Xử lý Âm thanh bằng Python: Đi sâu vào Phân tích và Tổng hợp Âm thanh

Âm thanh là một phần cơ bản của trải nghiệm con người. Từ âm nhạc chúng ta yêu thích, đến giọng nói chúng ta nhận ra, đến những tiếng ồn xung quanh môi trường của chúng ta, dữ liệu âm thanh rất phong phú, phức tạp và vô cùng ý nghĩa. Trong kỷ nguyên kỹ thuật số, khả năng thao tác và hiểu dữ liệu này đã trở thành một kỹ năng quan trọng trong các lĩnh vực đa dạng như giải trí, trí tuệ nhân tạo và nghiên cứu khoa học. Đối với các nhà phát triển và khoa học dữ liệu, Python đã nổi lên như một cường quốc cho nhiệm vụ này, cung cấp một hệ sinh thái thư viện mạnh mẽ cho Xử lý Tín hiệu Số (DSP).

Trọng tâm của xử lý âm thanh là hai lĩnh vực bổ sung cho nhau: phân tích âm thanh và tổng hợp âm thanh. Chúng là âm và dương của âm thanh kỹ thuật số:

• Phân tích là quá trình phân tích cấu trúc. Nó liên quan đến việc lấy một tín hiệu âm thanh hiện có và chia nhỏ nó để trích xuất thông tin có ý nghĩa. Nó trả lời câu hỏi, "Âm thanh này được tạo ra từ gì?"
• Tổng hợp là quá trình xây dựng. Nó liên quan đến việc tạo ra một tín hiệu âm thanh từ đầu bằng cách sử dụng các mô hình và thuật toán toán học. Nó trả lời câu hỏi, "Làm thế nào tôi có thể tạo ra âm thanh này?"

Hướng dẫn toàn diện này sẽ đưa bạn vào một cuộc hành trình qua cả hai thế giới. Chúng ta sẽ khám phá các nền tảng lý thuyết, giới thiệu các công cụ Python thiết yếu và đi qua các ví dụ mã thực tế mà bạn có thể chạy và tự điều chỉnh. Cho dù bạn là một nhà khoa học dữ liệu đang tìm cách phân tích các tính năng âm thanh, một nhạc sĩ quan tâm đến sáng tác thuật toán hay một nhà phát triển xây dựng ứng dụng âm thanh tuyệt vời tiếp theo, bài viết này sẽ cung cấp cho bạn nền tảng bạn cần để bắt đầu.

Phần 1: Nghệ thuật Phân tích Cấu trúc: Phân tích Âm thanh với Python

Phân tích âm thanh giống như một thám tử. Bạn được cung cấp một bằng chứng—một tệp âm thanh—và công việc của bạn là sử dụng các công cụ của bạn để khám phá những bí mật của nó. Những nốt nào đã được chơi? Ai đã nói? Âm thanh được ghi lại trong loại môi trường nào? Đây là những câu hỏi mà phân tích âm thanh giúp chúng ta trả lời.

Các khái niệm cốt lõi trong Âm thanh Kỹ thuật số

Trước khi chúng ta có thể phân tích âm thanh, chúng ta cần hiểu cách nó được biểu diễn trong máy tính. Một sóng âm analog là một tín hiệu liên tục. Để lưu trữ nó bằng kỹ thuật số, chúng ta phải chuyển đổi nó thông qua một quá trình gọi là lấy mẫu.

• Tốc độ lấy mẫu: Đây là số lượng mẫu (ảnh chụp nhanh) của tín hiệu âm thanh được lấy mỗi giây. Nó được đo bằng Hertz (Hz). Một tốc độ lấy mẫu phổ biến cho âm nhạc là 44.100 Hz (44,1 kHz), có nghĩa là 44.100 ảnh chụp nhanh về biên độ của âm thanh được lấy mỗi giây.
• Độ sâu bit: Điều này xác định độ phân giải của mỗi mẫu. Độ sâu bit cao hơn cho phép dải động lớn hơn (sự khác biệt giữa âm thanh yên tĩnh nhất và âm thanh lớn nhất). Độ sâu 16 bit là tiêu chuẩn cho đĩa CD.

Kết quả của quá trình này là một chuỗi các con số, mà chúng ta có thể biểu diễn dưới dạng dạng sóng.

Dạng sóng: Biên độ và Thời gian

Biểu diễn cơ bản nhất của âm thanh là dạng sóng. Đó là một biểu đồ hai chiều của biên độ (độ lớn) so với thời gian. Nhìn vào một dạng sóng có thể cho bạn một cảm giác chung về động lực của âm thanh, nhưng nó không cho bạn biết nhiều về nội dung âm sắc của nó.

Phổ: Tần số và Cao độ

Để hiểu các phẩm chất âm sắc của một âm thanh, chúng ta cần chuyển từ miền thời gian (dạng sóng) sang miền tần số. Điều này đạt được bằng cách sử dụng một thuật toán gọi là Biến đổi Fourier nhanh (FFT). FFT phân tích một đoạn của dạng sóng thành các sóng hình sin cấu thành của nó, mỗi sóng có một tần số và biên độ cụ thể. Kết quả là một phổ, một biểu đồ biên độ so với tần số. Biểu đồ này cho thấy tần số (hoặc cao độ) nào có mặt trong âm thanh và chúng mạnh như thế nào.

Âm sắc: "Màu sắc" của Âm thanh

Tại sao một cây đàn piano và một cây đàn guitar chơi cùng một nốt (cùng tần số cơ bản) lại nghe khác nhau như vậy? Câu trả lời là âm sắc. Âm sắc được xác định bởi sự hiện diện và cường độ của hài hòa hoặc âm bội—các tần số bổ sung là bội số nguyên của tần số cơ bản. Sự kết hợp độc đáo của các họa âm này là điều tạo cho một nhạc cụ màu sắc âm thanh đặc trưng của nó.

Các thư viện Python thiết yếu để phân tích âm thanh

Sức mạnh của Python nằm ở bộ sưu tập phong phú các thư viện của bên thứ ba. Đối với phân tích âm thanh, một vài thư viện nổi bật.

• Librosa: Đây là thư viện hàng đầu để phân tích âm thanh và âm nhạc trong Python. Nó cung cấp một bộ công cụ rộng lớn để tải âm thanh, trực quan hóa nó và trích xuất một loạt các tính năng cấp cao như nhịp độ, cao độ và biểu diễn màu sắc.
• SciPy: Một thư viện cốt lõi trong ngăn xếp Python khoa học, SciPy chứa một mô-đun `signal` mạnh mẽ. Nó rất tuyệt vời cho các tác vụ DSP cấp thấp hơn, chẳng hạn như lọc, biến đổi Fourier và làm việc với spectrogram. Nó cũng cung cấp một cách đơn giản để đọc và ghi các tệp `.wav`.
• pydub: Để thao tác đơn giản, cấp cao, `pydub` là tuyệt vời. Nó cho phép bạn cắt, nối, phủ và áp dụng các hiệu ứng đơn giản cho âm thanh với một API rất trực quan. Nó rất tốt cho các tác vụ tiền xử lý.
• NumPy & Matplotlib: Mặc dù không dành riêng cho âm thanh, nhưng chúng là không thể thiếu. NumPy cung cấp cấu trúc dữ liệu cơ bản (mảng N chiều) để giữ dữ liệu âm thanh và Matplotlib là tiêu chuẩn để vẽ đồ thị và trực quan hóa.

Phân tích thực tế: Từ dạng sóng đến thông tin chi tiết

Hãy bắt tay vào làm. Đầu tiên, hãy đảm bảo rằng bạn đã cài đặt các thư viện cần thiết:

pip install librosa matplotlib numpy scipy

Bạn cũng sẽ cần một tệp âm thanh để làm việc. Đối với các ví dụ này, chúng tôi sẽ giả định rằng bạn có một tệp có tên `audio_sample.wav`.

Tải và Trực quan hóa Âm thanh

Bước đầu tiên của chúng ta luôn là tải dữ liệu âm thanh vào một mảng NumPy. Librosa làm cho điều này trở nên cực kỳ đơn giản.

import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Xác định đường dẫn đến tệp âm thanh của bạn
file_path = 'audio_sample.wav'

# Tải tệp âm thanh
# y là chuỗi thời gian âm thanh (một mảng numpy)
# sr là tốc độ lấy mẫu
y, sr = librosa.load(file_path)

# Vẽ dạng sóng
plt.figure(figsize=(14, 5))
librosa.display.waveshow(y, sr=sr)
plt.title('Dạng sóng âm thanh')
plt.xlabel('Thời gian (s)')
plt.ylabel('Biên độ')
plt.grid(True)
plt.show()

Đoạn mã này tải tệp âm thanh của bạn và hiển thị dạng sóng của nó. Bạn có thể thấy ngay các phần ồn ào hơn và yên tĩnh hơn của bản ghi theo thời gian.

Giải mã Nội dung Tần số: Spectrogram

Một dạng sóng rất hữu ích, nhưng một spectrogram cho chúng ta một cái nhìn phong phú hơn nhiều. Spectrogram trực quan hóa phổ của một tín hiệu khi nó thay đổi theo thời gian. Trục hoành biểu thị thời gian, trục tung biểu thị tần số và màu sắc biểu thị biên độ của một tần số cụ thể tại một thời điểm cụ thể.

# Tính toán Biến đổi Fourier Thời gian Ngắn (STFT)
D = librosa.stft(y)

# Chuyển đổi biên độ sang decibel (một thang đo trực quan hơn)
DB = librosa.amplitude_to_db(np.abs(D), ref=np.max)

# Vẽ spectrogram
plt.figure(figsize=(14, 5))
librosa.display.specshow(DB, sr=sr, x_axis='time', y_axis='log')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('Spectrogram công suất tần số Log')
plt.show()

Với spectrogram, bạn có thể thực sự nhìn thấy các nốt trong một bản nhạc, các formant trong giọng nói của một người hoặc chữ ký tần số đặc trưng của tiếng vo ve của một máy.

Trích xuất các tính năng có ý nghĩa

Thông thường, chúng ta muốn chắt lọc tín hiệu âm thanh phức tạp xuống một vài số hoặc vectơ mô tả các đặc điểm chính của nó. Chúng được gọi là các tính năng và chúng là huyết mạch của các mô hình học máy cho âm thanh.

Tốc độ vượt qua không (ZCR): Đây là tốc độ mà tín hiệu thay đổi dấu (từ dương sang âm hoặc ngược lại). ZCR cao thường biểu thị âm thanh ồn ào hoặc bộ gõ (như cymbal hoặc tĩnh), trong khi ZCR thấp là điển hình cho âm thanh âm sắc, du dương (như sáo hoặc nguyên âm được hát).

zcr = librosa.feature.zero_crossing_rate(y)
print(f"Tốc độ vượt qua không trung bình: {np.mean(zcr)}")

Trọng tâm quang phổ: Tính năng này biểu thị "trọng tâm" của quang phổ. Đó là một thước đo độ sáng của âm thanh. Một trọng tâm quang phổ cao cho biết một âm thanh có nhiều nội dung tần số cao (như kèn trumpet), trong khi một âm thanh thấp cho biết một âm thanh tối hơn (như cello).

spectral_centroids = librosa.feature.spectral_centroid(y=y, sr=sr)[0]

# Vẽ trọng tâm quang phổ theo thời gian
frames = range(len(spectral_centroids))
t = librosa.frames_to_time(frames, sr=sr)

plt.figure(figsize=(14, 5))
librosa.display.waveshow(y, sr=sr, alpha=0.4)
plt.plot(t, spectral_centroids, color='r') # Hiển thị trọng tâm quang phổ màu đỏ
plt.title('Trọng tâm quang phổ')
plt.show()

Hệ số Cepstral tần số Mel (MFCC): Đây được cho là tính năng quan trọng nhất đối với các tác vụ phân loại âm thanh, đặc biệt là trong nhận dạng giọng nói và phân loại thể loại âm nhạc. MFCC là một biểu diễn nhỏ gọn của phổ công suất thời gian ngắn của âm thanh, dựa trên biến đổi cosin tuyến tính của phổ công suất log trên thang đo Mel phi tuyến tính của tần số. Đó là một điều khó nói, nhưng ý tưởng chính là chúng được thiết kế để mô hình hóa nhận thức thính giác của con người, làm cho chúng rất hiệu quả cho các tác vụ mà mong muốn sự hiểu biết giống như con người.

mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)

# Trực quan hóa MFCC
plt.figure(figsize=(14, 5))
librosa.display.specshow(mfccs, sr=sr, x_axis='time')
plt.colorbar()
plt.title('MFCC')
plt.show()

Phát hiện Cao độ và Nhịp độ

Librosa cũng cung cấp các hàm cấp cao để phân tích cụ thể âm nhạc.

Theo dõi nhịp độ và nhịp: Chúng ta có thể dễ dàng ước tính nhịp độ toàn cầu (tính bằng nhịp mỗi phút) và xác định vị trí của các nhịp trong âm thanh.

# Ước tính nhịp độ và tìm khung nhịp
tempo, beat_frames = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr)
print(f'Nhịp độ ước tính: {tempo:.2f} nhịp mỗi phút')

# Chuyển đổi khung nhịp thành thời gian
beat_times = librosa.frames_to_time(beat_frames, sr=sr)

Đây chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Librosa cung cấp hàng tá tính năng để phân tích nhịp điệu, hòa âm và âm điệu, làm cho nó trở thành một công cụ cực kỳ mạnh mẽ cho Truy xuất thông tin âm nhạc (MIR).

Phần 2: Nghệ thuật Sáng tạo: Tổng hợp Âm thanh với Python

Nếu phân tích là về việc tháo rời mọi thứ, thì tổng hợp là về việc xây dựng chúng từ đầu. Với Python, bạn có thể trở thành một người làm đàn kỹ thuật số, chế tạo ra những âm thanh chưa từng tồn tại trước đây, tất cả chỉ với một vài dòng mã. Ý tưởng cốt lõi là tạo ra một mảng các giá trị NumPy mà, khi được phát lại, sẽ tạo ra sóng âm mà bạn đã thiết kế.

Các kỹ thuật tổng hợp cơ bản

Có nhiều cách để tổng hợp âm thanh, mỗi cách có một đặc điểm riêng. Dưới đây là một vài phương pháp cơ bản.

• Tổng hợp cộng: Phương pháp đơn giản và trực quan nhất. Dựa trên định lý của Fourier, nó nói rằng bất kỳ dạng sóng tuần hoàn phức tạp nào cũng có thể được biểu diễn dưới dạng tổng của các sóng hình sin đơn giản (hài hòa). Bằng cách thêm các sóng hình sin có tần số, biên độ và pha khác nhau, bạn có thể xây dựng các âm sắc cực kỳ phong phú và phức tạp.
• Tổng hợp trừ: Đây là ngược lại với cộng. Bạn bắt đầu với một dạng sóng giàu hài (như sóng vuông hoặc sóng răng cưa) và sau đó sử dụng các bộ lọc để chạm khắc hoặc trừ đi các tần số. Đây là cơ sở của hầu hết các bộ tổng hợp analog cổ điển.
• Tổng hợp điều chế tần số (FM): Một kỹ thuật hiệu quả và mạnh mẽ cao, trong đó tần số của một bộ dao động ("sóng mang") được điều chế bởi đầu ra của một bộ dao động khác (bộ "điều chế"). Điều này có thể tạo ra những âm thanh rất phức tạp, động và thường là kim loại hoặc giống như chuông.

Các thư viện Python thiết yếu để tổng hợp âm thanh

Đối với tổng hợp, bộ công cụ của chúng tôi đơn giản hơn nhưng không kém phần mạnh mẽ.

• NumPy: Đây là cốt lõi tuyệt đối. Chúng ta sẽ sử dụng NumPy để tạo và thao tác các mảng số đại diện cho sóng âm của chúng ta. Các hàm toán học của nó là cần thiết để tạo ra các dạng sóng như sóng hình sin, sóng vuông và sóng tam giác.
• SciPy: Chúng ta sẽ sử dụng hàm `scipy.io.wavfile.write` của SciPy để lưu các mảng NumPy của chúng ta vào các tệp âm thanh `.wav` tiêu chuẩn có thể được phát bởi bất kỳ trình phát đa phương tiện nào.

Tổng hợp thực tế: Chế tạo âm thanh từ mã

Hãy bắt đầu tạo âm thanh. Đảm bảo rằng bạn đã sẵn sàng SciPy và NumPy.

Tạo một âm thuần khiết (Sóng hình sin)

Âm thanh đơn giản nhất mà chúng ta có thể tạo ra là một âm thuần khiết, chỉ là một sóng hình sin ở một tần số cụ thể.

import numpy as np
from scipy.io.wavfile import write

# --- Tham số tổng hợp ---
sr = 44100  # Tốc độ lấy mẫu
duration = 3.0  # giây
frequency = 440.0  # Hz (nốt A4)

# Tạo một mảng thời gian
# Điều này tạo ra một chuỗi các số từ 0 đến 'duration', với 'sr' điểm mỗi giây
t = np.linspace(0., duration, int(sr * duration), endpoint=False)

# Tạo sóng hình sin
# Công thức cho một sóng hình sin là: amplitude * sin(2 * pi * frequency * time)
amplitude = np.iinfo(np.int16).max * 0.5 # Sử dụng một nửa giá trị số nguyên 16-bit tối đa
data = amplitude * np.sin(2. * np.pi * frequency * t)

# Chuyển đổi thành dữ liệu 16-bit và ghi vào tệp .wav
write('sine_wave_440hz.wav', sr, data.astype(np.int16))

print("Đã tạo 'sine_wave_440hz.wav' thành công.")

Nếu bạn chạy mã này, nó sẽ tạo một tệp `.wav` trong cùng thư mục. Mở nó và bạn sẽ nghe thấy một nốt A4 hoàn hảo!

Định hình âm thanh với phong bì (ADSR)

Âm thuần khiết của chúng ta hơi nhàm chán; nó bắt đầu và dừng đột ngột. Âm thanh trong thế giới thực có một hình dạng động. Chúng ta có thể kiểm soát điều này bằng cách sử dụng một phong bì. Loại phổ biến nhất là phong bì ADSR:

• Tấn công: Thời gian cần thiết để âm thanh tăng từ không lên mức đỉnh của nó.
• Phân rã: Thời gian cần thiết để giảm từ đỉnh xuống mức duy trì.
• Duy trì: Mức độ mà âm thanh được giữ trong khi nốt đang hoạt động.
• Phát hành: Thời gian cần thiết để âm thanh mờ dần về không sau khi nốt được phát hành.

Hãy áp dụng một cuộc tấn công và phát hành tuyến tính đơn giản vào sóng hình sin của chúng ta.

# --- Tham số phong bì ---
attack_time = 0.1  # giây
release_time = 0.5 # giây

# Tạo phong bì
attack_samples = int(sr * attack_time)
release_samples = int(sr * release_time)
sustain_samples = len(t) - attack_samples - release_samples

attack = np.linspace(0, 1, attack_samples)
# Để đơn giản, chúng ta sẽ bỏ qua phân rã và tạo mức duy trì 1
sustain = np.ones(sustain_samples)
release = np.linspace(1, 0, release_samples)

envelope = np.concatenate([attack, sustain, release])

# Áp dụng phong bì vào dữ liệu sóng hình sin của chúng ta
enveloped_data = data * envelope

# Ghi âm thanh mới vào một tệp
write('enveloped_sine_wave.wav', sr, enveloped_data.astype(np.int16))

print("Đã tạo 'enveloped_sine_wave.wav' thành công.")

Âm thanh mới này sẽ mờ dần một cách mượt mà và mờ dần nhẹ nhàng, làm cho nó nghe có vẻ du dương và tự nhiên hơn nhiều.

Xây dựng sự phức tạp với tổng hợp cộng

Bây giờ, hãy tạo một âm sắc phong phú hơn bằng cách thêm các họa âm. Ví dụ, một sóng vuông bao gồm một tần số cơ bản và tất cả các họa âm lẻ của nó, với biên độ giảm tỷ lệ. Hãy xấp xỉ một.

# --- Tổng hợp cộng ---
fundamental_freq = 220.0 # Nốt A3

# Bắt đầu với âm cơ bản
final_wave = np.sin(2. * np.pi * fundamental_freq * t)

# Thêm họa âm lẻ
num_harmonics = 10
for i in range(3, num_harmonics * 2, 2):
    harmonic_freq = fundamental_freq * i
    harmonic_amplitude = 1.0 / i
    final_wave += harmonic_amplitude * np.sin(2. * np.pi * harmonic_freq * t)

# Chuẩn hóa sóng để ngăn chặn việc cắt xén (biên độ > 1)
final_wave = final_wave / np.max(np.abs(final_wave))

# Áp dụng phong bì của chúng ta từ trước
rich_sound_data = (amplitude * final_wave) * envelope

# Ghi vào tệp
write('additive_synthesis_sound.wav', sr, rich_sound_data.astype(np.int16))

print("Đã tạo 'additive_synthesis_sound.wav' thành công.")

Nghe tệp mới này. Nó sẽ nghe phong phú và phức tạp hơn nhiều so với sóng hình sin đơn giản, có xu hướng tạo ra âm thanh ồn ào của sóng vuông. Bạn vừa thực hiện tổng hợp cộng!

Phần 3: Mối quan hệ cộng sinh: Nơi Phân tích và Tổng hợp Hội tụ

Mặc dù chúng ta đã coi phân tích và tổng hợp là các chủ đề riêng biệt, nhưng sức mạnh thực sự của chúng được mở khóa khi chúng được sử dụng cùng nhau. Chúng tạo thành một vòng phản hồi, trong đó sự hiểu biết thông báo cho sự sáng tạo và sự sáng tạo cung cấp tài liệu mới để hiểu.

Cầu nối giữa các thế giới: Tổng hợp lại

Một trong những lĩnh vực thú vị nhất nơi hai lĩnh vực này gặp nhau là tổng hợp lại. Quá trình hoạt động như sau:

1. Phân tích: Lấy một âm thanh trong thế giới thực (ví dụ: bản ghi âm của một cây vĩ cầm) và trích xuất các tính năng âm thanh chính của nó—nội dung hài hòa, sự dao động cao độ, phong bì biên độ của nó.
2. Mô hình hóa: Tạo một mô hình toán học dựa trên các tính năng này.
3. Tổng hợp: Sử dụng công cụ tổng hợp của bạn để tạo ra một âm thanh mới dựa trên mô hình này.

Điều này cho phép bạn tạo ra các nhạc cụ tổng hợp rất thực tế hoặc lấy các đặc điểm của một âm thanh và áp dụng chúng vào một âm thanh khác (ví dụ: làm cho một cây đàn guitar nghe như nó đang "nói" bằng cách áp đặt phong bì quang phổ của giọng nói con người lên nó).

Chế tạo hiệu ứng âm thanh

Hầu như tất cả các hiệu ứng âm thanh kỹ thuật số—vang, trễ, biến dạng, điệp khúc—đều là sự pha trộn giữa phân tích và tổng hợp.

• Trễ/Tiếng vọng: Đây là một quá trình đơn giản. Hệ thống phân tích âm thanh đến, lưu trữ nó trong bộ đệm (một phần bộ nhớ) và sau đó tổng hợp nó trở lại luồng đầu ra vào một thời điểm sau đó, thường là ở biên độ giảm.
• Biến dạng: Hiệu ứng này phân tích biên độ của tín hiệu đầu vào. Nếu nó vượt quá một ngưỡng nhất định, nó sẽ tổng hợp một đầu ra mới bằng cách áp dụng một hàm toán học (một "bộ tạo hình sóng") cắt hoặc thay đổi dạng sóng, thêm các họa âm mới phong phú.
• Vang: Điều này mô phỏng âm thanh của một không gian vật lý. Đó là một quá trình phức tạp để tổng hợp hàng ngàn tiếng vọng nhỏ, suy giảm (phản xạ) được mô hình hóa dựa trên phân tích các thuộc tính âm thanh của một căn phòng thực.

Các ứng dụng thực tế của sự hiệp đồng này

Sự tương tác giữa phân tích và tổng hợp thúc đẩy sự đổi mới trong toàn ngành:

• Công nghệ giọng nói: Các hệ thống Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) tổng hợp giọng nói giống như con người, thường được đào tạo trên phân tích sâu về một lượng lớn giọng nói con người được ghi lại. Ngược lại, các hệ thống Nhận dạng giọng nói tự động (ASR) phân tích giọng nói của người dùng để chuyển nó thành văn bản.
• Truy xuất thông tin âm nhạc (MIR): Các hệ thống như Spotify sử dụng phân tích sâu về danh mục âm nhạc của họ để hiểu các tính năng của bài hát (nhịp độ, thể loại, tâm trạng). Phân tích này sau đó có thể được sử dụng để tổng hợp các danh sách phát mới hoặc đề xuất âm nhạc.
• Nghệ thuật và âm nhạc tạo sinh: Các mô hình AI hiện đại có thể phân tích các tập dữ liệu khổng lồ về âm nhạc hoặc âm thanh và sau đó tổng hợp các tác phẩm hoàn toàn mới, nguyên bản theo cùng một phong cách. Đây là một ứng dụng trực tiếp của mô hình phân tích-sau đó-tổng hợp.
• Âm thanh trò chơi: Các công cụ âm thanh trò chơi nâng cao tổng hợp âm thanh trong thời gian thực. Chúng có thể phân tích công cụ vật lý của trò chơi (ví dụ: tốc độ của một chiếc xe hơi) và sử dụng các tham số đó để tổng hợp âm thanh động cơ tương ứng, tạo ra một trải nghiệm âm thanh hoàn toàn đáp ứng và động.

Kết luận: Hành trình của bạn trong Âm thanh Kỹ thuật số

Chúng ta đã đi từ phân tích cấu trúc đến xây dựng, từ hiểu âm thanh đến tạo ra nó. Chúng ta đã thấy rằng phân tích âm thanh cung cấp các công cụ để lắng nghe sâu sắc, để định lượng các phẩm chất phù du của âm thanh và biến chúng thành dữ liệu. Chúng ta cũng đã thấy rằng tổng hợp âm thanh cho chúng ta một bảng màu của các màu âm để xây dựng các thế giới âm thanh mới từ không có gì ngoài logic toán học.

Điều quan trọng cần rút ra là đây không phải là các lực lượng đối lập mà là hai mặt của cùng một đồng xu. Các ứng dụng âm thanh tốt nhất, nghiên cứu sâu sắc nhất và nỗ lực nghệ thuật sáng tạo nhất thường sống ở giao điểm của hai lĩnh vực này. Các tính năng chúng ta trích xuất thông qua phân tích trở thành các tham số cho bộ tổng hợp của chúng ta. Âm thanh chúng ta tạo ra với bộ tổng hợp trở thành dữ liệu cho các mô hình phân tích của chúng ta.

Với Python và hệ sinh thái thư viện đáng kinh ngạc của nó như Librosa, SciPy và NumPy, rào cản gia nhập để khám phá thế giới hấp dẫn này chưa bao giờ thấp hơn. Các ví dụ trong bài viết này chỉ là một điểm khởi đầu. Sự phấn khích thực sự bắt đầu khi bạn bắt đầu kết hợp các kỹ thuật này, cung cấp đầu ra của một kỹ thuật vào đầu vào của một kỹ thuật khác và đặt câu hỏi của riêng bạn về bản chất của âm thanh.

Vì vậy, hãy tải một âm thanh mà bạn quan tâm. Phân tích phổ của nó. Cố gắng tổng hợp một âm thanh bắt chước nó. Cuộc hành trình của một ngàn âm thanh bắt đầu với một dòng mã duy nhất.