SONIDO
Forma de onda: sonido audible, entre 20 y 20000 Hz.
Tenemos diferentes parámetros, amplitud, amplitud pico a pico, longitud y fase. También podemos
obtener la frecuencia. Frecuencia=c(velocidad de las ondas)/Longitud. Relación entre volumen,
tono y timbre con la amplitud y la longitud.
-Volumen: relacionado con la amplitud, rango dinámico, máximo o mínimo de ondas. Sinuisoidal es
la onda más simple que puede existir.
-Tono: relacionado con la frecuencia, es decir con la longitud de onda. Graves y agudos.
Escala temperada: 12 notas por octava. DO, DO#, RE, RE#, MI, FA, FA#, SOL, SOL #, LA, SI b,
SI
A cada nota le corresponde una frecuencia.
Cada nota es factor 12 raíz cuadrada de 2 de la anterior.
-Timbre: nos permite distinguir las voces o instrumentos musicales, que se diferencian en la forma
de la onda.
DIGITALIZACIÓN
-Frecuencia de muestreo: hay que mostrar muestras con suficiente velocidad, cuanto más mejor.
Muestrear al doble de la frecuencia máxima---> Teorema de Nyquist.
Voz: 8 Khz, FM: 22 Khz, CD (Hi-Fi): 44 Khz, Sonido DV: 32,48 Khz , Sonido DVD: 48, 96,192
Khz.
-Bits por muestra: cuantos más bits dedicamos más posiciones intermedias tendremos y se acercará
más a lo real. Sonido limpio frente a sonido sucio. FM: 8 bits,...
-Número de canales: número de muestras de sonido, en un sonido estéreo tendríamos dos flujos de
sonido.
-Memoria gastada: Número de muestras x duración. Ejemplo: el caso de un CD.
44,1 Khz, 16 bits, estéreo, 10 segundos
44.100 x 16/8 x 2 x 10 = 1.764.000 B
MANIPULACIÓN DEL SONIDO
-Modificación del volumen: Volumen<-->Amplitud. b(t)=5 x a(t)----a(t)= b(t) / 5.
Relación entre señales (nuevas/anterior) en decibelios (dB).
-Mezcla de sonido: mezclar<--->sumar (muestra a muestra)
-Remuestreo de la señal: remuestrear es obtener el mismo sonido pero diferente: frecuencia de
muestreo,bits por muestra, número de canales.
Semejante a cambiar el tamaño/profundida de color de una imagen:
Disminuir la frecuencia/bits/canales: ahorra memoria a costa de calidad.
Aumentar la frecuencia/bits/canales: despilfarro de memoria.
Representación espectral: teorema de Fourier---> Toda señal (periódica) se puede representar como
una suma de tonos puros (sinusoidales) de distintas frecuencias y amplitudes. Para saber cual es un
tono puro, se recurre a la “Transformada de Fourier” y a la “Transformada inversa de Fourier”.
Normalmente utilizamos una escala logarítmica para el eje de frecuencias.
Espectro continuo: Se analizan pequeños fragmentos de la onda (ventana deslizante) y se actualizan
constantemente. (Espectrograma)
Representación de filtros en el dominio de la frecuencia: utilizamos los ejes en el dominio de la
frecuencia para representar los filtros.
