¿La relación señal-ruido y la resolución de los indicadores de detección de audio se basan en una comparación de 1 KHZ? 4. Introducción a los ítems de la prueba de audio 4.1. FFT introduce por primera vez el concepto más importante: FFT, transformada rápida de Fourier. Muchos elementos de prueba del software anterior se basan en los resultados del análisis rápido de la transformada de Fourier. Este es un método de análisis de espectro convencional en la electrónica moderna, especialmente después de la introducción de la tecnología informática, es una opción conveniente, rápida, intuitiva y precisa. En pocas palabras, el registro de formas de onda de señal generales se expresa intuitivamente en forma de correlación tiempo-amplitud, lo que se denomina análisis en el dominio del tiempo, la transformada rápida de Fourier analiza y calcula la intensidad de los componentes espectrales en la forma de onda de la señal; su energía en el tiempo. La integración se realiza para obtener la forma de correlación frecuencia-energía, lo que se denomina análisis en el dominio de la frecuencia. Tenga en cuenta que lo que se menciona aquí es una correlación frecuencia-energía, no una correlación frecuencia-amplitud, porque la transformada de Fourier en realidad no puede confirmar la relación de amplitud entre diferentes frecuencias de la señal, sino que solo puede calcular su relación de energía. Comprender esto es importante para comprender los resultados del análisis de la transformada rápida de Fourier. Hasta donde yo sé, la mayoría de los libros de texto o diccionarios de herramientas no explican esto, y los archivos de ayuda del software a menudo tienen errores relacionados con la amplitud de frecuencia, por lo que llamo la atención de los lectores. Para señales distribuidas completamente aleatoriamente, como el ruido blanco y el ruido rosa, la energía en cada banda de frecuencia se distribuye uniformemente en todos los períodos de tiempo, por lo que es completamente proporcional a la amplitud, por lo que también se puede llamar a FFT para analizar los resultados de la frecuencia. -relación de amplitud; pero no podemos comprender señales cuya distribución de energía cambia con el tiempo en cada banda de frecuencia, como las señales de barrido logarítmico, el habla en general y la música. De hecho, la amplitud de sus partes de alta frecuencia es la misma o incluso mayor que la de las partes de baja frecuencia, pero los resultados del análisis FFT son menores que los de las partes de baja frecuencia porque ocupan una pequeña proporción de tiempo. En este momento, deben entenderse desde la perspectiva de la energía, de lo contrario resultará muy confuso. Esta es la conclusión a la que llegó el autor después de una investigación y análisis a largo plazo. Las ideas anteriores nos ayudarán a analizar y sacar conclusiones cuando utilicemos Spectra y Adobe Audition para pruebas de barrido. Por ejemplo, la amplitud del barrido logarítmico es en realidad constante, pero el resultado del análisis FFT es una atenuación de -3 dB/oct (oct: octava, octava). 4.2 Prueba de respuesta de frecuencia Si la respuesta de frecuencia es plana está directamente relacionada con el rango de la banda de reproducción y la fidelidad de la señal de reproducción. Para todos los equipos electroacústicos, la respuesta de frecuencia es sin duda el indicador más básico y, por lo tanto, se ha convertido en el más básico de todos los elementos de prueba. Las mediciones de respuesta de frecuencia tradicionales utilizan principalmente señales de frecuencia de barrido/frecuencia puntual o señales de ruido blanco/ruido rosa. La prueba del circuito es relativamente simple. Solo necesita conectar el dispositivo bajo prueba al bucle y ajustar el nivel del bucle. Métodos de eliminación profesionales realizados en la cámara de sonido. Dado que las cámaras anecoicas son difíciles de popularizar debido a su estructura compleja y su gran inversión, en las últimas décadas se han desarrollado muchos métodos y sistemas de prueba adecuados para entornos interiores comunes. El principio básico es utilizar generalmente una ventana de tiempo adecuada para recibir señales y cerrar otros tiempos para eliminar el impacto de los reflejos. Con el desarrollo de la tecnología informática en los últimos años, se pueden completar rápidamente programas y cálculos complejos y el análisis FFT se ha utilizado ampliamente. En la actualidad, casi todos los sistemas de prueba profesionales están basados en computadora y la mayoría de ellos tienen funciones de ventana de tiempo y pueden usarse para pruebas acústicas en entornos normales. Los mejores sistemas tienen análisis FFT de respuesta al impulso y visualización tridimensional de espectros acumulativos de borde anterior/posterior, que pueden reflejar las características de los equipos electroacústicos de manera más completa y profunda. Por supuesto, estos sistemas son bastante caros, pero el software descrito en este artículo puede completar todos los proyectos de prueba similares. Hablemos primero de la prueba de ruido, que utiliza ruido blanco y ruido rosa como señales de prueba. Tanto Spectra como Adobe Audition pueden generar ruido preciso, y el modo de prueba comúnmente utilizado de RMAA es una sección de ruido blanco con una banda de frecuencia que oscila entre 5 Hz y 1/2 frecuencia de muestreo. Su esencia es una mezcla de una serie de frecuencias puntuales, la más densa entre 1KHz y 10KHz, con atenuación tanto en frecuencias altas como bajas. Su objetivo es acercarse lo más posible al espectro musical real y no es estrictamente ruido blanco. Veamos nuevamente la prueba de escaneo. Tanto Spectra como Adobe Audition pueden definir sus propias características de barrido, especialmente Adobe Audition, que permite generar la señal deseada con mucha libertad. El modo de medición acústica de RMAA es un barrido logarítmico de 20 a 20000 Hz, pero es diferente del método de análisis de espectro y Adobe Audition, y el resultado normal es completamente plano.
Las pruebas de respuesta a impulsos y el análisis FFT requieren la cooperación de Spectra y Adobe Audition, que también se puede denominar "respuesta transitoria" y se analizan en la Sección 5.4. 4.3 Relación señal-ruido La relación señal-ruido es otro indicador importante que refleja la calidad del equipo. Las señales generadas por el equipo que no tienen nada que ver con la señal de entrada son todas ruido. La relación señal-ruido se refiere a la relación señal-ruido máxima que puede manejar el dispositivo. Generalmente, la señal máxima es 0 dB y el ruido está representado por un valor de decibelios negativo, es decir, unos pocos decibeles por debajo de la señal máxima no distorsionada. Un valor positivo es la relación señal-ruido. Los equipos ruidosos ahogarán las señales pequeñas y perderán muchos detalles de la señal, por lo que el ruido debe ser lo más bajo posible. El ruido también tiene bandas de frecuencia, que a veces pueden ser muy amplias, pero cuando medimos, generalmente solo tomamos la banda de frecuencia de audio, y necesitamos usar la curva de sensibilidad del oído humano (un peso) para ecualizarla, de modo que podamos Puede obtener un índice de ruido más práctico y atractivo. Por ejemplo, el ruido de -120B significa que el valor efectivo del ruido es una millonésima parte de la señal máxima sin distorsión. Este es casi el mejor nivel que las tarjetas de sonido y los amplificadores de potencia modernos pueden alcanzar. El ruido de -80 dB indica que el valor efectivo del ruido es una décima parte de la señal máxima no distorsionada y sólo puede considerarse un nivel medio. La medición del ruido es relativamente simple. Simplemente mida el nivel de salida cuando no hay señal de entrada. Sin embargo, debe tenerse en cuenta que la ganancia del dispositivo debe ajustarse al estado máximo sin distorsión, de lo contrario se obtendrán indicadores falsamente altos. Esto es lo mismo en cualquier sistema de prueba. El concepto de "ruido segmentado" se puede introducir en el análisis FFT, que es diferente de nuestros requisitos de escucha. Por ejemplo, si el ruido de un sistema es de -85 dB, generalmente se cree que las señales por debajo de -85 dB no se pueden restaurar. Pero no es tan simple. ¿En qué bandas de frecuencia se genera el ruido de -85dBA? Figura 4 Echemos un vistazo al análisis del espectro de ruido. Como se muestra en la Figura 4, este es el espectro de ruido de una tarjeta de sonido integrada en una placa base típica, analizado con Adobe Audition. El resultado de la prueba RMAA es que el nivel de ruido es -53,0 dBA, lo que se puede decir que es bastante pobre, y los dos son consistentes. Como puede verse en la figura, la mayor parte de su energía de ruido se distribuye por debajo de 300 Hz, generada principalmente por armónicos de 50 Hz y 75 Hz. Se puede inferir que es causado por la interferencia de la fuente de alimentación de CA y la tarjeta gráfica, mientras que la energía en otras bandas de frecuencia es mucho menor, por encima de 1 KHz y por debajo de -86 dB. Ésta es la encarnación del "ruido de segmentación". ¿Cómo entender los resultados del análisis anterior? La forma más sencilla es considerar la curva anterior como una "curva de enmascaramiento" (donde los valles de los picos están conectados al vértice de los picos. Es imposible restaurar correctamente cualquier señal con un espectro por debajo de esta curva, en lugar de simplemente restaurar todos los -53,0). Las señales por debajo de dB, como las señales por encima de 1 KHz -80 dB, se pueden restaurar (por supuesto, la calidad no es alta), lo que se detecta mediante el análisis FFT. De hecho, el oído humano tiene capacidades de detección similares, pero debido al efecto de enmascaramiento, la sensibilidad es mucho menor que el análisis FFT preciso de la computadora. 4.4. Rango dinámico El rango dinámico se refiere a la relación entre la señal más grande y la más pequeña que el dispositivo puede manejar. Este concepto se confunde fácilmente con el concepto de "relación señal-ruido", entonces, ¿cuál es la diferencia entre los dos? Se puede entender que las señales menores que la amplitud del ruido no se pueden restaurar correctamente, pero algunos dispositivos pueden cortar el ruido y las señales pequeñas de ciertos enlaces cuando no hay señal o la señal es extremadamente baja, obteniendo así una mejor relación señal-ruido. indicadores (este es el principio básico de la "reducción dinámica de ruido"). En este momento, las señales pequeñas no se pueden procesar correctamente y la medición del rango dinámico puede evitar esta optimización artificial. La medición del rango dinámico consiste en introducir una pequeña señal (normalmente una onda sinusoidal de -60 dB/1000 Hz) en el dispositivo, luego filtrar la señal, medir el ruido y los niveles armónicos en otras frecuencias y compararla con la señal máxima. El resultado es el rango dinámico. Se puede predecir que el rango dinámico es generalmente menor que la relación señal-ruido, pero en ausencia de circuitos o software especiales para manejar el ruido, los dos generalmente no son muy diferentes y pueden usarse como referencia para cada uno. otro. La Figura 5 muestra los resultados de la prueba de rango dinámico. Básicamente, no hay armónicos mayores que el ruido, por lo que el rango dinámico y la relación señal-ruido son básicamente los mismos. Figura 5 Cabe señalar que el rango dinámico medido es diferente del rango dinámico "teórico". Por ejemplo, la mayoría de las fuentes de audio digitales actuales están marcadas con valores teóricos que pueden restaurarse mediante señales digitales. Por ejemplo, el rango dinámico de un CD es de 96 dB y la grabación de un DVD de 24 bits puede alcanzar los 144 dB. De hecho, debido a las limitaciones de los dispositivos analógicos, es imposible alcanzar tal indicador. Sólo necesitas probar su nivel de ruido. Sin embargo, la mayor parte de la postproducción actual de programas audiovisuales se procesa digitalmente mediante computadoras. El uso de bits altos en muchos enlaces puede evitar al máximo el deterioro de la señal.