乐器采样,何去何从?

1.  对钢琴采样失望,问题太多,离表现钢琴的魅力相去甚远。通过修饰是没有意义的。就像一个小姑娘,长的很漂亮,但照相师照的模模糊糊,角度也有问题,能抽象的都抽象了,你说不是这个小姑娘把,

还真是,杂志社拿到照片后直犯嘀咕,这小姑娘不但漂亮,而且活泼可爱,还很大方,亭亭玉立,舍不得不登,那怎么办呢?修修吧,话说这杂志社别的本事没有,就PS技术高,凤姐也能修成天仙妹妹,

犀利哥也能修成刚阳十足帅帅哥,令百万美女垂青。话说这照相师也挺窝火,既没一套理论,也没一套实践,更没人像照相这门课,以前只照过风景照,现在拉来个大美女,还要照的美美的,那试试吧,

拿起了除铃不响,那都响的破嘎斯牌相机,人在那?人在那?有了,有了,看到影了,茄子....萝卜....咔嚓!

2.  乐器采样录音软播放时间不长,进步的空间很大,需要投入时间金钱人力物力,才能一点点进步,一点点实践积累,转变成为理论,就像一盏明灯,指引着采样的人们。

3.  从钢琴采样可以看出,不够成熟,其他乐器采样估计与其相当,就不在试了。寻找下其他可行方法。

时间: 2024-12-12 16:27:07

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乐器采样库文件格式

-------------------------------------------------------------------------------------- 1. 缩写: 乐器库的英文为: Musical instrument Libraryn 缩写: MIL 作为文件文件扩展名.mil -------------------------------------------------------------------------------------- 乐器采样库文件格式:

乐器采样音色要求

听了一些乐器采样(目前主要是钢琴),觉得有些问题,因此作些要求“以正视听”,因个人经济能力有限,无法采样对比,以正“耳听为实”. 1. 乐器采样音色概念: 采样乐器就是为还原乐器的听觉声音,越真实越好.有些采样理解错了,比如某些钢琴采样,将麦克风放入琴体内,得到的声音采样不但不不真实,                              反而造成巨大的“乐器失真”原因是锤击声过大,喧宾夺主,箱体的“框声”异常,属于“音染杂响”,箱体共鸣出现问题属于“箱体共鸣畸变”             

乐器采样音色库

乐器采样音色库是存储乐器采样的文件,相当于数据库,可随意调用某个采样片段,一般认为,将某个音高演奏片段采样,记录,在播放时重放,即可还原演奏时的情况,软波表就是根据此概念而来.采样一般是某个音阶,也就是某个音符,也可以是某个演奏效果音,也可以是非音阶,如鼓,鼓皮松紧,边缘等音.也可以是自然音,人声等.音阶是有音律所确定的.这套软件含乐器库制作部分,目前正在编程.

音频中采样位数,采样率,比特率的名词解释(转)

采样位数: 采样位数可以理解为采集卡处理声音的解析度.这个数值越大,解析度就越高,录制和回放的声音就越真实.我们首先要知道:电脑中的声音文件是用数字0和1来表示的.所以在电脑上录音的本质就是把模拟声音信号转换成数字信号.反之,在播放时则是把数字信号还原成模拟声音信号输出.采集卡的位是指采集卡在采集和播放声音文件时所使用数字声音信号的二进制位数.采集卡的位客观地反映了数字声音信号对输入声音信号描述的准确程度.8位代表2的8次方--256,16位则代表2的16次方--64K.比较一下,一段相同的音乐

基于采样的变换控制

乐器的音色与乐器本身有关,发出的声音与结构有关.通过采样可以看到波形是有规则的,其规则与乐器本身和结构有关.进一步观察,一个时间段(区域)趋于相同,区域之间是过度.根据此特点,将各个区域分成段,每段都可以单独控制,形成具有自己特点的包络,还原力度变化,还可以拉长缩短某一段,改变物理特征.乐器全程由不同音色组成,从一种音色过度到另一种音色是连续变化的.可选择一个区域一个采样,对应多个音符映射.几个代表采样通过控制还原整个乐器.采样越多,音色变化越平缓,但这个乐器的文件越大.

钢琴多层采样问题

多层采样是解决力度问题,还原演奏力度.但力度采样目前存在一系列问题,目前接触到几套钢琴采样,存在一下问题: 1. 力度层数矛盾,一些采样多达10多层,甚至20多层.当然,层越多越细腻,表现(幅度和音色过渡)越好,但人的控制能力有限.1/20准确的演奏 控制力度很困难,就是1/10准确的演奏控制力度也是很困难的!有关人的演奏控制能力早有定论,在乐谱中,以 ppp (较少用),很弱 pp,弱 p, 中弱(稍弱)mp,中强(稍强) mf,强 f,很强 ff,最强 fff(较少用),为力度记号,8级为极

Java面向对象练习题继承之乐器

//Instrument类 package 乐器; public class Instrument { public void play() { System.out.println("弹奏乐器"); } //Wind类 package 乐器; public class Wind extends Instrument { public void play() { System.out.println("弹奏Wind"); } public void play2()

转载:奈奎斯特采样定理

原文:http://xilinx.eetrend.com/article/10399 现实世界接触到的诸如电信号.光信号.声音信号等这些信号都是随时间连续变化的,称之为连续信号.但对于计算机来说,处理这些连续的信号显然是无能为力,要使计算机能够识别.计算.处理这些连续信号就必须将其转化为离散信号,将连续信号转换为离散信号的过程就叫采样.常用的mp3.数码照片.视频等都是经过了采样,才能应用于计算机上.采样后,计算机得到的是离散的点,用这些离散的点来代替连续的线就势必会产生误差,那么这个误差是不是

18位采样意义

面前寻找18位Σ-Δ音频A/D芯片几乎没有,或是早期停产的,基本都是24位的,还有少量16位的.24位十分难以实现,其中之一就是片内外干扰,对于片外干扰容限计算公式如下: 分辨电压 = (基准电压 / 采样位数) * 换算单位(微伏) 多数24位音频采样A/D芯片工作电压不高,但输入端故意拉宽电压,且采用低阻差分方式,以提高信噪比.大多基准电压为2Vrms,要换算为峰峰值,公式为: 峰峰系数(peak-to-peak)= 2√2 V  (≈2.828 V). 峰峰电压 = 有效值 * 峰峰系数,