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एफएफटी
ध्वनि

एफएफटी

Fast Fourier Transform (FFT)
Murnau AI illustration
direct sound on set sound directional microphone on air tones omnies

ऑडियो सिग्नल के आवृत्तियों को तेजी से विश्लेषण करने वाली गणितीय विधि — EQ और स्पेक्ट्रम विश्लेषक की नींव। अदृश्य आवृत्तियों को दिखाता है।

संपादन कक्ष में, आप मॉनिटर के सामने बैठते हैं, यह जानना चाहते हैं कि संवाद रिकॉर्डिंग में वह कष्टप्रद भनभनाहट ठीक कहाँ है - और फिर आप स्पेक्ट्रम विश्लेषक खोलते हैं। जो आप देखते हैं वह वास्तविक समय में FFT है: ऑडियो सिग्नल का उसके व्यक्तिगत आवृत्ति घटकों में गणितीय विघटन। फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म अदृश्य को दृश्यमान बनाता है - और वह भी बिजली की तेजी से।

FFT एक सरल सिद्धांत पर काम करता है: किसी भी ऑडियो सिग्नल को, चाहे वह कितना भी जटिल क्यों न हो, विभिन्न आवृत्तियों की साइन तरंगों के योग के रूप में दर्शाया जा सकता है। पूरे सिग्नल का दलिया की तरह विश्लेषण करने के बजाय, FFT इसे इसके घटकों में विघटित करता है। 60 हर्ट्ज की भनभनाहट, 2 किलोहर्ट्ज की सरसराहट, 200 हर्ट्ज की गड़गड़ाहट - सब कुछ व्यक्तिगत रूप से दृश्यमान हो जाता है। FFT के बिना, वास्तविक समय EQing, स्पेक्ट्रम विश्लेषण और पूरा आधुनिक ऑडियो वर्कफ़्लो संभव नहीं होगा। आपका DAW, विज़ुअलाइज़र के साथ आपका ऑडियो प्लेयर, कोई भी प्लगइन इंटरफ़ेस जो आवृत्तियों को प्रदर्शित करता है - सभी FFT का उपयोग करते हैं।

सेट पर, आपको सिद्धांत में कम रुचि होती है, लेकिन अनुप्रयोग में बहुत अधिक। ध्वनि मिक्सिंग तकनीशियन ने एक व्यस्त सड़क रिकॉर्ड की है - हवा, यातायात, पृष्ठभूमि शोर। संपादन में, स्पेक्ट्रम विश्लेषक आपको ठीक-ठीक दिखाता है कि समस्याएँ कहाँ हैं। आप FFT ग्राफ़ को देखते हैं, 120 हर्ट्ज़ पर आवृत्ति शिखर देखते हैं (यूरोप में विशिष्ट बिजली भनभनाहट), और ठीक वहीं एक संकीर्ण EQ नॉच सेट करते हैं। प्रभावी, सर्जिकल। FFT के बिना, आप EQ नॉब्स पर आँख बंद करके घूमते रहेंगे, उम्मीद करते हुए कि यह बेहतर हो जाएगा।

व्यवहार में, आपको यह जानना चाहिए: FFT रिज़ॉल्यूशन एक समझौता है। विश्लेषण विंडो जितनी लंबी होगी, आवृत्ति रिज़ॉल्यूशन उतना ही अधिक होगा - लेकिन अस्थायी रिज़ॉल्यूशन उतना ही कम होगा। यदि आप देखना चाहते हैं कि नॉइज़ पीक ठीक *कब* होता है, तो आपको विंडो को छोटा करना होगा। यह लाइव ऑडियो प्रोसेसिंग के लिए प्रासंगिक है, उदाहरण के लिए वास्तविक समय प्रक्रियाओं में शोर में कमी के लिए। FFT एल्गोरिथम स्वयं - कूली और टुकी के नाम पर - आवृत्ति विश्लेषण के लिए गणना समय को नाटकीय रूप से कम कर दिया। इसने वास्तविक समय ऑडियो को संभव बनाया। यदि कच्चे फूरियर ट्रांसफॉर्म का उपयोग करना पड़ता, तो आधुनिक लाइव स्ट्रीम और ऑनलाइन कॉल अभी तक संभव नहीं होते।

FFT का उपयोग सैद्धांतिक बोझ के रूप में न करें। इसका उपयोग एक उपकरण के रूप में करें: स्पेक्ट्रम विश्लेषक खोलें, समस्या का पता लगाएं, सटीक रूप से हस्तक्षेप करें। वेवफ़ॉर्म संपादन (वहाँ देखें) के साथ संयुक्त, FFT-आधारित ऑडियो विश्लेषण स्वच्छ, पेशेवर ध्वनि के लिए आपके सबसे मजबूत सहायकों में से एक है।

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1. Zu welchem Department gehört „FFT"?

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