多媒体档案:新数字滤波器来纠正错误均衡数字化音频磁带

文摘

多媒体档案面临被淘汰的问题和退化模拟媒体(例如,语音和音乐录音和视频艺术)。作为回应,该领域的研究人员最近开始学习特别的工具历史模拟的保存和访问文件。探讨活性保存录音磁带录音的过程,特别关注可能意味着补偿均衡在数字化过程中引入的错误。如果纠正均衡滤波器的准确性进行了验证,一个档案或音乐学者能够体验到音频作为历史上真实的文档,这样他们的聆听经验不需要恢复原来的模拟音频文档或redigitization的音频。因此,我们进行了一次MUSHRA-inspired感知测试(n= 14)包含6摘录的电子音乐(3刺激记录NAB和3 CCIR记录)。参与者听6个不同均衡每个刺激和额定过滤器方面的相似性。过滤器包括正确数字化“参考”,一个故意不正确的“衬托”过滤器,和随后的数字校正的箔滤波器产生与MATLAB脚本。刺激倒塌时根据滤波器类型(NAB或CCIR),没有观察到显著差异之间的引用和MATLAB校正过滤器。因此,数字校正补偿的似乎是一个有前途的方法均衡错误尽管未来研究建议,具体包含增加样本容量和额外的校正过滤器进行比较。

1。介绍

信息时代带来了所需的过渡需要先前存在的(模拟)多媒体材料转移到一个数字形式为了承受磨损的时间和技术的发展,如通过日益强大的数字工具搜索和恢复功能。存档已成为一个日益重要的目标的历史文档,也为了便于位置和可用性。这些需求的影响是特别复杂时历史音乐录音。在这种背景下,研究保护和恢复了声音文件的信息工程领域,特别是在多媒体领域,增加创新引入存储和检索技术(1]。这些发展对数字化的定义协议产生额外的影响,以确保维护和长寿。

介绍了活性保存过程中的均衡问题的音频文件。如果积极保护和重新录制过程的目标是追求历史的信实,音频信号必须精确过滤考虑录音均衡,是原始音频文件的一部分(2]。选择正确的均衡曲线是至关重要的,以避免额外的扩散,不正确的版本的音频文件(指语言学作为一个“假见证”[3])。选择通常是由历史信息的基础上(很少完整和详尽的)和技术人员的经验4),引入一定保证金的解释。因此我们现在的工具来弥补错误(在选择均衡曲线)提出的重新记录技术人员。通过这种方式,如果一个档案或音乐学者注意到保护主人已经制作完成,使用错误的均衡曲线,它可以改变,而不必恢复原始模拟音频文档(可能同时恶化)。

节2,我们目前的模拟均衡的概述,说明用户关心的问题的选择。接下来,我们专注于一个案例研究的模拟录音磁带和解释两个均衡标准从数学的观点。节3,这些均衡将被转换为数字域,并在部分4,我们报告一个实验评估这些均衡方法的看法。根据研究结果,我们建议一个数字校正滤波器提供了一个可靠的方法来弥补错误的数字化过程。

2。模拟均衡

2.1。“均衡问题”

“均衡”一词可以用来表示任何过程,涉及改变或调整整个音频信号的频谱特征。的概念过滤音频频率至少可以追溯到1870年代。它第一次被应用于谐波电报,然后采用模拟录音(5]。在模拟录音,预修正曲线应用于信号模拟中包含载体,和一个逆后加重曲线是应用在繁殖阶段。因此,由此产生的输出信号保持几乎平坦的频率响应原始输入(6),但与此同时,它的特点是一个扩展的动态范围7和信噪比的改善8]。采用这种技术的几种模拟音频技术由于音频系统的动态范围有限7]。

从历史上看,这些技术的采用没有制服,并被记录制造商应用几种不同的标准。忠实地重现录音,需要解决什么是称为“均衡问题(9]。“这个问题具体分析磁带技术时出现。存在一些标准(4],在回放和数字化,这必须考虑到有助于获得一个“真实的”听的经验,也就是说,后加重过滤(均衡)相对应的机器的最初所设想的回放。微妙的均衡曲线之间的差异,在数字化过程中,它可能很难确定“正确”的,和没有可靠的文档或测试音调,运营商参与数字化进程被迫选择均衡听觉上(4,9),这可能会导致错误。因此,有可能会选择一个“不正确”均衡的过程中数字音频磁带。这些问题可以通过创新解决自动分析工具,最近提出了(10),或通过一个精确的录音室的历史调查,旨在使个体化使用的原始设备和相对设置的时间11]。

录音的音乐学的研究往往是直接在电子版上执行。在这个阶段,如果音乐学者已经怀疑均衡模拟数字传输中使用的类型,它是有益的,为他/她提供矫正工具,这使对比现有的,可能不真实的版本和修正版本。是不可行的重新数字化音频磁带大规模使用正确的均衡由于过度操作的经济成本。此外,这些遗产的项目现在可能由于物理退化(不可读2),纠正均衡一个紧迫的问题。本文提出的解决方案是创建一组精确的数字滤波器减去“不正确”的均衡曲线应用于数字化过程和添加一个补救措施。重要的是指定只能用这些过滤器改变访问副本或访问工具,如那些在(12,13),过滤信号没有执行文件不可逆转的变化。也就是说,他们必须为任何理由不会改变保存副本。

2.2。案例研究

均衡标准通常是指与组织的缩写词,提出了标准本身。从历史上看,不同的标准最广泛在欧洲和美国。最普遍的欧洲标准是国际电工委员会IEC1,或者叫做CCIR缩写的拉西Consultatif国际pour la收音机。在美国,最普遍的标准是IEC2,也称为NAB从美国广播协会。我们从今以后把这些称为CCIR和NAB,本文的两个标准。均衡标准严格连接到另一个参数之前必须正确配置均衡设置:回放速度。有6标准的速度,但最常见的是15 ips(38.1厘米/秒)和7.5 ips(19.05厘米/秒)4]。后者速度将用于我们的工作。我们可以看到在14),数字化派生的问题不同的速度(因此均衡)标准在同一open-reel磁带很普遍。然而,在这个初步研究,作者决定不涉及第二个变量。进一步的研究将是必要的修正速度和均衡的错误。

这项工作的第一步是分析的预处理和后加重对任何标准曲线。后加重曲线可以表示为一个组合的两条曲线描述了使用以下公式: 在哪里赫兹的频率和是微秒的时间常数(15]。另一个公式的数学表示 在哪里 ,和是频率16]。两个时间常数描述平衡曲线,但在某些情况下,是 。7.5 ips音频录音,和分别是,和70年CCIR但3180和50NAB(见表1)。这些均衡标准的特点分析。数据1(一)和1 (b)现在的预处理和后加重的频率响应曲线,分别逮捕和CCIR均衡。一个不正确的并置的预处理和后加重显著改变了频谱,因此需要避免的损失补偿精度数字化音频文件。从这些分析公式,本文将描述如何创建数字滤波器的前置和后加重曲线数字化补偿均衡数字化错误7.5 ips录音磁带录音。

3所示。数字均衡

3.1。信号和一个过滤器链

给定一个模拟信号 ,通过数字化前两个步骤:记录阶段和繁殖阶段。一个均衡定义为每个步骤,其次是玲珑与脉冲响应信号的记录和再现过滤器 和 ,分别表示 和 。由此产生的过滤器被定义为 。

考虑滤波器的传输函数,在这种情况下,一个正确的平衡 的信号必须是一个平坦的均衡,这意味着其传递函数标识符,例如, ,在哪里 的传递函数是 。分别表示和 传递函数的记录和再现过滤器和 ,我们应该有 。然而,在这个项目中,我们正在处理一个nonflat均衡 ,其传递函数 自复制曲线是错误的。有必要应用过滤器 为了获得一个平坦的均衡: ,在哪里 的传递函数是 。

利用结构的 ,可以表达所需的传递函数作为

最后一个平等是一个解决方案的标准NAB和转移函数获得CCIR均衡中定义(15,16]。

3.2。标准NAB和CCIR转移函数

从标准的引用,复制特性曲线是由大小函数(2)。根据定义,(2)是来自复制模拟滤波器的传递函数。自标准只考虑一阶低通和高通滤波器,它可以显示 在哪里 传递函数是必需的。计算的平方准则(4在一个假想线) ,在哪里 ,结果是 的平方的论点(2)。

传递函数是一个理性的复杂的多项式的逆的 : 在哪里 。

因为,在我们的案例中,我们可以推断的参数不正确,方程(3)成为 在哪里 , 记录的参数传递函数吗 ,和 错误地复制传递函数的参数吗 。

3.3。滤波器的稳定性

现在纠正过滤器被描述的一般结构,需要确认,四个参数的所有可能的组合 ,和 ,得到了稳定的过滤器。参考表的标准NAB和CCIR均衡(15,16),系数和可以假设有限值,或者可以吗 。这意味着,在考虑(7)作为函数参数和 ,有四种情况下:(我) :没有正式结构的变化(7)(2) :(7)成为 (3) 和 :(7)成为 (iv) 和 :同样的,

此外,所有这些过滤器,除了最后稳定时两极 或 ,这都是严格的负面。第四例给出了一个不稳定的过滤与杆 。

显然,真正的情况下,对应于不稳定的过滤是在应用程序相关的反链 (例如, ),在哪里和分别是CCIR和NAB均衡的转移函数(见表2所有病例的总结)。

我们需要与稳定的一个近似不稳定的过滤器,这是足够的“关闭”(澄清在下面部分)首先,产生类似的均衡。正式,我们数字化这个过滤器通过双线性变换和数字近似解决最小最小二乘问题,下面的解释。

3.4。数字近似的不稳定的过滤

数字化后的传递函数 ,MATLAB函数“freqz”是用于研究的行为不稳定的过滤。检查它的输出,这是观察到的频率向量在它的第一个细胞,接近0 Hz。使用一个务实的方法,这个值覆盖了0。因为这是几修改频率响应向量,它研究了如果可以找到一个近似稳定传递函数从修改后的频率响应向量,它的频率响应是接近模拟传递函数,至少在可听频率。

我们正在处理的传递函数是一个理性的功能 的形式 在哪里 和 是复杂的多项式有限度 ,与系数向量 和 ,分别。给定一个向量的频率点 ,在哪里 ,和相应的频率响应向量 ,我们定义以下最小化问题:

解决这一问题,通过一个算法基于阻尼高斯牛顿迭代搜索methoddescribed [17)和“invfreqz”,在MATLAB中实现功能是稳定合理的传递函数的系数向量近似不稳定的过滤器我们在前一节中找到。这个函数的输入频率向量 ,频率响应向量(修改在本节所述),多项式度和分子和分母的解决方案,和“iter的迭代次数。“我们设置和2为了维持这种滤波器的一般结构相同,我们将“iter”10因为在这一点上,近似是收敛的。

在图2(一个)“双线性近似”曲线是通过使用MATLAB函数“freqz”应用于近似稳定传递函数,即:“invfreqz,输出。“数据2 (b)和2 (c)量化近似的进一步细节,特别专注于低和高频率,分别。在低频段,值得注意的是,“双线性曲线的分辨率很差。然而,本研究主要的目的是描述我们早些时候指出务实的可行性方法:后来的研究在未来改善近似是可以做到的。

描述近似方法满足稳定要求,产生一个与频率响应接近于原始传递函数。给出近似的性质,未来的调查可能会导致不同的解决方案;例如,它是可能的修改模拟传递函数通过添加一个磁极集中在一个非常低的频率。

4所示。感知评估

我们做了一个实验,目的是评估感知相似性的各种均衡曲线应用于同样的刺激。我们采用了一个灵感来自多个刺激的方法隐藏参考和锚(MUSHRA)测试,一个行之有效的方法来评估质量的几个版本的一个音频刺激(18,19]。我们MUSHRA-inspired评估旨在探讨音乐训练的参与者是否能够区分刺激记录在磁带与正确的均衡数字化标准(参考)(a)相同的刺激与一个故意不正确的均衡标准数字化(箔)和(b)不正确的刺激,后来纠正在前一节中提出的数字滤波器。(b),提出了两个单独的修正版本。在第一个版本中,不正确的刺激与MATLAB脚本直接纠正,而在第二个版本,一个特别的web界面采用web音频API用于正确的刺激,以模拟滤波器的使用在web工具来访问历史音频文件,如在13(看到更多的细节部分4.3)。

4.1。材料

实验包含8音频刺激,列在表中3。将详细的程序,6刺激被用于评估,和2刺激被用作训练。每个刺激的十秒摘录一个电声组合,选择重要的曲目的风格。选择刺激产生一组异构从光谱的角度来看,每个展示一个广泛的频率组合和纹理。另外,一半的刺激产生了NAB预修正曲线和另一半CCIR预修正曲线。

对于每一个刺激,有6个不同的均衡(今后过滤器)。看到每个过滤器的生产程序细节。6过滤器如下:(1“参考”):均衡产生的正确标准。(2)“隐藏参考”:一个准确的“参考”音频,用作精度检查。(3)“锚”:参考与低通滤波器处理。这是使用从其他过滤器容易辨别的,所以作为第二精度检查。(4)“衬托”:一个故意不正确的均衡,由失配录音和复制曲线。(5)“MATLAB校正”:后续修正的箔音频使用MATLAB脚本。(6)“Web音频API校正”:后续修正箔音频的使用特别的web界面。

4.2。参与者

23参与者招募从本科音乐课程在澳大利亚。十三个参与者(57%)是男性,10(43%)是女性。参与者的年龄从18到33年(米= 19.7;SD = 3.7),问他们收到了多少年音乐训练(范围:1 - 20,米= 11.1,SD = 3.7;除了1参与者报告7年或以上的音乐培训)。潜在参与者都同意参与,完成书面同意书。该研究获得伦理批准(新南威尔士大学人类伦理审批HC13015)。

4.3。程序

参与者被测试组 。测试对MacBook Pro笔记本电脑(13英寸,2010年代中期),森海塞尔HD280 Pro耳机。测试的web界面是由使用BeaqleJS,一个基于HTML5和JavaScript框架(20.),Google Chrome浏览器是用于所有测试。响度是一直在每个笔记本电脑,每台计算机的响度开关钥匙被锁。检查了响度级研究小组通过测量粉红噪声的声压级声音文件使用服务815米。测量用以下设置:慢时间权重,”一个“频率加权,50到100分贝的测量范围,和一个“最大”的功能。十测量是在每个笔记本电脑,切换到第二个副耳机后第五个测量。测量范围从78.2 dB所有笔记本电脑,81.2 dB米= 80.5和SD = 0.9。

实验由8种不同的测试,每个表8刺激之一3。每个测试提出了一个屏幕上的界面(见图3)和包含所有6过滤器检查stimulus-Reference,隐藏的参考,锚,衬托过滤器(CN箔或数控箔),MATLAB校正,校正和网络音频API。按照MUSHRA协议(19),参考滤波器总是第一个过滤器,显然是标记,而剩下的过滤器被随机分配和标记。

参与者能够重播每个音频文件,只要他们愿意在任何顺序,并负责评估中的每个标记过滤器的相似性比较的参考。反应记录在11点等级量表(清廉)对应于“不同”;“不同”;“不同”;“几乎相同的”;和“相同”(见图3)。此外,符合MUSHRA指南(19),参与者收到了前两个刺激“训练阶段”(诗情爱意electronique和Mortuos Plango,收拾东西Voco)。训练阶段,所有过滤器都贴上,和评级没有记录;因此,我们将只有6测试分析的刺激。

创建6过滤器,高质量的数字样本电脑记录到一个新的磁带使用专业瑞士思德利公司A810记录速度为7.5 ips和CCIR预修正曲线前四刺激和NAB第二四个。在这个阶段,每个刺激的参考滤波器得到的数字化记录和样品的正确并置逆模拟滤波器中使用记录。第二个版本的引用(隐藏参考)也包括在测试阶段。从参考,每个刺激的锚过滤得到通过低通滤波器处理参考测量−3 dB 3.5 kHz, MUSHRA定义的标准(19]。接下来,信号记录到磁带的创建参考第二次被数字化,使用一个未修正的逆模拟滤波器,即。,CCIR预修正曲线和逮捕后加重曲线(CN箔),反之亦然(数控箔)。箔数字化是用来模拟真实情况不正确的选择后加重曲线。

最后,每个箔滤波器补偿,从光谱的角度来看,两个校正过滤器部分中描述4.1:一个MATLAB脚本和一个特别的web应用程序基于web音频API。通过MATLAB版本修正实现高分辨率的离线处理的信号,而获得的版本的web应用程序执行一个实时处理信号ConvolverNode [21]。这个节点可变音频信号的脉冲响应的过滤器,以及由此产生的信号被记录使用专业设备和规范化。

4.4。初步分析

按照MUSHRA指南(19),隐藏的参考和锚过滤每一个充当了可靠性测试。任何参与者评价隐藏的参考(构成评级几乎相同或更低)被从整个数据样本。同样,任何参与者认为锚(构成“不同”的评级或更高)从数据样本中删除。这产生的子n= 14可靠的参与者。

之前的分析结果,我们互相倾听所有刺激的滤波器。倾听这检测表明,在所有情况下,网络音频API校正是伴随着一个无意的,可感知的均衡效果。为了进一步研究这个问题,长期平均频谱(节目)情节刺激计算每个过滤器。节目策划的网络音频API为每个刺激视觉校正滤波器不同参考滤波器的阴谋,而MATLAB校正滤波器的阴谋。因此,我们发现了一个生产错误的方法用于创建Web音频API校正滤波器,所以排除所有后续分析的这个过滤器(尽管利息,我们保留Web音频API的描述性统计筛选表4)。

4.5。结果与讨论

两个独立的双向受试进行了方差分析,首先检查三个NAB的刺激和第二个检查三个CCIR刺激。方差分析是用来调查任何差异相似(因变量),过滤器和刺激每个作为受试独立变量。描述性统计对每个刺激和过滤报告在表4并绘制在图4。锚过滤器并不包括在方差分析分析,因为以下几点:(1)之间的这次调查涉及交互参考,箔,和校正过滤器,而锚过滤器是用来检查可靠性(见前一节);(2)包含这些数据,它一直认为低相似性其余过滤器相比,可能会违反常态的假设22]。无论如何,我们包括描述性统计锚过滤器表4和执行不同的配对样本t测试评级之间隐藏的参考和锚过滤器(包括在表中5)。作为这个过滤器都相似评级低于MATLAB和箔过滤器,这些数据确认参与者能够感知的影响生产错误。

两个方差分析产生了重要的滤波器的主要作用:逮捕 和CCIR 。没有明显的独立变量之间的相互作用的方差分析。我们进行了两种类型的事后分析。首先,对于每一个刺激,我们检查了相似性评级差异隐藏的参考和MATLAB或箔过滤器;这些结果被发表在表6。然而,由于小样本大小 ,这不能产生足够的统计能力而有意义的分析(23]。因此,我们也将相似度评级隐藏参考滤波器与MATLAB和箔过滤器,倒塌在3 NAB刺激或在3 CCIR刺激(见表5)。

很明显从报告的数据表4和5参与者能够区分锚过滤器和所有剩余的过滤器,不管刺激检查。事后结果报道在表6(方法1)表明,MATLAB修正并不是可感知的从隐藏的参考5 6刺激(除了Artikulation)。相比之下,箔过滤器被评为相似的统计低于隐藏参考滤波器3 6的刺激和接近意义(= 0.088)2的剩余3刺激。刺激的面貌,相似度评级MATLAB和箔过滤器发生在靠近对方。为这反常的结果只发生刺激,我们认为这可能是由于复杂的音乐纹理在这个成分,从而创造了难以区分的过滤器。方法2,数据崩溃之前,事后测试(NAB或CCIR;见表5),没有观察到显著差异之间隐藏的参考和MATLAB过滤器NAB或CCIR刺激。之间的显著差异被发现隐藏的参考和箔过滤器两种刺激类型(NAB和CCIR),我们得出这样的结论:总体来说,MATLAB修正似乎是一个成功的方法补偿现有数字化错误。此外,重要的是要注意,隐藏的参考评级一直低于最大相似性水平的10,尽管音频文件与原始的参考文件。这个结果表明评级偏见的存在(24),参与者出现犹豫使用评定量表的最后一项。

5。结论

本文调查了均衡的问题积极保护录音磁带录音的过程。正确选择均衡在数字化过程中至关重要的保护音频工作的历史真实性,虽然原始之间的差异(“正确”)和任意均衡可能是微妙的一个未经训练的倾听者。我们调查工具来补偿均衡重新记录过程中引入的错误。使用这些工具,一个档案或音乐学者注意到一个错误的保护主人(通过听或使用自动工具(3,25])可以调整,所以提供一个真正的听力体验无需恢复原来的模拟音频文件或执行redigitization。MUSHRA-inspired测试进行6电声刺激调查可感知的差异(一)正确数字化“参考”版本,(b)两个故意不正确的“衬托”版本(的数字化过程),(c)容易区分3.5 kHz“锚”过滤器,和(d)后续数字校正过滤器的衬托均衡。两个数字滤波器最初提出补偿均衡误差在7.5 ips录音与逮捕和CCIR标准,尽管其中一个校正过滤器(网络音频API校正滤波器)包含生产错误,所以必须从分析。因此,本研究只能评估MATLAB校正滤波器的有效性。

相似的评级都检查两个方差分析,两种截然不同的事后的方法。数据崩溃时,NAB或CCIR刺激(事后测试之前),参与者不能区分隐藏参考滤波器和MATLAB校正过滤器。相比之下,这两种类型的箔过滤器和锚滤波器产生显著降低评级的相似性比隐藏的参考。因此,我们得出这样的结论:MATLAB校正滤波器是一种很有前途的方法来帮助保护模拟工作。

5个设计问题被确定。首先,未来的研究应该包括一个更大的样本量和目标将历史上告知专家听众非常熟悉和了解电声音乐。这样一个包含应该增加可靠性相比本科音乐学生用于本研究。第二,与附加校正过滤器(本来是本设计)将允许进一步澄清MATLAB校正的准确性。第三,一个刺激在这项研究(外表)产生一个异常导致评级的MATLAB和箔过滤器发生在非常靠近对方。我们认为这可能是由于复杂的音乐中的纹理成分,这可能产生难以区分过滤器。这个结果强调了需要为未来的设计将非常小心在刺激的选择。第四,在这个研究结果表明量表的存在偏见,参与者在犹豫是否要使用评定量表的最后一项。额外的等级偏见也可能存在,如均衡偏差范围(24]。具体来说,清晰可辨的锚过滤器之间的差异相比,其余,less-discernible过滤器可能会产生一个响应差异less-different过滤器变得相对困难感知。因此,我们建议未来的研究采用主题之间设计调查锚的影响评级的过滤器,过滤等通过“MUSHRA对MUSHR”测试(后者不含锚过滤器)。最后,尽管它是超出了本文的范围,未来的研究可以拓展研究领域通过检查额外纠正均衡方法其他均衡标准(即除了NAB和CCIR)和ips 7.5以外的回放速度。然而,在这种情况下,必须考虑许多因素,如均衡标准之间的变化曲线在不同的播放速度,以及影响滤波器的频率响应来自速度的变化。

历史音频文件的保存和持续的真实使用取决于多媒体信息处理工具的应用,特别关注的参数使用时的录音,以及他们的元数据。本文介绍的工具旨在产生完整的历史和历史上通知使用音频(文字、声音效果和音乐)多媒体档案。

数据可用性

伦理批准这项研究不允许释放的实验数据用于支持这些发现,即使匿名。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突的相关工作。

确认

作者要感谢罗伯特·莱(意大利乌迪内大学)和罗伯特·Barumerli(意大利帕多瓦大学)有用的讨论和建议。这个提交的部分支持由一个澳大利亚研究理事会未来奖学金(FT120100053)由金刚砂舒伯特。

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