当前课程知识点：计算机音乐 > 第四章 音色合成 > 4.1 音色合成概述 > 音色合成概述
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在学过上一章有关频域处理的相关知识之后
我们就可以使用滤波器的方法
对音乐的频谱进行修改
比如说如果我们希望去加强音乐的低频部分
抑制高频部分
那么我们就会使用低通滤波器
如果我们希望反过来去加强高频的部分
去降低低频的部分
我们就会使用高通滤波器，
而滤波器的威力绝不仅于此
这节课我们会使用各式各样的滤波器
对声音的频谱进行修剪
以达到音色合成的效果
第一章的时候我们就已经讲过
人耳的结构是非常容易去感知
声音在频率方面的信息的
这有依赖于耳蜗内长长短不一的听觉纤毛
长的纤毛可以去感受低频的信号
短的纤毛可以去感受高频的信号
从而我们可以获得整个频谱的能量分布
然而正是使用这种听觉的感知结构
来感知周期的信息
比如说乐音
以及非周期的信号
比如说噪音
那么甚至我们可以很清楚的
分辨不同音色的噪音和乐音
那么下面我们就来听一下
不同的乐器的音色
首先让我们听一下云南的乐器巴乌
接下来是中国的笛子的音色
再接下来是印度笛子的音色
接下来是中国的埙的音色
我们可以看到在时域的角度
无论是噪音还是乐音
它的音色基本上是由它的波形来决定的
那么例如不同音色的乐音
我们刚才听到的几件乐器
它的周期都是一样的
也就是说它的音高是一样
但是它的每一个周期之内的形状
却是不一样的
可惜的是人耳对时域的信号并不是特别敏感
所以我们并不能从听觉中
直接去获取时域的这种有关波形的形状
但是在频域中音色的体现则是能量的分布
尽管频域的信息不仅仅有能量的分布
而且它应该还有相位的信息
但是人耳对能量是比较敏感的
而对相位确不敏感
比如说音色对人来说
主要的体现就是在能量的分布上面
那么比如说像噪音
它的能量的分布主要体现在
它的不规则的分布的规律上面
对乐音来说
它的峰值就会特别的重要了
因为这些峰值会决定它的音高
那么换而言之
如果我们想要获得特定的音色
只要去研究这种音色的能量分布
并且在频率当中我们使用一个滤波器
去设计出这样的一个频谱的形状
就可以达到合成音色的效果了
那么在这一章的学习当中
我们将会通过一类模型来进行滤波器的设计
这类模型主要是基于质点运动的
我们叫做质点弹簧阻尼模型来实现的
之后我们将会通过一个双二次滤波器
来实现Modal
也就是说Modal合成系统
那么本章的学习不仅会从合成算法的角度
来看待声音
而且会从物理声学的角度
来研究乐器的发声原理
同学们敬请期待
-欢迎辞
-1.1 计算机音乐导言
--计算机音乐导言
-1.2 计算机音乐课程主要内容
-1.3计算机音乐课程资源
-1.4 音乐的基本表达
--音乐的基本表达
-第一章作业
-2.1时域音频处理概述
--时域音频处理概述
-2.2 分窗处理1：OLA叠放
-2.3 分窗处理2：音量计算
-2.4 端点检测
--端点检测
-2.5 振幅包络
--振幅包络
-2.6 音频信号相乘
--音频信号相乘
-2.7 环形调制
--环形调制
-2.8 频率调制
--频率调制
-2.9 频率调制在音乐上的应用
-第二章作业
-3.1 频谱概述
--频谱概述
-3.2 傅里叶变换
--傅里叶变换
-3.3 短时傅里叶变换
--短时傅里叶变换
-3.4 加法合成
--加法合成
-3.5 线性滤波器
--线性滤波器
-3.6 京剧锣鼓经分析
--京剧锣鼓经分析
-第三章作业
-4.1 音色合成概述
--音色合成概述
-4.2 质点弹簧阻尼模型
--质点弹簧阻尼模型
-4.3 双线性滤波器
--双线性滤波器
-4.4 Modal合成
--Modal合成
-第四章测试
-5.1 一维振动模型概述
--一维振动模型概述
-5.2 弦振动模型
--弦振动模型
-5.3 达朗贝尔的行波解
--达朗贝尔的行波解
-5.4 梳状滤波器
--梳状滤波器
-5.5 Karplus Strong算法
-5.6 管状气鸣乐器模型
--管状气鸣乐器模型
-第五章作业
-6.1 音高跟踪概述
--音高跟踪
-6.2 时域音高跟踪
--时域音高跟踪
-6.3 频域音高跟踪
--频域音高跟踪
-6.4 K歌评分
--K歌评分
-第六章作业
-7.1 音频同步概述
--音频同步概述
-7.2 音乐特征提取 CQT
-7.3 音乐特征提取 Chroma
-7.4 动态时间规划概述
--动态时间规划概述
-7.5 动态时间规划实现
--动态时间规划实现
-第七章作业
