Απαιτητικές Επεξεργασίες Ήχου
Ένα από τα πράγματα που έχω καταλάβει είναι ότι τα audio fades αποτελούν μία από τις πιο απαιτητικές εργασίες για τον επεξεργαστή, και η μαθηματική μου κατανόηση δεν επαρκεί για να εξηγήσω ακριβώς το γιατί.
Προσπάθεια Κατανόησης
Θα χρειαστεί να κάνετε λίγη υπομονή μαζί μου—τα μαθηματικά δεν ήταν ποτέ το δυνατό μου σημείο. Ίσως γι’ αυτό δεν κατάλαβα ποτέ γιατί τα audio fades απαιτούν τόσο πολύ από τον επεξεργαστή, αλλά ευτυχώς, ο YouTuber LaurieWired έχει δημιουργήσει ένα επεξηγηματικό βίντεο που σχεδόν καταφέρνω να παρακολουθήσω. Σχεδόν.
Βασικές Αρχές
Μπορώ να εξηγήσω τα βασικά για το γιατί ένα απλό audio fade μπορεί να είναι τόσο απαιτητικό για τον επεξεργαστή, τουλάχιστον σε γενικές γραμμές. Το βίντεο βρίσκεται παραπάνω και αξίζει να το δείτε αν θέλετε μια αναλυτική εξήγηση για το πώς προκύπτει αυτό το μαθηματικό φαινόμενο και πώς ο σύγχρονος προγραμματισμός το αντιμετωπίζει. Μαθαίνουμε μαζί, και εγώ προσωπικά νιώθω σαν να κάθομαι στο πίσω θρανίο με ένα μολύβι στη μύτη.
Πώς Λειτουργεί το Audio Fade
Ας προσπαθήσω να το εξηγήσω. Όταν μειώνετε σταδιακά την ένταση μιας πηγής ήχου, αλλάζετε σταδιακά μια αριθμητική τιμή. Για παράδειγμα, ξεκινάτε μειώνοντάς τη στο μισό και συνεχίζετε να τη μειώνετε όλο και περισσότερο.
Το Πρόβλημα με τα Subnormals
Όσο οι τιμές γίνονται μικρότερες, μετατρέπονται σε subnormals. Αυτοί οι αριθμοί απαιτούν πολύ περισσότερους κύκλους ρολογιού για να υπολογιστούν, και όσο πιο μικρές οι αλλαγές, τόσο πιο δύσκολη γίνεται η επεξεργασία. Αυτό σήμαινε ότι, ειδικά στα πρώτα Digital Audio Workstations και στους επεξεργαστές Intel Pentium 4, οι CPU δυσκολεύονταν να διαχειριστούν ακόμα και ένα απλό audio fade.
Ο Ρόλος των Floating Point Υπολογισμών
Όλα αυτά σχετίζονται με τον τρόπο που τα σύγχρονα chips διαχειρίζονται τους floating point υπολογισμούς. Ο επεξεργαστής προσπαθεί να διατηρήσει μια ακρίβεια που το ανθρώπινο αυτί δεν μπορεί να αντιληφθεί όταν η ένταση μειώνεται σταδιακά. Στην ουσία, επιδιώκει μια ακρίβεια που είναι ο λόγος ύπαρξης των floating point αριθμών: η ακριβής αναπαράσταση πραγματικών αριθμών.
Αναλογικά vs Ψηφιακά Συστήματα
Σε ένα αναλογικό σύστημα, το να χαμηλώνεις την ένταση είναι απλό και αποδοτικό. Όμως, όταν αυτό γίνεται μέσω CPU, απαιτείται τεράστιος αριθμός υπολογισμών με subnormals, κάτι που δεν είναι απαραίτητο για το τελικό αποτέλεσμα.
Σύγχρονες Λύσεις
Τα σύγχρονα DAW plugins απενεργοποιούν τις λειτουργίες subnormal στους επεξεργαστές για να αποφύγουν αυτή την υπερβολική κατανάλωση πόρων. Οι x86 και Arm επεξεργαστές, με τις διαφορετικές εντολές τους, έχουν διαφορετικούς τρόπους να αποτρέπουν το σύστημα από το να ασχολείται με subnormals χωρίς λόγο.
Προσωπική Εμπειρία
Έχοντας δουλέψει σε στούντιο ηχογράφησης για αρκετά χρόνια, δεν είχα ιδέα ότι συνέβαιναν όλα αυτά. Ο ρόλος μου ήταν να συνδέω (και να αποσυνδέω) καλώδια, να στοιβάζω προενισχυτές και VSTs, να ρυθμίζω EQs, να τοποθετώ μικρόφωνα και να διαφωνώ με metal κιθαρίστες για το πόσο πρέπει να διαρκεί το σόλο τους.
Μουσικές Συμβουλές
Για να ξέρετε, ποτέ πάνω από ένα λεπτό. Ποτέ. Εκτός αν υπάρχει γέφυρα στη μέση, που σημαίνει ότι πρέπει να γράψετε πραγματική μουσική αντί να αυτοσχεδιάζετε ατελείωτα.
Τελικές Σκέψεις
Συγγνώμη, πού είχα μείνει; Α, ναι, στα μαθηματικά. Αυτό είναι ένα παράδειγμα γνώσης που μάλλον θα ξεχάσω σύντομα. Αυτό που μπορώ να κάνω είναι να πω σε όλους ότι υπάρχει ένα εξαιρετικό βίντεο στο YouTube που το εξηγεί, και να τους παραπέμψω σε αυτή την ερευνητική εργασία, την οποία σίγουρα δεν κατανοώ πλήρως [Προειδοποίηση PDF].
Πρόσκληση για Περαιτέρω Μελέτη
Θα μπορούσα να εμβαθύνω, αλλά δεν έχω χρόνο να το αναλύσω τώρα. Διαβάστε το μόνοι σας και πείτε μου τη γνώμη σας.