します。 これは、その特定の瞬間の周波数コンテンツのスナップショットです。
3。その他の重要な特性：
* 振幅： 音波の大きさは、その音を表しています。 多くの場合、デシベル（DB）で測定されます。
* 周波数： Hertz（Hz）で測定された1秒あたりのサイクル数、知覚ピッチを決定します。
* フェーズ： 波形サイクルでの時点の位置。 複数の音波間の位相の違いは、建設的または破壊的な干渉につながる可能性があります。
* 音色： ハーモニック含有量と振幅と周波数の成分が時間とともに進化する方法によって決定される音のユニークな色調の品質。これは、同じノートを演奏しているピアノとバイオリンを区別できるものです。
解釈：
これらの分析の解釈は、アプリケーションに依存します。 例えば：
* 音楽分析： 楽器の特定、メロディーとハーモニーの分析、音楽スタイルの特徴。
* 音声処理： 音素の認識、音声の明確さの改善、感情の検出。
* 音響工学： 吸収材料の設計、部屋の音響の最適化、騒音公害の分析。
* 医療診断： 心臓のつぶやきを検出し、肺の音を分析します。
洗練されたソフトウェアパッケージと特殊なハードウェアは、詳細な分析に使用され、さまざまな視覚化とメトリックを提供します。 このプロセスでは、多くの場合、時間領域と周波数ドメイン分析を組み合わせて、音を完全に理解することが含まれます。