動画の雑音をほぼ消す技術、米国などのチームが開発 声のみが強調されすぎてアフレコみたいな結果に
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米Dolby LaboratoriesとスペインのUniversitat Pompeu Fabraの研究チームが開発した「Universal Speech Enhancement With Score-based Diffusion」は、収録した映像のバックグラウンドノイズ（背景雑音）を強力に除去する技術だ。動画撮影した雑音を消し去り、話す声だけをくっきり残すことができる。強力すぎるため、映像がアフレコを挿入したみたいな仕上がりになってしまう。 実世界で録音した音声には必然的に背景の雑音や残響が含まれ、不快感や明瞭度の妨げになるためノイズ除去が行われる。最近では深層学習の登場によりノイズ除
QuickTimeで実況動画や画面キャプチャ(音あり)を収録する方法。サウンドミキサーアプリ「LadioCast」+仮想サウンドデバイスを実現する「Soundflower」の使い方。[Mac] | MacWin Ver.1.0
QuickTimeで実況動画や画面キャプチャ(音あり)を収録する方法。サウンドミキサーアプリ「LadioCast」+仮想サウンドデバイスを実現する「Soundflower」の使い方。[Mac] あの動画をキャプチャしたい、Macの画面をキャプチャしたいといった場合はMacOSXに付属している動画プレーヤーQuickTimeを使えばいいのですが、QuickTimeだけだとMacから出る音が収録できません。 そこで必要になってくるのが、仮想サウンドデバイスを実現する「Soundflower（無料）」とサウンドミキサーアプリ「LadioCast（無料）」です。 「Soundflower」と「LadioCast」を使えば「音をモニタリング」しながらQuickTime Playerで画面と音を収録できます。 音付きの画面キャプチャ自体はQuickTime+Soundflowerだけでもできるのですが
第7回: openFrameworks addons – Audio + Visual, ofxPd, ofxSuperCollider (1)
第7回: openFrameworks addons – Audio + Visual, ofxPd, ofxSuperCollider (1) 今回は、Addonを用いてオーディオとビジュアルを融合するための手法について考えていきます。オーディオからビジュアルへの変換と、ビジュアルからオーディオへの変換という2つ方向に分けて、それぞれの手法について考えていきます。 前半はオーディオからビジュアルに変換する方法のひとつとして、openFrameworksにFFT解析のためのクラスを追加して波形をFFTで解析しその周波数成分を視覚化する方法について探っていきます。後半はビジュアルからオーディオに変換する手法として、openFrameworksと音響合成のためのアプリケーションをAddonを利用して組合せる方法について解説します。今回は、Pdを使用するためのofxPdとSuperCollide
openFrameworksでFFT解析 | 毒林檎のblog
流れ 前回の記事の続きです。 今回はFFT解析というものをやってみたいと思います。まぁ、そんなに書くことはないと思われます。 FFT解析ってなんぞ！ FFT解析っていうのは、高速フーリエ変換のことです。 まぁ、ここが個人的にわかりやすかったのでわからない人は参考にしてください。 フーリエ変換っていうのを使うと、曲線→数値に変換できるのでアナログ→デジタルに変換できるっていうだけのことですね。 testApp.h #pragma once #include "ofMain.h" class testApp : public ofBaseApp{ public: void setup(); void update(); void draw(); /* 中略 */ ofSoundPlayer mySound; //サウンドプレイヤー float * fft; //FFT解析結果を格納する配
サンプリング周波数 - Wikipedia
サンプリング周波数（サンプリングしゅうはすう）、または標本化周波数[1]は、音声等のアナログ波形をデジタルデータにするために必要な処理である標本化（サンプリング）において、単位時間あたりに標本を採る頻度。単位はHzが一般に使われるが、sps (sample per second) を使うこともある。 サンプリングレート、サンプルレートとも呼ばれる。 概要[編集] ある波形を正しく標本化するには、波形の持つ周波数成分の帯域幅の2倍より高い周波数で標本化する必要がある（これをサンプリング定理と呼ぶ）。 逆に、サンプリング周波数の1/2の帯域幅の外側の周波数成分は、復元時に折り返し雑音となるため、標本化の前に帯域制限フィルタにより遮断しておかなければならない。 音楽CDで使用されるサンプリング周波数は44.1kHzであるため、直流から22.05kHzまでの音声波形を損なわずに標本化できる。あらか
エフェクト、周波数解析 | Yasushi Noguchi Class
前回は音の基本と、minimライブラリを使って実際に音を再生し波形を見てみました。 その中で、実際に世の中にあふれている音は純音が合成された複合音のものが多いという話もしました。 今回は、その複合音の中の周波数を直接操作する方法を解説します。 このことによって、例えば再生した音楽の周波数によってグラフィックが変化していくというようなリアルタイム処理が可能になります。 map() まず先に、音の操作とは直接関係ないのですが、以下のコードの中でmap()という関数が出てくるので、まずはその関数を理解しておきましょう。 map(value, low1, high1, low2, high2) という書き方をします。 value = 変更する変数 low1 = 変更前の範囲の最小値 high1 = 変更前の範囲の最大値 low2 = 変更後の範囲の最小値 high2 = 変更後の範囲の最大値 とな
第12回：Minimによる音響の視覚化、FFTによる音響解析と可視化
前回のMinimの導入では、サウンドファイルを再生し、波形を表示することができるようになりました。しかし、音の波形を表示したら音響を視覚化したことになるでしょうか。実は我々の耳は音を波形ではなく、周波数に分解して知覚しています。ですので、波形をそのま操作して表示しても、あまり音と一致した映像にはなりません。音を周波数の帯域ごとの音量に分解するには、フーリエ解析という手法を用います。これにより、音を周波数帯域ごとの強さにわけて取得することが可能となります。今回は、このフーリエ解析を利用して、音を可視化してみましょう。 プログラムサンプル7月6日 (Google Docsヘリンク) スライドを直接開く
サウンドの基本（minimライブラリの使用） | Yasushi Noguchi Class
minimはProcessing1.0以降のバージョンで標準のサウンドライブラリです。 それまでのライブラリが、ステレオ再生できなかったのに対して、minimはステレオになっています。 短いコードでオーディオのコントロールができます。 Processingをダウンロードした時点で、いくつかのサンプルは入っているのですが、以下のサイトのMinimをダウンロードすると、かなりの数のサンプルが入手できます。 https://github.com/ddf/Minim また、上記のサイトはminimの全ての情報が載っています。英語なので大変かもしれませんが、もしminimを使っていて分からないことがあったら、まずはこのサイトを覗いてみましょう。 音楽ファイルの再生 さて、まずは基本中の基本である音声ファイルの再生です。再生自体は短いコードで済みますが、最後にサウンドデータをプログラムの中で終了させる
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http://funkystream.com/?p=7
Audio input FFT example
Minim : : Minim : : getLineIn
コードの概要: AudioSystem.java