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  • vegas视频包络线详解

    千次阅读 2017-08-21 17:04:39
    在vegas中经常用到一个工具叫做视频包络线,但是很多人并不知道视频包络线到底是什么,有哪些作用。本期小编就带大家详细了解一下vegas中视频包络线的使用方法。 首先来看一下在vegas pro中添加视频包络线的方法:...
    在vegas中经常用到一个工具叫做视频包络线,但是很多人并不知道视频包络线到底是什么,有哪些作用。本期小编就带大家详细了解一下vegas中视频包络线的使用方法。
    首先来看一下在vegas pro中添加视频包络线的方法:在菜单栏中点击“插入”——“视频包络线”,然后会出来五个选项,轨道静音、轨道合成级别、轨道单色化、时间速度还有转场进度。其中转场进度是不可选的,只能在转场中使用,详情可以参考:转场进程包络线的使用方法。
    一、轨道静音
    轨道静音并不是去掉声音的意思,而是将视频变透明。包络线在视频最上方时画面正常显示,包络线拖到视频最下方时完全透明,但是包络线只有这两个位置,不能拖到中间。
    二、轨道合成级别
    vegas pro中的轨道合成级别,可以理解成是轨道透明度。向下透明度越来越低,直到完全透明。轨道合成级别和轨道静音的区别就在于,轨道合成级别可以显示透明度0%-100%中间的任意状态,而轨道静音只能显示两种状态,0%或者100%。
    轨道合成级别可以制作一个很重要的效果,就是淡入和淡出的效果。在包络线上的某一位置右键单击,选择“添加点”,然后就会添加一个关键帧,拖动开始的关键帧到底,就形成了一个斜线,这样就形成了一个画面逐渐显示的效果
    三、轨道单色化
    轨道单色化的效果小编个人感觉就是可以为视频的画面添加一个色调。默认的情况下,包络线向上越来越白,包络线向下越来越黑,也可以改变顶部和底部的颜色。说起来有点难以理解,大家进行vegas下载,在软件中尝试一下就知道了。
    四、事件速度
    这个功能也是经常使用的,快镜头、慢镜头都是通过这个实现。向上调节是速度加快,向下调节是速度变慢,调节过程中会显示速度的数值。
    在包络线上右键单击,会出现一些功能,大家可以逐一尝试效果。
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  • 当我们谈论音色的时候,可能更多地会关注的地方,是...改变时间包络可以得到不同的音色https://www.zhihu.com/video/1154351819793858560一、包络是什么我们在音频软件中打开音频文件之后,软件便会绘制出波形的缩略...

    51bc183937c77686bbf4224635266609.png

    当我们谈论音色的时候,可能更多地会关注的地方,是声音的频谱。然而,声音的时间包络(Time Envelope)也是音色的一个重要组成部分。[1]相同的频谱,在不同的时间包络下,会让我们听到截然不同的声音。

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    改变时间包络可以得到不同的音色https://www.zhihu.com/video/1154351819793858560

    一、包络是什么

    我们在音频软件中打开音频文件之后,软件便会绘制出波形的缩略图。当缩略图缩小到一定尺度之后,各个峰值挤压到了一起,得到的图形就可以看作是这个声音的音量包络曲线。

    在音频或信号领域,我们可以简单地将包络线,理解为描述音量变化的曲线。它是一条将每个局部的峰值连接起来的曲线。

    自然界中的声音,音量变化都存在一定的规律。将这些规律归纳总结后,我们便得到了常用的包络模型,ADSR曲线。

    二、常用包络模型

    ADSR包络

    声音从无到有,从有到无,都需要经历一个过渡变化的阶段。只是有的乐器过渡得快,有的乐器慢。

    ADSR包络最早由 Columbia-Princeton Electronic Music Center 的 Vladimir Ussachevsky* 提出,而后由ARP乐器公司完善。[2]

    我们将声音从无到有的这段时间,叫做上升时间(Attack Time),而将声音从有到无的时间,叫做释放时间(Release Time)

    拿军鼓做例子。图形是军鼓发声的波形。军鼓的Attack十分短暂,而它具有一定时间长度的Release。联想现实里军鼓的声音。当鼓槌敲击的时候,军鼓会瞬间响起。而后因为响弦的存在,军鼓的声音会慢慢衰减。

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    军鼓演奏的波形

    对于军鼓这样的乐器,我们把鼓槌锤上去,一个音符就结束了。我们使用A和R,就可以描述它的音量变化。但是像钢琴这样的乐器,我们在按下琴键后,到抬起手指之前,琴弦会持续振动,钢琴会持续发声。在这段时间里,琴弦的振动会随着时间缓慢减弱。我们将这段振幅慢慢减小的时间,叫做衰减时间(Decay Time)

    Attack对应的是按下琴键一瞬间,到振幅达到最大的时间。Release为放开手指之后,声音衰减到全无所经过的时间。而Decay对应的则是按下琴键到抬起琴键之间的时间。

    Attack和Release是每个声音肯定都会有的属性,而Decay则不一定。Decay和Release的界限比较模糊,因为Decay的和Release都是一个振幅衰减的过程。它们的不同之处是,我们能否人为地去控制这个衰减的过程。

    比如敲一下镲片,我们可以认为它产生的声音经历了Attack和Release。但是如果敲击之后,马上用手把镲按住,让声音快速停止。那么这个时候,我们又可以认为敲击和用手按住之间的衰减为Decay,而按住之后的衰减为Release。

    敲击或拨奏等动作,只给琴弦或乐器带来了一瞬间的能量。随着时间的推移,能量会慢慢消耗殆尽,所以声音也就会越来越小,最终消失。然而像拉小提琴、吹笛子等,我们对乐器有源源不断的能量输入,乐器就能保持住发声的状态。

    对于这种能够持续发声的乐器,我们就在D和R之间,用保持时间(Sustain Time)来描述这一持续发声的特性。举个例子,如果我们用均匀的力道去拉小提琴,起弓拉弦的时候,声音先是从无到有,这里是Attack。接着,有可能会有一定的衰减,也可能没有。再往后,小提琴就会稳定在某个音量上。这段时间的长短取决于我们。只要我们保持拉弓,那么小提琴就会一直发声。最后,在我们停止拉动的时候,声音从有到无。

    上面四个不同的阶段,组合起来,就得到了ADSR包络模型。

    Attatk, Decay, Sustain and Release.

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    其中,除了Sustain是由我们演奏时决定的,其他三个属性都是乐器本身的属性。

    在计算机音乐中,ADSR表示的并不是绝对的音量,而是相对值。它整体取决于我们演奏的力度。如果我们演奏的力度大,那么曲线对应的音量范围也就更大。如果演奏的力度小,整个曲线也就落在了一个比较小的范围里去了。

    其他包络模型

    ADSR包络已经可以很好地去描述现实生活里的声音了。而后,随着计算机音乐的发展,人们可以十分方便地创造出各种各样不同的包络。但是,其实这些包络很多还是在ADSR模型上延申而得到的。

    比如,如果Attack之后,音量不会下降,那么就得到了AH(Hold)DSR包络。在Attack结束之后,声音的音量保持住一定的时间,然后再进入到衰减阶段。

    比如,在按下琴键后,隔一段时间再响起声音,那么我们又可以给ADSR添加一个Delay,变成DADSR。

    更甚至,我们可以把ADSR整个倒过来,或者尝试各种各样奇奇怪怪的形状。

    三、包络的应用

    有一些软件或合成器,会提供可视化的ADSR曲线,如Sytrus.

    5929aba34ca20085beae31941884334f.png

    在这样的软件里,我们可以直接编辑曲线,来得到我们需要的包络曲线。

    诶,图里只有三段曲线呀?

    Sustain的长度取决于演奏者,所以在这些软件里有可能不会把Sustain表现为一段直线,而是以一个点去表达它。

    另一些软件里,可能只会给我们几个旋钮来调整曲线的形状。

    9a9b3b2ead984c1079fed90d0c68f975.png

    这种时候,它们对应的便是时间或音量。一般来说,Attack旋钮会控制声音从0到最大值的时间。Decay则控制Attack结束后,声音衰减的时间。

    那么,Decay在这段时间里衰减到多大的音量呢?这个值便由Sustain来控制。同时,当Decay结束后,声音也就保持在了Sustain的音量水平上了。

    最后,Release控制声音衰减到0的时间。

    最后

    ADSR相比起其他的概念,很好理解,而且分析起来也十分容易。ADSR的应用是一件非常灵活,而又十分有规律的事情。不过,有时候打破规律,也会产生十分有趣的结果。通常来说,那些舒缓的乐器,会拥有更大的Attack Time and Release Time。而拨奏乐器、打击乐器等,会有比较短的Attack Time。

    在声音的结尾,让音量增大而不是衰减,又能给人一种迷幻的效果。

    我们可以随心所欲地尝试我们脑子里的想法。

    在音乐的世界里,没有什么是对的错的,没有什么是不可能的。

    * Vladimir Ussachevsky 在1911年出生于中国内蒙古的海拉尔区,在1930年移民到美国学习生活,而后在哥伦比亚大学任教,并于1959年创立了哥伦比亚-普林斯顿电子音乐中心。

    参考

    1. ^Jensen, Karl. (2001). The Timbre Model. The Journal of the Acoustical Society of America. 112. 10.1121/1.4778881.
    2. ^Envelope - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Envelope_(music)
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      首先考虑什么是相交,在GIS中相交是怎么定义的,请参考博客GIS中相交的定义(OGC相交的定义)

      定义我们明白了,就是两个矩形的有公共的部分,我们分为三种情况去写。

    • 情况一:一个矩形的顶点在另一个矩形中,如下图的情况这种情况矩形一定相交。

    • 情况二:一个矩形在一个矩形内部,其实这个可以看成是情况一的特殊情况。

    • 情况三:其中一个矩形的任何一个点都不在矩形的内部,但还是相交了。
    • 情况四:也就是最后一种情况,这种情况就是边和边相交。

      那么问题来了,这么多种情况,每个都进行判断比较麻烦,用一种方法能不能解决这样的四种情况,答案是可以的,就叫做包络线发吧。

      

      很容易从图中看出来,如两个矩形的外包络线的宽大于两个矩形宽的和或者外包络线的高大于两个矩形高的和,两个矩形一定不想交。

      

    Envelope red = new Envelope();//红色的矩形
    Envelope green = new Envelope();//绿色的矩形
    Envelope out = new Envelope();//外接矩形
    
    if(out.width <= red.width+green.width || out.height <= red.height+green.height)
    {
        return true;        
    }

     

      

     

     作者   Young-Ken(微博)

     审阅者 Cindy-Leee(微博)

     转载请注明 http://www.cnblogs.com/youngKen/p/4978240.html

      

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    多谢董老师,董老师是个好老师!

    心情久久不能平静,主要是高频这门课的分析方法实在是让我难以理解,公式也背不过,还是放放吧。

    最近厌恶了Matlab臃肿的体积和频繁的读写对我的Mac的损害,所以学习了一下Python这一轻量级的脚本,发现“Python自诞生那天就跟科学计算分不开”这个事实。无聊,写写心得。

    配置环境什么的还是弄了几个晚上的。在Mac下用PyCharm还是很好滴,装上NumPy,SciPy等等一众免费的,很不错的Python包,就可以灰了!

    1.Hilbert变换及其在单边带(SSB)包络检波的应用

    定义神马的,性质神马的自己百度去。我也懒得写公式了,大家将就着看。

    先定义个东西,H(t)为Hilbert变换后的时域信号,f(t)为原始时域信号。那么其包络为:

    Envelop = sqrt(H^2(t)+f^2(t))。

    好了,写代码什么的都简单了。

    import numpy as np

    import pylab as pl

    import scipy.signal as signal

    from scipy import fftpack

    t = np.arange(0, 0.3, 1/20000.0)

    x = np.sin(2*np.pi*1000*t) * (np.sin(2*np.pi*20*t) + np.sin(2*np.pi*8*t) + 3.0)

    hx = fftpack.hilbert(x)

    pl.subplot(221)

    pl.plot(x, label=u"Carrier")

    pl.plot(np.sqrt(x**2 + hx**2), "r", linewidth=2, label=u"Envelop")

    pl.title(u"Hilbert Transform")

    pl.legend()

    然后是它的结果,看,是不是逼格高高的不可一世!~~

    f0d78aff3ee85dda0783891433e0777f.png

    2.FIR_LPF设计

    用Python这种动态语言写几百个参数的有限冲激响应数字低通滤波器(Finite Impulse Response-Low Pass Digital Filter),实在是太难为人家了,还是用内置的函数或者内嵌C吧。看那一长串,我还想再打一遍,有限冲激响应数字低通滤波器,逼格高高的!!

    下面是代码,FIR滤波器在这里我估计参数不下100,所以内嵌吧,否则慢死。。

    import numpy as np

    import pylab as pl

    import scipy.signal as signal

    from scipy import fftpack

    def h_ideal(n, fc):

    return 2*fc*np.sinc(2*fc*np.arange(-n, n, 1.0))

    b = h_ideal(30, 0.25)

    b2 = signal.firwin(len(b), 0.6)

    w, h = signal.freqz(b)

    w2, h2 = signal.freqz(b2)

    #pl.figure(figsize=(8,6))

    pl.subplot(222)

    pl.plot(w/2/np.pi, 20*np.log10(np.abs(h)), label=u"h_ideal")

    pl.plot(w2/2/np.pi, 20*np.log10(np.abs(h2)), label=u"firwin")

    pl.xlabel(u"Normalized Frequency Rad/Sample")

    pl.ylabel(u"Magnitude (dB)")

    pl.title(u"FIR Low Pass Filter")

    pl.legend()

    pl.subplot(224)

    pl.plot(b, label=u"h_ideal")

    pl.plot(b2, label=u"firwin")

    pl.legend()

    pl.show()

    6de7e58b868ce936582bf0e3ce1b2ea6.png

    看这逼格高高的,都不说了。。

    3.下面是董老师指导我的,虽然很简单。。FM调制

    董老师说mf的参数调小了,我看果然是。课本不可信,给的参数都mv毫伏级,坑爹!

    码代码这种小事就简单多了

    import numpy as np

    import pylab as pl

    import scipy as sp

    from scipy import integrate

    from scipy import fftpack

    sample_rate = 10000

    t = np.arange(0, 1.0, 1.0 / sample_rate) # generate time sampling

    omega_base = 40

    omega_carrier = 800

    mf = 1

    v0 = 5

    v_omega = 10

    base = np.cos(omega_base * t)

    pm = v0 * np.cos(omega_carrier * t + v_omega * base)

    pl.plot(base)

    pl.plot(pm)

    pl.show()

    2ddcde0f07f5cac86dd7c8f200702810.png

    绿的是最后的信号,蓝的是原始信号。

    好了,说完了第一部分,第二部分写啥还没有想好,到时再说,嗯。

    今天好娘快,晚上继续学高频。

    董老师是个好人,好人一生平安。。。。。。

    最近我怎么这么婆妈了。。。!!

    原文:http://blog.csdn.net/zhengnanlee/article/details/27978107

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