¿Cómo separan los componentes electrónicos las diferentes frecuencias en una onda de sonido? He oído hablar de algo llamado FFT pero no tengo idea de qué es. Creo que también se usa para simular las olas oceánicas y otras cosas. ¿Alguien puede explicar su concepto?

Las respuestas de Alon Amit explican muy bien la teoría. Agregaré un punto de vista más práctico.

Mientras hablas, estás generando energía que varía con el tiempo. Esto golpea el micrófono, donde se convierte en una señal eléctrica.

Ahora quieres hacer un procesamiento de señal. Podrías hacerlo de dos maneras: analógica o digital.

Si va a digital, ‘captura’ la señal regularmente a una velocidad determinada (llamada frecuencia de muestreo). Si desea obtener todos los detalles, querrá tener una alta resolución de bits. Por lo tanto, cada captura tendrá más información.

Bueno, ahora tienes una señal digital. Pero que sigue?

Es hora de decodificarlo todo con la Transformada rápida de Fourier (FFT). En palabras simples, utiliza esta técnica para ver las frecuencias en su señal en un instante.

Esta onda sinusoidal, que es una señal eléctrica con una amplitud que cambia con el tiempo a una velocidad regular, se convierte en esto.

Lo que ves arriba es la FFT de la onda sinusoidal. Muestra que solo hay una frecuencia en la señal, a alrededor de 3 kHz.

Siga haciendo eso continuamente con el tiempo y tendrá un espectrograma, que se muestra a continuación. La imagen superior en verde muestra cómo la señal eléctrica varía con el tiempo. La imagen inferior muestra cómo la FFT varía con el tiempo.

Un espectrograma proporciona una gran cantidad de información. Aquí, notará que hay un montón de cosas rojas en la parte inferior. Muestra que la mayor parte de la señal de entrada está compuesta de bajas frecuencias. (El rojo indica una gran amplitud).

Con una FFT, puede decirle a su software que haga toneladas de cosas. Podrías decirle que aumente la amplitud de las frecuencias más bajas, un refuerzo de graves, o simplemente enfocarte en los datos de voz, eliminar todo por encima de 4 kHz (la mayor parte de lo que hablamos cae por debajo de 4 kHz).

Una vez que haya hecho toda su edición elegante (y puede hacer mucho, ya que ahora es todo digital), haga una FFT inversa, recupere la señal en el dominio del tiempo y envíela a sus altavoces de neodimio de sonido envolvente 5.1 con esas elegantes LED que parpadean con los latidos.

Los LED de lujo me recuerdan la otra forma de manipular las señales: analógica. No tiene que pasar por toda la molestia de convertir todo a digital y perder calidad. El procesamiento de señales analógicas se utiliza para aplicaciones más simples.

Para hacer un Bass Boost simple, conecte un amplificador operacional en una configuración de filtro de paso bajo, y listo. Entrar en los detalles me llevaría unos días, así que me saltearé eso.

Lo explicaré. Antes de llegar a la explicación de cómo, sin embargo, aclaremos alguna terminología relacionada con el audio.

En primer lugar, el tono es una interpretación humana de la nota musical de un sonido. Generalmente está relacionado con la frecuencia fundamental del timbre particular . El timbre es la interpretación humana. del carácter del sonido. Por ejemplo, un piano y una trompeta ciertamente tienen un timbre diferente a pesar del hecho de que ambos podrían estar tocando la misma nota y al mismo tono.

El timbre es diferente de un instrumento a otro debido a la diferente distribución de tonos que entran en el sonido cuando se toca una nota.

Entonces, ¿qué es un tono? Un tono es un sonido puro que se parece a una onda sinusoidal cuando su perfil de presión de aire se grafica con el tiempo. Suena un poco como un clarinete o un instrumento de grabación de viento de madera … un sonido muy aburrido. Resulta que los tonos (el patrón de presión en forma de “onda sinusoidal”) es el sonido de bloque de construcción más básico. Si tocas dos de ellos, por ejemplo, a diferentes velocidades de aumento y disminución de la presión y diferentes intensidades, obtienes un sonido eso es más complejo que solo jugar uno solo. Agregue más y con suficientes, ¡podrá recrear perfectamente cada sonido que haya escuchado!

Ahora, la velocidad con la que cada tono aumenta y disminuye la presión del aire se conoce como la frecuencia de ese tono, y es un número que describe cuántas veces cada segundo aumenta la presión del aire y luego disminuye. La unidad de frecuencia es el Hertz. Entonces, una frecuencia de 440 Hertz es la presión del aire que sube y baja 440 veces por segundo en una onda sinusoidal. (Por cierto, 440 Hz es la frecuencia asociada con la nota media A).

Ahora, estas ondas sinusoidales tienen una frecuencia, pero también tienen lo que se llama amplitud. La amplitud es cuánto aumenta la presión del aire en cada ciclo de la onda sinusoidal. Si escuchaste dos tonos en la misma frecuencia pero con amplitudes diferentes, dirías que el que tiene la amplitud más grande sonó más fuerte.

Entonces, imaginemos que toca un tono a 440 Hz. Luego toca un tono a 880 Hz pero solo a la mitad de la amplitud, luego nuevamente a 1320 Hz (440 * 3) pero solo a 1/3 de la amplitud original, y luego otro a 1760 Hz (440 * 4) a 1/4 de la amplitud original y continúe agregando una nueva frecuencia cada n * 440 Hz a una amplitud de 1 / n de la amplitud original.

Si hicieras esto en n = infinito, tendrías un sonido totalmente diferente que una onda sinusoidal de tono puro. De hecho, tendría un timbre de sonido más brillante conocido como onda de sierra y parecería que tiene una frecuencia de 440 Hz (esto se llama frecuencia fundamental ).

Entonces, esto representaría un timbre de sonido de onda de sierra que cuando se toca una nota A media tendría un tono A medio que consiste en tonos de amplitud decreciente y frecuencia creciente que comienzan con 440 Hz (lo fundamental para A media) y van como n = 1 arriba, 440 * n a una amplitud de 1 / n de la amplitud de lo fundamental.

Cada nuevo tono además del fundamental se conoce como armónicos y se les da el nombre de armónicos como “los armónicos de una onda de sierra para el medio A consisten en 880 Hz como el primer armónico, 1320 Hz como el segundo armónico, y así sucesivamente. ”

Entonces, supongamos que tiene un sonido de pedo loco que desea dividir en sus armónicos componentes y encontrar el fundamental. ¿Cómo se hace eso?

Bueno, el proceso inverso de sumar ondas sinusoidales para hacer un timbre (que generalmente se llama señal cuando salimos de la música) es uno en el que comienzas con una señal real (timbre) y descubres sus armónicos constituyentes, incluyendo (obviamente) el fundamental. Este procedimiento es matemático conocido como Análisis de Fourier. A menudo se hace usando un algoritmo conocido como FFT o Fast Fourier Transform.

Afortunadamente, hay analizadores de espectro que son máquinas independientes o características de oosciloscopios que harán todo este trabajo por usted. Además, hay aplicaciones de software que hacen esto.

Si está trabajando con audio, un excelente programa gratuito es Audacity.

Independientemente del método, el procedimiento es el mismo: grabas una pequeña muestra de tu sonido de pedo (unos cientos de ciclos del fundamental) y el dispositivo te presentará un espectro del pedo. Tendrá frecuencia en el eje horizontal y amplitud en el eje vertical. Se verá como una serie de “picos” dispersos periódicamente que generalmente disminuyen en amplitud a medida que aumenta la frecuencia. Estos son tus armónicos de pedo. El pico más alto (y probablemente uno de los picos de frecuencia más bajos) es su fundamental. Entonces, si su pedo fundamental es de 220 Hz, entonces su pedo tiene un tono de aproximadamente A3.

Eso es.

Oh. Para tu información, si estás en, por ejemplo, dubstep, puedes tomar tu espectro y con un sintetizador decente, recrear tu pedo en eso y desaparecer con tu pedo hasta que tu corazón esté satisfecho

Estoy agregando un resumen a la respuesta de Amit …
Una señal digital es solo una serie de números: muestras discretas de una señal analógica, como el sonido de un instrumento musical. La FFT toma una señal digital que contiene un cierto número de muestras y la expresa como la suma ponderada de un número equivalente de frecuencias.

“Ponderado” significa que algunas de esas frecuencias cuentan más hacia el total que otras. De hecho, muchas de las frecuencias pueden tener pesos tan bajos que pueden ignorarse de forma segura. Es por eso que la transformación de Fourier es útil para la compresión.