Creación de un prototipo de complemento de audio para masterización con el método de ajuste de funciones de densidad de probabilidad en tiempo real
Este proyecto tiene como objetivo central el desarrollo de un algoritmo en tiempo real destinado a la compresión automática en el proceso de masterización de audio. El enfoque radica en optimizar un algoritmo preexistente a través de la reducción de divergencias de Kullback-Leibler en funciones de d...
- Autores:
-
Vergara Alvarez, Samuel Andres
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de San Buenaventura
- Repositorio:
- Repositorio USB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/13818
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10819/13818
- Palabra clave:
- 530 - Física::534 - Sonido y vibraciones relacionadas
Funciones
Compresión de audio
Señal de audio
Función de probabilidad
Compresión automática
Complemento de audio
Probability density function
Automatic compression
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Este proyecto tiene como objetivo central el desarrollo de un algoritmo en tiempo real destinado a la compresión automática en el proceso de masterización de audio. El enfoque radica en optimizar un algoritmo preexistente a través de la reducción de divergencias de Kullback-Leibler en funciones de densidad de probabilidad. Este paso busca lograr una sinergia más coherente entre las características dinámicas de la música de un género específico y el proceso de compresión. Para llevar a cabo esta optimización, se automatizan los parámetros de un compresor en función de las características dinámicas de una señal de audio. La validación del algoritmo optimizado se realiza a través de un prototipo offline que simula su funcionamiento en un entorno controlado. Los resultados demuestran una mejora significativa en la coherencia de la compresión automática, logrando una reducción notable en la divergencia de Kullback-Leibler. Finalmente, se materializa la creación de un software tipo plug-in de audio, empleando metodologías ágiles, para llevar la automatización de compresión en tiempo real a la práctica. |
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[1] U. Simmer, D. Schmidt y J. Bitzer, «Parameter Estimation of Dynamic Range Compressors: Models, Procedures and Test Signals,» de AES 120th Convention, Paris, 2006. [2] A. Mason, N. Jillings, Z. Ma, J. Reiss y F. Melchior, «Adaptive Audio Reproduction Using Personalised Compression,» de AES 57th International Conference, Hollywood, 2015. [3] M. Hilsamer y S. Herzog, «A Statistical Approach to Automated Offline Dynamic Processing in The Audio Mastering Process,» de Proc. of the 17th Int. Conference on Digital Audio Effects, Erlangen, 2014. [4] S. R. Manrique, Compresión dinámica multibanda automática basada en la función de densidad de probabilidad de un género musical, Trabajo de grado, Facultad de Ingenierías, Universidad de San Buenaventura, Medellín, 2023. [5] R. Izhaki, Mixing Audio Concepts, Practices and Tools, Oxford: Elseiver Ltd, 2012. [6] P. Pestana y J. Reiss, «Intelligent Audio Production Strategies Informed by Best Practices,» de AES 53rd International Conference, London, 2014. [7] D. Giannoulis, J. Reiss y M. Massberg, «Parameter Automation in a Dynamic Range Compressor,» Audio Engineering Society, vol. 61, nº 10, pp. 716-726, 2013. [8] J. Boley, M. Lester y C. Danner, «Measuring Dynamics: Comparing and Contrasting Algorithms for the Computation of Dynamic Range,» de AES 129th Convention, San Francisco, 2010. [9] H. Lee y M. Wendl, «The Effect of Dynamic Range Compression on Loudness and Quality Perception in Relation to Crest Factor,» de AES 136th Convention, Berlin, 2014. [10] D. Sheng y F. György, «Automatic Control Of The Dynamic Range Compressor Using A Regression Model And A Reference Sound,» de Proceedings of the 20th International Conference on Digital Audio Effects, Edinburgh, 2017. [11] W. Campbell, J. Paterson y I. Van Der Linde, «Listener Preferences for Alternative Dynamic Range-Compressed Audio Configurations,» Journal of Audio Engineering Society, vol. 65, nº 7/8, pp. 540-551, 2017. [12] B. De Man, R. Stables y J. Reiss, Intelligent Music Production, New York: Focal Press, 2020, p. 172 [13] G. Bromham, S. Singh, D. Sheng y G. Fazekas, «Intelligent Control Method for the Dynamic Range Compressor: A User Study,» Journal of Audio Engineering Society, vol. 69, nº 7/8, pp. 576-585, 2021. [14] J. D. Reiss y A. P. McPherson, Audio Effects: Theory, Implementation and Application, Boca Raton: CRC PRESS, 2015, p. 341 [15] W. C. Pirkle, «Spectral Dynamic Processing,» de Designing Audio Effect Plugins in C++, New York, Focal press, 2019, pp. 516-517. [16] Rohitbd, «File:Linkwitz vs Butterworth.png,» s.f. [En línea]. Available: https://bit.ly/3Vom4WX. [17] R. Beaver, B. Beaver y W. Mendenhall, Introducción a la probabilidad y estadística, Santa Fe: Cengage Learning, 2010. [18] M. DeGroot y M. Schervish, Probability and Statistics, Boston: Pearson, 2011. [19] D. Wackerly, W. Mendenhall y R. Scheaffer, Mathematical Statistics with applications, Belmont: Thomson, 2008. [20] T. Cover y J. Thomas, Elements of information theory, New Jersey: John Wiley & Sons, 2006. |
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Para llevar a cabo esta optimización, se automatizan los parámetros de un compresor en función de las características dinámicas de una señal de audio. La validación del algoritmo optimizado se realiza a través de un prototipo offline que simula su funcionamiento en un entorno controlado. Los resultados demuestran una mejora significativa en la coherencia de la compresión automática, logrando una reducción notable en la divergencia de Kullback-Leibler. Finalmente, se materializa la creación de un software tipo plug-in de audio, empleando metodologías ágiles, para llevar la automatización de compresión en tiempo real a la práctica.This project aims at developing a real-time algorithm for automatic compression in the audio masterización process. The focus lies in optimizing an existing algorithm by reducing Kullback-Leibler divergences in probability density functions. This step seeks to achieve a more coherent synergy between the dynamic characteristics of specific music genres and the compression process. To carry out this optimization, the parameters of a compressor are automated based on the dynamic characteristics of an audio signal. Validation of the optimized algorithm is done through an offline prototype that simulates its operation in a controlled environment. The results demonstrate a significant improvement in the coherence of automatic compression, achieving a notable reduction in Kullback-Leibler divergence. Finally, the creation of an audio plug-in software is realized, using agile methodologies, to implement real-time compression automation in practicePregradoIngeniero de SonidoAcústica y procesamiento de señal57application/pdfVergara Alvarez et al. [1] [1] S. Vergara Alvarez et al., “Creación de un prototipo de complemento de audio para masterización con el método de ajustes de funciones de densidad de probabilidad en tiempo real.”, Trabajo de grado profesional, Ingeniería de Sonido, Universidad de San Buenaventura Medellín (Antioquia), 2024https://hdl.handle.net/10819/13818spaMedellínFacultad de IngenieríaMedellínIngeniería de Sonidoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Attribution 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/[1] U. Simmer, D. Schmidt y J. Bitzer, «Parameter Estimation of Dynamic Range Compressors: Models, Procedures and Test Signals,» de AES 120th Convention, Paris, 2006.[2] A. Mason, N. Jillings, Z. Ma, J. Reiss y F. Melchior, «Adaptive Audio Reproduction Using Personalised Compression,» de AES 57th International Conference, Hollywood, 2015.[3] M. Hilsamer y S. Herzog, «A Statistical Approach to Automated Offline Dynamic Processing in The Audio Mastering Process,» de Proc. of the 17th Int. Conference on Digital Audio Effects, Erlangen, 2014.[4] S. R. Manrique, Compresión dinámica multibanda automática basada en la función de densidad de probabilidad de un género musical, Trabajo de grado, Facultad de Ingenierías, Universidad de San Buenaventura, Medellín, 2023.[5] R. Izhaki, Mixing Audio Concepts, Practices and Tools, Oxford: Elseiver Ltd, 2012.[6] P. Pestana y J. Reiss, «Intelligent Audio Production Strategies Informed by Best Practices,» de AES 53rd International Conference, London, 2014.[7] D. Giannoulis, J. Reiss y M. Massberg, «Parameter Automation in a Dynamic Range Compressor,» Audio Engineering Society, vol. 61, nº 10, pp. 716-726, 2013.[8] J. Boley, M. Lester y C. Danner, «Measuring Dynamics: Comparing and Contrasting Algorithms for the Computation of Dynamic Range,» de AES 129th Convention, San Francisco, 2010.[9] H. Lee y M. Wendl, «The Effect of Dynamic Range Compression on Loudness and Quality Perception in Relation to Crest Factor,» de AES 136th Convention, Berlin, 2014.[10] D. Sheng y F. György, «Automatic Control Of The Dynamic Range Compressor Using A Regression Model And A Reference Sound,» de Proceedings of the 20th International Conference on Digital Audio Effects, Edinburgh, 2017.[11] W. Campbell, J. Paterson y I. Van Der Linde, «Listener Preferences for Alternative Dynamic Range-Compressed Audio Configurations,» Journal of Audio Engineering Society, vol. 65, nº 7/8, pp. 540-551, 2017.[12] B. De Man, R. Stables y J. Reiss, Intelligent Music Production, New York: Focal Press, 2020, p. 172[13] G. Bromham, S. Singh, D. Sheng y G. Fazekas, «Intelligent Control Method for the Dynamic Range Compressor: A User Study,» Journal of Audio Engineering Society, vol. 69, nº 7/8, pp. 576-585, 2021.[14] J. D. Reiss y A. P. 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Thomas, Elements of information theory, New Jersey: John Wiley & Sons, 2006.Biblioteca USB Medellin (San Benito): TG-7407t530 - Física::534 - Sonido y vibraciones relacionadasFuncionesCompresión de audioSeñal de audioFunción de probabilidadCompresión automáticaComplemento de audioProbability density functionAutomatic compressionPlug-inCreación de un prototipo de complemento de audio para masterización con el método de ajuste de funciones de densidad de probabilidad en tiempo realTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionComunidad científica y acádemicaPublicationhttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001472217virtual::2372-1https://scholar.google.com/citations?user=LFPIimIAAAAJ&hl=es&oi=aovirtual::2372-10000-0001-8008-3528virtual::2372-124880263-63b0-4bd4-af81-d7ff9fa6e112virtual::2372-124880263-63b0-4bd4-af81-d7ff9fa6e112virtual::2372-1ORIGINALCreacion_Masterizacion_Metodo_Vergara_2024.pdfCreacion_Masterizacion_Metodo_Vergara_2024.pdfapplication/pdf3736955https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/7705831c-6a06-4e21-ab3e-aacb1b008df4/download4320d165558b0c3f50cf49372bc87906MD51Formato_Autorizacion_Publicacion_Repositorio_USBCol.pdfFormato_Autorizacion_Publicacion_Repositorio_USBCol.pdfapplication/pdf202240https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/cf763f08-cf84-42ab-8180-a244999e60ad/download5479d30815223e796bec1f4d9bab997eMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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