Noise Reduction – V

Continuiamo con la spiegazione dei Plugin per il Noise Reduction e e metodi di riduzione del rumore.

n.b. Come in qualsiasi altro caso, anche in questi può risultare utile analizzare una porzione di audio in cui è presente solo il rumore, cosi da determinare più precisamente i valori dei parametri del plugin per poi andare ad agire sull’intera traccia da processare ed attraverso la comparazione A-B rilevare eventuali alterazioni della traccia audio ed agire di conseguenza sempre tramite impostazioni del plugin. Il più delle volte si dovrà determinare una soglia media che consenta di ridurre un quantitativo di rumore senza che questo processamento alteri troppo lo spettro audio utile. Se il rumore è già mascherato dalla traccia audio allora è sconsigliato il suo utilizzo in quanto intaccherebbe lo spettro della traccia audio senza portare ulteriori benefici, agire quindi in questo caso con la selezione di porzioni di audio in cui il rumore è presente e non mascherato, e renderizzare il processamento secondo i parametri impostati sul plugin, su queste selezioni ( fig. 1 ).

Fig. 1 2017-12-02_00-56-24.jpg

Come accennato nel precedente articolo, quasi tutti i plugin per noise reduction sono utilizzabili anche per un processamento in tempo reale, per cui prima di effettuare un qualsiasi rendering sulla traccia audio da processare è bene ascoltare in tempo reale il segnale audio risultante.

Quasi tutti consentono poi di salvare e caricare preset di impostazioni cosi da poterli utilizzare ogni qualvolta lo si voglia, pulsanti di undo/redo per tornare alla configurazione precedente ( in caso si sia sbagliato un impostazione e non si ricordi più qual era la precedente magari più efficiente ), lo stesso per tornare avanti ad una configurazione più recente. Consentono di creare differenti preset in modo da scorrerli attraverso l’interfaccia ed averli sempre a portata di mano per una più rapida consultazione, cosi da non doverli caricare ogni volta. Consentono poi una comparazione A/B cosi da comparare in modo diretto due configurazioni di impostazioni differenti.

La DAW su cui gira il plugin ma anche il software stesso se Stand Alone, consente quasi sempre funzioni di bypass per ascoltare il segnale audio non processato, escludendo cosi il plugin ( utile in caso il plugin stesso nella sua interfaccia non preveda questa funzione ). Permette spesso anche di poter renderizzare il processamento sul posto, quindi escludendo dal rendering eventuali altri plugin caricati sulla DAW e processando cosi il segnale audio con il solo plugin di interesse senza dover manualmente mettere in bypass tutti gli altri plugin non interessati al rendering.

Fig. 2 2017-12-02_14-17-40.jpg

Metodi di Risoluzione per Rumori Integrati

Click – Crackel – Scratch

Per rumori derivati da problemi di recording/playback facenti parte della traccia audio stessa ( come Click, Tic, Crackel ), che siano Impulsivi, Occasionali o Continui, esistono ad oggi appositi tool su software ( dei plugin, più rari invece su hardware esterno, oppure software che si basano su di un processore hardware esterno invece che sul pc in cui è installato tale software ) che permettono di risolvere o comunque migliorare la qualità audio, in qualsiasi contesto si trovi il rumore, e che sia mono, stereo, multicanale o multitraccia.

Questi plugin sono realizzati con degli appositi e complessi algoritmi che tramite analisi della risposta all’impulso ( FIR o IIR, vedremo in dettaglio la risposta all’impulso quando parleremo di audio digitale ) riescono ad identificare e separare molto efficacemente il rumore dall’audio utile, e ridurlo od eliminarlo in modo automatico ( continuo o su selezione di una parte audio ) secondo le impostazioni definite dall’utente. Come ogni processamento se troppo eccessivo andrà ad intaccare anche la parte audio pulita ed utile.

Il Click è generalmente la base di generazione di altri rumori, come il Crackel che è un insieme di Click ravvicinati. Infatti il Crackel è spesso risolvibile tramite lo stesso plugin che riduce ed elimina il Click e viceversa. Alcuni permettono di distinguere i Click dai Crackel.

Generalmente la distorsione Click soprattutto in digitale è portata dall’instabilità della corrente continua in fase di registrazione ( DC ). Il Click come anche il Crackel, Scratch e Thunk induce l’altoparlante a movimenti bruschi rischiando la rottura.

I plugin più prestanti rilevano il Click, lo rimuovono e ricreano la forma d’onda per interpolazione ( quindi riproducono una forma d’onda corretta come se il Click non fosse mai esistito, senza solo attenuarlo o rimuoverlo e lasciare pochi sample di vuoto impercettibili ). Quelli meno prestanti si limitano semplicemente al rilevamento ed attenuazione/rimozione.

L’interpolazione della forma d’onda avviene tramite analisi della forma d’onda prima e dopo il Click ( processo automatico del plugin ), tramite una previsione l’algoritmo ricreare la forma d’onda come dovrebbe essere in quel punto di rimozione del Click.

Di seguito alcuni esempi di plugin:

Click Removal ( fig. 3 )

Fig. 3 2017-10-19_18-25-25.jpg

Crackel Removal ( fig. 4 )

Fig. 4 2017-10-19_18-17-43

In quasi tutti è possibile ascoltare solo il suono rimosso, un tipo di comparazione A-B che consente di capire precisamente se si sta eliminando solo il rumore o anche parti di audio utile. I parametri più comuni presenti sono una Threshold per determinare sopra quale livello di segnale in ingresso il processore deve lavorare, il Reduction o la Shape per determinare la profondità di rimozione del rumore, tanto più alta sarà e tanto più eliminerà il suono che passa sopra la soglia, l’Attenuation è invece una barra che mostra il quantitativo di segnale ( in dBFS ) rimosso. C’è poi la finestra di analisi in cui generalmente viene mostrato l’andamento spettrale nel tempo ( in tempo reale ) della traccia audio, ed evidenziate le parti di intervento del processore. Cliccando su Difference spesso viene mostrato nella finestra di analisi solo il livello del segnale processato. C’è sempre anche il meter che indica il livello di segnale in uscita dal plugin ( in dBFS ). Diversi nomi possono avere questi parametri ( dipende da quelli dati dal costruttore ). Utilizzare per cui questi plugin per eliminare rumori Click e Crackel, tanto più finemente e qualitativamente si riuscirà a ridurre questi e lasciare inalterato l’audio utile e tanto più qualitativo sarà il master finale.

Per il Declicker tramite la finestra spettrale con visualizzazione in dominio tempo/ampiezza è possibile vedere la forma d’onda dello spettro del segnale audio input/output e il suo valore energetico nel tempo ( ponendo 10 come 0 dBFS e 0 come nessun segnale ).

Per il Decrackel invece la finestra spettrale a visualizzazione è divisa tra dominio tempo/ampiezza come la precedente, più un semplice spettrogramma in dominio frequenza/tempo in cui è possibile identificare l’energia di ogni frequenza dello spettro audio nel tempo ( vedremo meglio lo spettrogramma quando parleremo di Spectral Editor ).

Un’ulteriore test che può essere eseguito come prova di qualità è appunto l’opzione Difference, che come detto fa sentire il solo segnale processato. Se al suo interno vi è solo il rumore mentre il segnale audio utile non passa, allora il proccessamento è corretto.

Alcuni plugin come quello di figura 5 visualizza il monitoraggio dei campioni che subiscono il processamento ( e non del semplice spettro audio come i precedenti ), in pratica ti mostra la forma d’onda del Click o del Crackel.

Fig. 5 decrackle.gif

Scratch Removal ( fig. 6 )

Fig. 6 2017-12-02_12-31-55.jpg

I plugin per la riduzione di Scratch come quello in figura 6 sono spesso realizzati da un’interazione tra algoritmi di riduzione Click e Crackel in quanto lo Scratch è generalmente un insieme di questi.

Per quanto riguarda il DeCrackel la threshold in questo caso si chiama Detect, ma la funzione è la stessa.

Anche in questo plugin vi è lo spettrogramma ( molto più sofisticato ed efficiente dei precedenti ) visualizza l’andamento spettrale del rumore in dominio tempo/frequenza in cui è possibile rilevare l’andamento energetico del rumore diviso in frequenza nel tempo. E’ possibile da questo identificare la presenza e posizione del rumore, non chè il suo eventuale cambiamento spettrale nel tempo.

Anche qui diverse possono essere le impostazioni come ad esempio degli algoritmi di riduzione del rumore già pre configurati ed interni al programma, in cui è possibile scegliere tra diverse tipologie di preset per ridurre l’effetto Scratch classico dei dischi acetati in gomma lacca da 78 giri, oppure ridurre lo Scratch nei dischi vinile anche per altre tipologie di dischi come 33 giri e 45 giri ( che vedremo meglio quando parleremo di dischi vinile ), con i quali preset è poi possibile interagire e modificare il valore e livello del processamento tramite threshold ed altri parametri. E’ possibile sempre dallo stesso plugin ridurre Click e Clip digitali.

Attraverso differenti settaggi di Interpolazione è possibile scegliere tra diversi algoritmi di rilevamento del rumore. Mentre attraverso i parametri di Width, Smooth, DePlop è possibile agire più finemente sul processamento, riducendo dettaglio, insorgere di eccessive frequenze plosive, riduzione della profondità del rumore e molto altro.

n.b. Questi plugin come detto e soprattutto se utilizzati in modo eccessivo e non corretto, possono intaccare il segnale audio utile, soprattutto in compressione e riduzione dell’attacco negli strumenti percussivi e nella riduzione dei transienti in alta frequenza, impoverendo chiarezza, brillanza, ariosità ed a volte anche definizione. Se il Click o comunque il rumore è ben rilevabile da un analisi dello spettro audio è sempre più efficacie e bene ridurlo a mano attraverso i vari tool di editing messi a disposizione dalla DAW ( e per questo un’ottima DAW soprattutto per Mastering è fondamentale, offrendo numerosi tools, molto più che per software di recording, per l’editing di tracce audio ), oppure molto utile utilizzare plugin come gate ed expander isolati sul rumore in modo da attenuarlo mantenendolo sotto la soglia di Threshold. Comunque in ogni caso come accennato, utilizzare il plugin solo su selezioni di tracce audio in cui il rumore è più presente ed in cui la traccia audio è meno intaccata dal processo.

In caso di ricerca manuale è importante la visualizzazione al campione in quanto generalmente il Click prende pochi sample di audio.

n.b. Più il plugin è in grado di ridurre e/o correggere il rumore per più sample e tanto migliore sarà ( es. un plugin che risulta in grado di ridurre e correggere un rumore che occupa 1000 sample è migliore di uno che ne riesce a correggere massimo 500 sample ). Può essere utile fare dei test e valutarne l’efficienza.

Un esempio di risoluzione per rumore Crackel ma anche Click e Scratch presente in un file audio è mostrato in figura 7, in cui tramite l’analisi del file audio con spettrogramma è possibile rilevarne la sua presenza.

Fig. 7 2017-12-08_18-16-43.jpg

La visualizzazione di impulsi continui e costanti è sempre un sinonimo di presenza di rumore, ma questi potrebbero essere anche mascherati dalla traccia audio presente, per cui è sempre bene confrontare il grafico con l’ascolto. Oltre ai cerchi rossi di selezione del Crackel vediamo la presenza di alcuni fenomeni ciclici ( come appunto gli impulsi continui ) ma di intensità energetica inferiore, il che può essere un abbassamento del rumore stesso oppure il semplice spettro dell’audio pulito. In questo caso il rumore Crackel è presente solo nei primi 24 – 25 secondi quindi dove sono presenti i cerchi rossi, dove non ci sono cerchi rossi ed entro i 25 secondi significa che il rumore anche se eventualmente presente è mascherato dal file audio e quindi non percepibile. Si lavorerà allora sulle frequenze e selezione audio entro i 25 secondi ad esempio attraverso un plugin De-Crackel ad interpolazione Automatica.

Nei primi 9 secondi vista la non presenza di audio possiamo eseguire un intervento più profondo e quindi del silenziamento ( toll di editing presente in qualsiasi DAW per Audio Mastering ), cosi da eliminare qualsiasi rumore presente.

Dai 9 secondi ai 25 useremo invece il Plugin, che applicheremo dopo aver analizzato lo spettro del rumore dei primi 9 secondi di solo rumore cosi da tarare il processamento più fino e preciso possibile. Una volta applicato il processamento al rumore presente anche nell’audio pulito valuteremo se il segnale audio ha subito dei degradi oppure il processo è stato trasparente. Se perde di qualità è possibile poi rivitallizzare determinate frequenze o parti dinamiche in successive fare si mastering, come equalizzazione e compressione.

Il risultato in figura 8.

Fig. 8 crackel ok.jpg

Si nota la completa eliminazione del Crackel nei primi 9 secondi ed il risanamento del Fade In presente per l’audio pulito ( la parte di colore blu tra i 9 e 10 secondi ).

Per il caso di figura 7 in cui tra l’altro si nota come il file audio abbia una risposta in frequenza limitata a 15 Khz ( sopra lo spettrogramma è grigio e quindi denota la non presenza di audio ma solo armoniche e rumore ). E’ possibile agire poi ulteriormente con un filtro passa-basso, solo sulla frequenza in cui è presente ancora qualche percentuale di rumore o che è insorta da una possibile generazione di rumore da parte del plugin, cosi da poterlo attenuare più approfonditamente senza attaccare il file audio.

Con un esempio di ascolto abbiamo il file audio a.1 con la presenza di Crackel ed il file audio a.2 con il Crackel maggiormente attenuato.

A.1 Original Crackel

A.2 Crackel Post De-Crackel

De-Noiser Fingerprint

Un’altro rumore integrato è il rumore di fondo sia intrinseco che derivato portato dalle attrezzature audio e dalla corrente elettrica di alimentazione come analizzato nella prima parte di questa serie di articoli.

Nel precedente articolo abbiamo già ampiamente analizzato la tecnica Fingerprint per la riduzione del rumore, applicata ed efficiente quasi esclusivamente per rumore di fondo come Buzz, Hiss, Hum, maggiormente efficiente per rumori stazionari e continui di cui riporto l’esempio grafico ( fig. 9 ).

Fig. 9 2017-11-27_13-49-40

Tutti i plugin con tecnologia Fingerprint sono convolutori con base di processamento FFT, in quanto come visto analizzano lo spettro FFT del segnale e tramite interpolazione processano quello in ingresso ( ricordo che vedremo più in dettaglio il funzionamento strutturale dei plugin quando parleremo di audio digitale ).

Molti dei plugin automatici che non prevedono la gestione della tecnologia Fingeprint, ne possiedono una integrata e regolata automaticamente dall’algoritmo stesso.

Oltre ai parametri di gestione Threshold e Reduction come nei precedenti plugin e come visto nel precedente articolo all’analisi dello spettro in identificazione del segnale di uscita ( linea verde ), ingresso ( linea rossa ), e Profile ( linea Fingerprint ), abbiamo sempre il Difference per il pre-ascolto del segnale processato, livello del segnale di uscita post-processamento, alcuni parametri Dynamics nella gestione dell’attacco e del rilascio per gestire interventi di processamento più morbidi o più decisi ed immediati. Abbiamo un semplice circuito di equalizzazione ( generalmente High Shelving, concentrato quindi in medio alta ed alta frequenza ), per definire un intervento manuale di riduzione del rumore ( fig. 10 ), ( può essere usato a volte non solo in attenuazione ma anche in amplificazione, in modo da risaltare eventuali parti di spettro perse, una sorta di noise reduction inverso o un equalizzatore vero e proprio ).

Fig. 10 2017-12-02_01-13-05.jpg

Questa equalizzazione può interagire in modo indipendente o insieme alla Fingerprint ( fig. 11 ).

Fig. 11 ( 1 solo Fingerprint, 2 Fingerprint + equalizzazione ).

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Come si nota il grafico di visualizzazione è sempre in dominio frequenza/ampiezza in quanto la sua principale funzione è quella di monitorare l’andamento energetico spettrale del rumore.

Vi è anche la possibilità di scegliere il grado di precisione per la fase di processamento ( rilevante soprattutto quando il plugin è utilizzato con Fingerprint attivo ), ( Resolution ), utilizzare sempre il massimo, calare solo in caso che il proprio computer non abbia un processore abbastanza prestante e che induca a fenomeni di distorsioni e scatti sul segnale audio in riproduzione ( fig. 12 ).

Fig. 12 ( 1 alta precisione, 2 bassa precisione ).

2017-12-02_11-47-54.jpg

Cliccando Learn è possibile far analizzare lo spettro audio al plugin e cliccandolo nuovamente impostarlo così da determinare l’impronta ( Fingerprint ) dello spettro di rumore da ridurre ( fig. 13 ). E’ un processo ripetibile quante volte lo si vuole, cosi da poter eventualmente gestire differenti spettri per differenti rumori all’interno ad esempio di una stessa traccia, un plugin può generalmente gestire un solo Fingerprint, per più di uno simultaneo ( ad esempio per differenti spettri da sentire in tempo reale ) è necessario utilizzare ulteriori plugin De Noiser Fingerprint.

Fig. 13 2017-12-02_01-27-53.jpg

Il tutto per determinare il giusto contributo del processamento con la minore alterazione possibile dello spettro audio utile.

Ogni versione può presentare comunque parametri differenti con più o meno opzioni, come il plugin in figura 14 in cui è possibile agire con un circuito di equalizzazione a più bande e più finemente attraverso il controllo della campanatura Q ( equalizzatore peaking ). E’ possibile agire con maggiori parametri dinamici, come il Knee che identifica il grado di intervento del processamento ( più morbido o più immediato ), molto simile a quello di intervento dei processori compressori che vedremo in altre argomentazioni.

Fig. 14 2017-12-02_01-35-12.jpg

Ci sono anche parametri come il Transient con il quale è possibile ridurre l’enhanced ( aumento improvviso ) di determinate frequenze, dovuto al processo di riduzione del rumore ( come vedremo più in dettaglio quando parleremo di psicoacustica e mascheramenti, un attenuazione eccessiva delle alte frequenze può portare ad una percezione maggiore del contributo energetico in bassa frequenza e viceversa ), questo parametro consente appunto di ottimizzare la percezione psicologica di incremento energetico in determinate frequenze, lavorando sull’attacco del segnale audio post-processato.

Insieme al Learn per il rilevo dell’impronta ( Fingerprint ) dello spettro audio, può esserci anche Extract che ha una funzione molto simile al quella del Learn solo che il Learn è un algoritmo più efficiente sul rilievo esclusivo di parti di rumore, mentre Extract è un algoritmo in grado di estrarre la forma d’onda del rumore da parti audio pulite ( necessita comunque di avere una traccia audio con un buon contributo di rumore, e tanto più alto è e tanto più finemente agirà ).

Sia la modalità Learn che Extract una volta improntate rimangono stabili nel tempo, per cui sono particolarmente efficienti se il rumore non cambia la sua forma d’onda e il suo contributo energetico.

Un’ulteriore funzione ritrovabile è quella Adaptive in cui partendo dalla forma d’onda improntata ( Fingerprint ) tramite Learn o Extract, il processamento si adatta e monitora costantemente il rumore cosi da adattare il processamento alle variazioni di spettro ed intensità del rumore potendo agire ulteriormente più efficacemente sul rumore senza intaccare l’audio pulito.

Il parametro Optimize che si vede in figura 14 è l’equivalente del Resolution di figura 13 in cui è possibile gestire come detto la risoluzione di processamento. In questo caso però l’algoritmo lavora sul rapporto tra la risoluzione di processamento nel dominio del tempo e risoluzione di processamento nel dominio della frequenza. Se impostato su Smooth si avrà la massima risoluzione di processamento nel dominio della frequenza, questo causa una maggiore e più precisa riduzione del rumore ma a scapito di un impoverimento dell’attacco in caso ci siano parti audio pulite processate ( non adatto quindi a strumenti percussivi ). Se Punch invece si ha il contrario, e cioè l’ottimizzazione delle prestazioni nel dominio del tempo, quindi meno risoluzione di processamento ma con un’ottimizzazione dell’attacco e quindi più adatto in caso che l’audio presenti suoni percussivi ( come anche quello del pianoforte ). Norm è una via di mezzo come compromesso tra Smooth e Punch.

Fig. 15 2017-12-02_14-50-21.jpg

In figura 15 un Denoiser Fingerprint simile ai precedenti con suoi specifici parametri di settaggio come anche il controllo Ambience per la riduzione di riverbero e rumore ambientale. Diversi parametri di riduzione rumore pre-impostati come la riduzione del rumore nel parlato ( esempio registrazioni di telefonate, narrazioni, ecc.. ), ma anche riduzione del rumore presente in tracce audio musicali. Parametro Differ per la comparazione segnale processato e segnale non processato ( diversi parametri posso avere stesse funzioni di altri plugin ma con diversi nomi ).

Alcuni presentano anche una sezione di equalizzazione grafica per agire più finemente su di un particolare range di frequenze, processamento che può lavorare anche in questo caso insieme al Fingerprint ( fig. 16 ).

Fig. 16 dehissexpert.gif

Anche plugin per la riduzione di rumori impulsivi ed occasionali possono avere tecnologia Fingerprint come quello in figura 17, anche se ripeto essere più efficiente per rumori continui e stazionari, mentre per rumori occasionali un costante processamento quando non necessario anche se rimane sotto una determinata soglia porta sempre anche se piccole colorazioni del segnale audio utile.

Fig. 17 descratcher.gif

In figura 17 si nota un plugin per la riduzione di rumori impulsivi con la possibilità di utilizzare la tecnologia Fingerprint attraverso i processi di Learn ed Adaptive Learn come visto prima. Presenta anche la gestione della tipologia di rilevamento e correzione, quindi tramite interpolazione oppure semplice rimozione. Visualizzazione monitorata al campione con riferimento temporale.

Per fare un esempio pratico ( in questo caso estremizzato per far capire bene il funzionamento ) in figura 18 abbiamo lo spettrogramma di un file audio con la presenza di un rumore continuo.

Fig. 18 2017-12-08_18-28-04.jpg

Vista la presenza di una macchia continua e ripetuta nel tempo è molto probabile che si tratti di un rumore continuo, anche in questo caso paragonare sempre il grafico con l’ascolto, cosi da determinare i tempi di intervento. Anche in questo caso entro i 9 secondi è solo rumore, ma è invece presente insieme all’audio pulito per tutto il resto della durata, fino al Fade-Out finale.

E’ utile anche visualizzare lo spettro audio tramite differenti settaggi dello Spettrogramma ( utilizzare quindi un software in grado di dare differenti risoluzioni di visualizzazione ), infatti e come si può in ogni caso percepire dall’ascolto, con un differente settaggio dello spettrogramma è possibile rilevare come vi siano dei cicli ripetuti in cui il rumore non è presente ma si spegne ( fig. 19 ).

Fig. 19 2017-12-08_18-46-41.jpg

Useremo sempre la tecnica del silenziamento per i primi 9 secondi ed applicheremo un De-Noiser Fingerprint ( con risposta presa dall’analisi del solo rumore presente nella prima parte del file audio ) dai 9 secondi al Fade-Out, non prendendo in selezione le parti di audio in cui il rumore non è presente come rilevate dallo spettrogramma in figura 19.

Applicheremo un Fade-In iniziale subito prima dell’inizio del Fade-In ( se presente ) della traccia audio pulita cosi che anche la presenza del più piccolo rumore rimasto non sia brusca ma dolce ( cosi da essere percepita meno sgradevole ).

Il risultato è in figura 20.

Fig. 20 2017-12-08_19-02-57.jpg

Si vede come lo spettro audio prenda una forma più simile a quella di un andamento casuale e alternato com’è l’audio pulito, rimane la presenza di interruzioni di rumore percepibili ( per un segnale audio cosi rovinato come questo di esempio è quasi impossibile ri-ottenere un file audio pulito e qualitativo all’ascolto ).

Per quanto riguarda l’ascolto abbiamo il file audio con rumore A.3, il file audio con un intervento duro A.4 ed un file audio con intervento più morbido A.5.

A.3 File con rumore

A.4 Hard Noise Reduction

A.5 Soft Noise Reduction

Ho riportato la differenza tra un intervento duro A.4 in cui il rumore è maggiormente attenuato ( compreso il salto percepibile nei punti in cui il rumore non è presenta ), tutto a scapito di un impoverimento della qualita audio finale ( spesso il fenomeno risultante è un senso di robotizzazione, di un suono metallico e tagliente con la presenza di eco casuale ). Un intervento più morbido come quello in A.5 consente di mantenere un audio pulito più naturale a scapito però di una maggiore presenza costante del rumore di fondo.

Anche in questo caso può essere utile utilizzare un equalizzatore per ridurre il rumore concentrato nella parte alta dello spettro in cui l’audio pulito come in questo caso non arriva. Ed effettuare processi di equalizzazione ed elaborazione dinamica di rivitalizzazione successivamente.

De-Noiser No Fingerprint

Quasi tutti i plugin No Fingerprint o sono emulatori o convolutori con base di processamento FIR o IIR.

In un contesto generale qualsiasi plugin di Noise Reduction che non preveda tecnica Fingerprint come anche la maggior parte dei De-Click, De-Crackel, De-Scratch visti sono No Fingerprint.

I plugin De-Noiser No Fingerprint come si deduce non prevedono l’utilizzo di impronte spettrali per il processamento di riduzione del rumore, se da un lato non sono efficienti nella riduzione del rumore broadband, sono invece più precisi e qualitativi nella riduzione di rumori tonali come Hiss, Buzz, Hum in quanto sono processamenti selettivi, quindi lavorano solo sulla frequenza o range di frequenze prese in esame, non alterando al 100% il segnale audio al di fuori di quello processato e soprattutto se il plugin è a fase lineare.

Sono quasi tutti equalizzatori ottimizzati per questo processo, come l’Hum Removal di figura 21.

Fig. 21 2017-12-02_16-01-49.jpg

Presenta diverse bande di equalizzazione su cui è possibile agire ( 8 in questo caso, definite anche “bande di armoniche” in quanto che si va a definire che ogni banda deve essere utilizzata per la riduzione di ogni armonica di rumore presente ), per ogni banda è possibile definire solo il grado di attenuazione tramite controllo del gain ed il livello di campanatura ( Q ). E’ possibile attivare un filtro passa alto con frequenza di taglio selezionabile non chè attraverso la funzione Link gestire il processamento indipendente o simultaneo di tutte le frequenze interessate al processamento, se Unlinked ogni banda di frequenze è indipendente dall’altra, se Linked muovendo il gain di una banda di frequenza selezionata si muovono anche tutte le altre con stesso rapporto di attenuazione, se Odd/Even tutte le bande dispari ( 1 – 3 – 5 – 7 ) si muoveranno insieme, quindi se muovo il gain della banda 1 si muoveranno con stesso rapporto anche la banda 3 – 5 – 7, lo stesso per le bande pari ( 2 – 4 – 6 – 8 ), ( il tutto utile per effettuare test di riduzione del rumore in modo più preciso o più pratico ). Ogni banda superiore è l’armonica della precedente ed è fissa e non regolabile ( questo sempre per il principio di riduzione dell’Hum e delle sue armoniche, in alternativa utilizzare un normale equalizzatore a più bande ), per esempio con riferimento per un Hum a 50 Hz avremo che la prima banda ( quella più a sinistra ) sarà appunto la fondamentale 50 Hz, la seconda banda ( quella subito vicino alla sua destra ) sarà la prima armonica a 100 Hz, la terza 150 Hz, la quarta 200 Hz, la quinta 250 Hz, la sesta 300 Hz, la settimana 350 Hz, l’ottava 400 Hz, i parametri di frequenza e campanatura Q sono sempre linkati per tutte le bande utilizzate e non selezionabili in modo indipendente, per cui muovendo la frequenza e/o Q di una banda si muoveranno in rapporto anche tutte le altre. I parametri Frequency e Q saranno sempre in riferimento alla prima banda ( la fondamentale ), tutto il resto delle altre bande seguirà in rapporto alla prima.

E’ possibile invertire il processo di equalizzazione ( tramite Inverse ) per enfatizzare la parte attenuata cosi da capire meglio se effettivamente si sta lavorando sul rumore e non sul segnale audio pulito ( fig. 22 ).

Fig. 22 2017-12-02_20-53-48.jpg

Altri plugin per l’Hum, Buzz, Hiss removal possono presentarsi come quello in figura 23.

Fig. 23 De-Hu,.jpg

In cui anche qui è possibile selezionare fino ad 8 filtri di equalizzazione, un filtro passa alto ma anche un filtro passa basso entrambi con Q variabile, la possibilità di scegliere se utilizzare una funziona di processamento a fase lineare ( più qualitativa in quanto non altera la fase dello spettro audio e realizzata tramite filtro FIR, ma con un peso sul processore ed un tempo di ritardo superiore, non adatto quindi ad un mixaggio in tempo reale con altre tracce ), o a fase minima ( meno qualitativa in quanto altera la fase dello spettro audio e realizzata tramite filtro IIR, più rapido ma meno qualitativo del FIR, analizzeremo più in dettaglio i filtri FIR ed IIR in altre argomentazioni, il processamento a fase minima è più leggero e con latenza di ritardo prossima allo 0 ). Correzione automatica del DC Offset ( problemi di corrente elettrica del convertitore A/D che può portare un’alterazione e sfasamento dello spettro audio causa di ulteriore rumore Hum ). Funzione Bypass, funzione Output Hum Only che presenta all’uscita solo il segnale audio interessato dal processo di equalizzazione. Funzione Linking per modificare simultaneamente il valore di tutte le frequenze interessante al processamento, indipendentemente, simultaneamente, pari e dispari come precedentemente visto. Impostare una frequenza di base ( la fondamentale ) fissa a 50 Hz ( Hum europeo ) o 60 Hz ( Hum Stati Uniti ), oppure a libera scelta dell’utente.

La funzione Slope regola la pendenza del filtro di ogni banda cosi da renderla più dolce, quindi meno distorcente sul segnale audio che l’attraversa ma con conseguenti maggiori errori di fase in quanto due bande ravvicinate si possono facilmente incrociare, oppure più ripida con maggiore distorsione ma una anche una maggiore precisione con meno errori di fase per ogni singola banda.

Vi è poi la funzione Suggest, grazie alla quale è possibile far analizzare la parte di rumore al plugin che automaticamente rileverà la fondamentale del rumore ed imposterà il filtro di conseguenza.

La modalità Adaptive Mode invece consente di analizzare costantemente la traccia audio ed il plugin si imposta automaticamente sulla fondamentale rilevata ad ogni variazione di rumore nel tempo.

Ci sono anche altri plugin per il De Noiser No Fingerprint ognuno con la sua interfaccia grafica e le sue impostazioni come quelli in figura 24, è bene quindi prima di utilizzare un qualsiasi plugin studiarne bene le sue funzioni per capire bene come sfruttarlo e quale scegliere per le proprio esigenze.

Fig. 24 2017-12-02_21-02-28.jpg

n.b. Vedremo alcuni esempi di riduzione dei rumori Hum, Buzz, Hiss con De-Noiser No Fingerprint nel prossimo articolo.

De-Clip

Attraverso il De-Clip ( fig. 25 ) è possibile tramite algoritmo ( e tanto migliore sarà e tanto più efficiente il processo e la qualità audio risulterà ), eliminare o comunque ridurre eventuali Clip e distorsioni audio digitali o analogiche.

Fig. 25 2017-12-02_21-19-57.jpg

Questo avviene grazie a diversi processi di estrapolazione che analizzano la parte di audio pulita subito prima e dopo il Clip ( un po come accennto anche per i declick, decrackel ecc.. ) e definiscono tramite previsione come sarebbe stata la forma d’onda in quel preciso istante di Clip ( più il processamento viene eseguito in profondità e più il processo può restorare Clip di durata maggiore a scapito di un consumo energetico sul processore superiore, e per questo è sempre consigliato l’utilizzo di un computer prestante ). Vi è quasi sempre anche un Limiter che limita eventuali interpolazioni che portano nuovamente il segnale in distorsione, assicurandone cosi la sua attenuazione, a scapito in questo caso di una leggera compressione ( ma parliamo sempre di pochi sample, quindi spesso impercettibile ).

Con esempio in figura 25 il plugin può generalmente avere parametri risolutivi come per gli altri casi in cui HIGH è la massima risoluzione possibile in grado di rilevare se il plugin è buono anche Intersample Clip ( quindi anche mezzi campioni “campioni che non presentano una forma perfetta e che anche solo una sua parte può portare il segnale in distorsione” che vanno in distorsione ). Può avere un meter per monitorare il segnale audio in Input e Output. La possibilità di Bypassare il processamento. Una Threshold di analisi ( stereo in questo caso ), per determinare la soglia sotto la quale il plugin non deve lavorare cosi da ridurre lo stress applicato al processore ed indurre il processamento a meno errori. Un Makeup Gain per il controllo del livello di segnale in uscita.

Vi è poi come nel caso di figura 25 il riferimento del numero dei campioni rilevati e riparati che portavano al Clip.

E’ consigliato mantenere la Threshold circa 2 – 3 dBFS sotto la soglia dei 0 dBFS ( il Clip digitale ), cosi che il processamento possa lavorare tramite interpolazione con qualche dB di margine per riportare più accuratamente una forma d’onda non distorta e con una percezione più naturale.

Per fare un esempio riporto lo spettrogramma di un file con Clip in figura 26.

Fig. 26 2017-12-08_19-20-39.jpg

Tutto il colore bianco è una probabile distorsione ( anche qui valgono le stesse regole di paragonare il grafico con l’ascolto ), si notano in questo caso, visto lo spettro audio contenuto all’interno dei 15 Khz, le parti principali di distorsione in cui vi è la presenza di rumore casuale dai 15 Khz ai 20 Khz. Questi archi temporale ( evidenziati in figura 26 con cerchi blu ) evidenziano momenti di Clip con maggiore energie e presenza all’ascolto. Si nota come le prime frequenze ad andare in distorsione ( considerando un aumento energetico di tutto lo spettro audio in modo costante ( semplice amplificazione del segnale audio ) sono quelle basse, in quanto presentano una maggiore energia di tutte le altre frequenze superiori.

n.b. Per migliorare l’identificazione e presenza temporale di rumori rilevabili da spettrogramma, può essere utile salvare il file audio ad un campionamento più elevato di quello originale, in fase di conversione tutte le frequenze sopra al limite di banda dell’audio sotto analisi verranno distribuite aggiungendo armoniche prodotte sia dal convertitore stesso ( e qui è bene utilizzare il migliore convertitore che generi meno armoniche possibili ) che dall’andamento dello spettro dell’audio sotto analisi ( migliore convertitore vuol dire anche che meno sue armoniche si confondono con quelle dei valori di distorsione, quindi più chiare e leggibili ), per cui soprattutto se rumori di ampio valore energetico come il Clip, produrranno armoniche di conversione oltre la banda audio del file audio da processare ( fig. 27 ).

Numerosi test dei convertitori audio su software li trovate qui.

Fig. 27 2017-12-08_19-41-53.jpg

Tutte le sfumature rosso-arancione sopra i 20Khz in figura 27 sono potenziali armoniche di Clip.

Applicheremo quindi un De-Clip opportunamente settato come indicazioni precedentemente fornite, ed anche in questo caso è sempre bene un processamento lieve e limitato ai Clip di maggiore contributo energetico per impoverire la qualità audio il meno possibile.

In figura 28 il risultato.

Fig. 28 2017-12-08_19-49-26.jpg

Alcuni Clip sono rimasti ma con livello energetico inferiore, soprattutto se molto presenti è difficile eliminare correttamente i Clip senza intaccare l’audio pulito.

A livello di ascolto abbiamo il file audio Clippato A.6, ed il file audio dopo De-Clip in A.7.

A.6 Audio Clip

A.7 Audio De-Clip

Error Correction ( Interpolatori Manuali ed Automatici )

Ci sono poi plugin ( spesso inclusi all’interno della stessa DAW tra le funzioni di editing o all’interno dell’applicazione se Stand Alone ), ma alcune versioni anche come plugin esterno, che permettono di correggere determinati errori dello spettro audio ( sempre in dominio digitale ), ( che causano rumore ), come appunto i Clip, ma anche Glitch, Jitter, e spesso pure Tic e Click ( meno efficiente invece per rumori complessi ed articolati, soprattutto prolungati nel tempo ).

Questi correttori di errori lavorano sul metodo dell’interpolazione come precedentemente accennato, ed a volte sono gestibili dall’utente secondo determinati parametri come ad esempio i seguenti:

  •  Linear Interpolation

Semplicemente il sistema disegna una semplice retta tra il primo ed ultimo campione selezionato ( spesso utile per pochi campioni, più è lunga questa retta e più un nuovo errore verrà percepito, in quanto il segnale audio come vedremo quando parleremo di acustica è percepito come tale quando la sua forma d’onda complessa segue una base sinusoidale, mentre un segnale continuo viene perccepito come assenza di segnale o in alcuni casi rumore ). E’ utile quindi usare questo metodo appunto solo per pochi campioni cosi da eliminare il rumore presente e valutare se l’eventuale rumore o assenza di segnale generato dalla linea continua da più fastidio all’ascolto che il precedente rumore elimnato.

In figura 29 un esempio di Linear Interpolation.

Fig. 29clip.jpg

In figura 29 si nota ( evidenziata dal cerchio rosso ) una parte di campioni che porta in Clip il segnale audo ( sopra lo 0 dBFS ).

Fig. 302017-12-08_14-00-15.jpg

In figura 30 la selezione dei campioni di audio che portano al Clip ( tra 0 dBFS e superiori ).

Fig. 31linear inter.jpg

In figura 31 l’applicazione di un Interpolazione Lineare, si nota una retta che parte dal primo all’ultimo campione della selezione ( seguendo un andamento di guadagno anch’esso lineare partendo dal valore energetico del campione subito prima della selezione e arrivando con un valore energetico pari a quello del campione subito dopo la selezione, ci sono sempre delle tollerenza di precisione dell’algoritmo ).

  • Optimal for Small Clicks ( 1 ms )

Il sistema sostituisce i campioni corrotti ( selezionati ) con la migliore corrispondenza rilevata nel materiale. Ottimale per campioni corrotti entro 1 ms. Il sistema automaticamente rileverà porzioni di audio pre e post selezione per determinare la migliore forma d’onda da ricreare.

  • Optimal for Common Clicks ( 3 ms )

Il sistema sostituisce i campioni corrotti ( selezionati ) con la migliore corrispondenza rilevata nel materiale. Ottimale per campioni corrotti entro 3 ms. Il sistema automaticamente rileverà porzioni di audio pre e post selezione per determinare la migliore forma d’onda da ricreare.

  • Waveform Replacement ( 500 ms )

Il sistema sostituisce i campioni corrotti ( selezionati ) con la migliore corrispondenza rilevata nel materiale. Ottimale per campioni corrotti entro 500 ms. Il sistema automaticamente rileverà porzioni di audio pre e post selezione per determinare la migliore forma d’onda da ricreare.

  •  Waveform Replacement ( 4 s )

Il sistema sostituisce i campioni corrotti ( selezionati ) con la migliore corrispondenza rilevata nel materiale. Ottimale per campioni corrotti entro 4 s. Il sistema automaticamente rileverà porzioni di audio pre e post selezione per determinare la migliore forma d’onda da ricreare.

  • Waveform Replacement ( 6 s )

Il sistema sostituisce i campioni corrotti ( selezionati ) con la migliore corrispondenza rilevata nel materiale. Ottimale per campioni corrotti entro 6 s. Il sistema automaticamente rileverà porzioni di audio pre e post selezione per determinare la migliore forma d’onda da ricreare.

Alcune versioni consentono più opzioni come anche quello di lavorare su di una scelta di rilevamento tra il canale sinistro e destro od entrambi di una traccia audio stereo, ma il principio di interpolazione è lo stesso.

Di norma si seleziona la parte audio da correggere e si calcola il tempo di errore da correggere, di conseguenza si va poi a prendere l’opzione di interpolazione che può risolvere il problema per quel determinato tempo di selezione. Ad esempio se l’errore selezionato è attorno ai 4 ms può essere utile provare a correggere l’errore tramite Optimale for Common Clicks da 3ms e tramite Waveform Replacement 500 ms, valutando quale delle due operazioni risulta più trasparente e correttiva.

Può essere utile in generale fare delle prove per vedere quale dei seguenti metodi riesce a risolvere più approfonditamente senza creare distorsioni ed ulteriori errori sullo spettro audio utile e sulla forma d’onda cosi ricreata. Di norma sicuramente un Optimal for Small Click 1 ms difficilmente riuscirà a risolvere un errore che dura più di 1 ms, lo stesso per gli altri, se l’errore dura di più del tempo di parametro consigliato è bene non utilizzare quel metodo.

Se si seleziona una porzione di audio con tempo inferiore a quella consigliata dal processamento esempio seleziono 1 s di errore ed utilizzo l’interpolatore da 6 s, il sistema automaticamente considera l’audio al di fuori di un range di 6 secondi di analisi ( di errore ), per cui è probabile che la forma d’onda ricreata nei 3 ms di seleziona non sia corretta, ma basata su di un analisi che parte 5 s prima e 5 s dopo la selezione. Per questo è sempre meglio far delle prove con valori dell’interpolatore che si avvicinano di più al tempo di errore selezionato.

Altri hanno un limite di tempo selezionabili oltre il quale non potendo offrire un corretto processamento generalmente non permettono nemmeno l’attivazione del processo.

Altri sono minimali ( fig. 32 ), in cui una volta selezionati i campioni di segnale da processare, è possibile selezionare solo il grado di qualità dell’interpolazione e l’algoritmo fa tutto automaticamente.

Fig. 32 2017-12-08_20-04-49

I plugin che sfruttano l’interpolazione automatica come alcuni De-Click precedentemente visti, si autoregolano, e quindi sono sempre ottimizzati per il processamento indipendentemente dal tipo di tempo selezionato ( quindi più efficienti ), mentre quelli appena visti sono ad interpolazione manuale.

Alcuni algoritmi come quello di esempio in figura 33 autoregolano il tempo di selezione in base al metodo di interpolazione utilizzato ( per tempi di selezione inferiore a quelli di interpolazione scelta, in quanto per scelte di interpolazioni inferiori al tempo di selezione, il sistema analizza solo il tempo di interpolazione partendo dall’inizio della selezione, quindi se ad esempio seleziono 10 ms di errore e scelgo un interpolatore da 1 ms, il sistema risolve solo il problema al primo ms di selezione, a volte il primo ed ultimo ms, dipende dall’algoritmo e quindi plugin utilizzato ).

Fig. 33 2017-12-08_14-06-14.jpg

Considerando la selezione audio con campioni in Clip di figura … si va ad applicare ad esempio un Interpolatore Manuale “Waveform Replacement ( 500 ms )”, e si nota come venga ricreata una possibile forma d’onda inferiore al Clip ( il sistema rileva automaticamente il tipo di errore in base alla disposizione dei campioni selezionati ).

Il sistema da 1 ms di selezione che avevamo porta automaticamente un tempo di selezione come detto più adatto a questo tipo di interpolazione ( in questo caso circa 4 ms ), ed effettuare cosi un’analisi più approfondita e precisa.

Da valutare all’ascolto se questo errore-rumore risulta maggiormente mascherato e meno percepibile ( in quanto da un rumore non si va a ricreare un suono ma lo si piò solo attenuare o eliminare ). Se non abbastanza mascherato a questo punto è possibile agire attenuando manualmente la porzione di selezione.

Time Stretch Correction

Come detto nella prima parte di questa serie di articoli anche variazioni improvvise e non definite di tempo possono essere considerate rumori in quando non gradite all’orecchio. In figura 34 un esempio di plugin per il controllo e correzione del tempo musicale.

Fig. 342017-12-02_21-29-30.jpg

In questa fase la soluzione migliore è quella di analizzare prima il tempo di una porzione di traccia audio in cui il tempo è corretto, cosi da definire precisamente il suo valore ( in questo caso di figura 34 il plugin rileva automaticamente il tempo della traccia in riproduzione e lo visualizza dove dice Tempo (bpm), mentre se già lo si conosce o comunque si sa con certezza quale dove essere si può agire direttamente al processamento. Dall’interfaccia di un plugin per Time Strecth è possibile generalmente agire con differenti parametri, definire il tempo con riferimento in BPM, e/o tramite misure metriche. E’ possibile definire il tempo totale che dovrà avere la traccia audio e quindi il tempo verrà di conseguenza alterato e processato per il suo raggiungimento.

Ci sono poi come in ogni plugin parametri qualitativi e risolutivi che determinano quanto più preciso e prestante dovrà essere il processamento.

Pitch Band Correction

Anche il Pitch come il tempo può subire incontrollate variazioni che disturbano la percezione e l’ascolto, attraverso appositi plugin come quello in figura 35 è possibile modificarne i valori al fine di ottimizzare la traccia audio a valori definiti.

Fig. 35 2017-12-02_21-42-52.jpg

In questo caso è possibile controllare il Pitch della parte di traccia audio selezionata che verrà proiettata nella finestra di visualizzazione del plugin ( fig. 36 ), il riferimento di variazione del Pitch è in questo caso in Semitoni ( ma se ne possono trovare anche con Toni o Centesimi ), regolabile sia manualmente tramite finestra Estensione, oppure direttamente tramite la barra orizzontale nera che si vede in figura 35.

Fig. 36 2017-12-02_21-51-27.jpg

Anche in questo caso ogni plugin può avere un interfaccia ed impostazioni differenti come quelli in figura 37, è quindi utile conoscere approfonditamente il plugin utilizzato per poterlo sfruttare al meglio.

Fig. 372017-12-03_00-40-06

Possono presentare la tastiera di un piano per facilitare un’eventuale comprensione del Pitch in base alla notazione di riferimento, possono lavorare non solo in semitoni ed in centesimi ma anche in tritoni, intervalli e bar ed anche controlli di velocità su numeri unitari ( utile quindi conoscere il linguaggio musicale ). Possono presentare differenti monitor per visualizzare lo spettro del Pitch, sia in tempo reale che da una post analisi.

Possono gestire il Pitch tramite variazioni percentuali o millesimali, avere differenti nomi per il controllo di variazione del Pitch ( come Torque ).

Tra i vari parametri di possono essere differenti modalità di rilevamento e processamento come la Sync che ottimizza il processo mantenendo una corretta fase tra più segnali distinti, utile soprattutto in caso di un mix con molti microfoni ( esempio un set di microfonaggio per batteria acustica ), la Smooth che utilizza sempre se pur meno precisa un metodo di processamento ottimizzando la fase, rendendo il sistema di processamento più adatto ad esempio per parti vocali, strumenti a fiato, musica classica e mista. La Transient che concentra il processamento cercando di preservare l’attacco, cosi da ottimizzare il suono percussivo degli strumenti a percussione, ma anche pianoforte e chitarra. La Punchy esclusiva per preservare la chiarezza del Punch in strumenti percussivi come la grancassa di una batteria acustica, ma anche basso e timpano.

Ci possono essere differenti possibilità di Link tra i vari parametri, non chè gestire il Pitch in modo indipendente tra il canale left e right di un segnale stereo, o addirittura all’interno di un’immagine a 360°.

Ci sono poi applicazioni le quali versioni soprattutto Stand Alone ( fig. 38 ) offrono dei pieni e completi controlli di pitch su tutto lo spettro audio campione per campione, anche attraverso notazione musicale scritta, cosi da agire più finemente possibile sull’audio da processare, tanto più precisa e meno distorcente sarà la variazione del Pitch impostata per il processamento e tanto migliore il plugin sarà.

Fig. 38 melodyne_editor.1295362335

Il Pitch Correction è spesso usato anche per scopi creativi e quindi non solo correttivi, come ad esempio creare doppie voci con la seconda voce di una tonalità differente per dare un particolare senso di pienezza e creare un particolare effetto, come può essere quello robotico, corale, effetti polifonici, ecc.. ( fig. 39 ).

Di fatti molti di questi ( come anche quelli di figura 38 ) oltre alla possibilità di correggere il Pitch presentano anche sezioni di correzione creativa, soprattutto concertati per l’elaborazione di parti audio vocali, come vocoder, gestione del vibrato, oscillatori, ecc..

Fig. 39 antares_autotune_realtime_plugin_carousel

Plugin Automatici e Semi-Automatici

Esistono poi plugin minimali ed automatizzati che sfruttano tutto il loro potenziale sul processamento e non parte sull’interfaccia grafica come i precedenti, a scapito di poter intervenire su parametri minimali e di non visualizzare alcun grafico, fa tutto il plugin.

Alcuni esempi:

Fig. 40 ( De-Click )

cfp64autodeclick.png

Fig. 41 ( De-Crackel )

cfp64autodecrackle.png

Fig. 42 ( De-Hiss )

cfp64autodehiss.png

Fig. 43 ( De-Thump )

cfp64dethump.png

Quelli in figura 40-41-42-43 sono tutti plugin semi-automatici che si basano esclusivamente sul tipo di algoritmo di programmazione e pochissime opzioni di controllo, cliccando su OK si effettua il rendering della traccia audio sul posto, cliccando Cancel lo si elimina, alcuni permettono di avviare l’ascolto del segnale processato tramite pulsante ( play ) e di fermarlo tramite pulsante ( stop ), oltre che funzione di Bypass. I parametri su cui è possibile generalmente agire sono la Threshold, il valore di attenuazione o riduzione del rumore, eventuale riduzione del rumore per un non corretto Bias per il plugin De-Hiss, la possibilità di bloccare il plugin ( quindi di impedirne modifiche accidentali ), tramite il pulsante che identifica una chiave. Per il De-Thump la possibilità di definire i cicli di intervento ( a simulare la velocità di vibrazione e quindi generazione del rumore delle testine di playback/recoding ).

Altri ancora sono Fully Automatic in cui tutto è eseguito automaticamente ed in cui si può cliccare solo su attiva o disattiva il processo ( fig. 44 ).

Fig. 44 2017-12-11_14-50-11.jpg

Considerazioni

Mentre lo Scratch è spesso risolvibile tramite doppio processamento utilizzando De-Click e De-Crackel il rumore Thump avente un particolare spettro audio di rumore, richiede spesso un plugin ( algoritmo ) dedicato.

Generalmente i rumori Scratch e Thump come ripetuto diverse volte sono derivati dal dominio analogico per una non corretta riproduzione/registrazione delle testine dei registratori/player analogici o puntine nei giradischi ( subiscono degli spostamenti rispetto al loro angolo di posizionamento ideale e per cui sono assemblati e costruiti per avere una corretta fase di registrazione/riproduzione ). Sono rumori confinati nella regione delle basse e medie frequenze, specifici tool come quelli visti sono in grado di ripristinare il suono originale riconoscendo le alterazioni di fase, delay ed appunto distorsioni dell’azimut ( posizione delle testine o puntina giradischi ).

La correzione di fase e delay consiste nell’effettuare variazioni temporanee di delay agendo sui sample del rumore, tendenzialmente il processore tende a creare upsample sulla porzione selezionata ( sovracampionamento ) cosi da agire più finemente per poi riportare in downsample ( riduzione del campionamento ) ai livelli di campionamento iniziali. Tramite queste variazioni il sistema è in grado di isolare parti di suono ( che sarà rumore ) che possiedono una fase ed un delay differente da quello continuo della traccia audio. Dagli stessi campioni quindi creando un interpolazione tra i dati rilevati dalla fase e dal delay l’algoritmo rileva anche e corregge eventuali problemi di azimut.

L’automatismo di un plugin può tendere a variare la fase della musica quindi alterare la risposta stereofonica ed immagine, utilizzare quindi con cautela e se possibile regolare adeguatamente il grado di profondità del processamento.

E’ in ogni caso possibile correggere l’Azimut anche manualmente ( ripeto che qualsiasi operazione si riesce a fare manualmente e meglio è, riuscendo cosi ad intervenire in modo più trasparente e meno invasivo sull’audio pulito rispetto ad un plugin automatico, bisogna però avere praticità ed esperienza ). Per correggere l’Azimut manualmente basta analizzare una parte di segnale possibilmente in cui c’è solo il rumore o comunque in cui il rumore è molto elevato rispetto all’audio pulito, utilizzare poi plugin che rilevano l’immagine spettrale o appunto l’Azimut come quelli in figura 45 e 46, in cui è importante il monitoraggio spettrale oscilloscopico cosi da capire se il segnale audio è ben distribuito tra l’immagine stereo o posizionato in mono, oppure tende maggiormente verso left o right ( sempre in considerazione di un segnale stereo ). Agire quindi con i parametri di impostazione presenti nel plugin ( alcuni sono solo monitor e non presentano parametri di settaggio ) per ri-allinearlo verso il centro, cosi da riportare l’immagine con una più adeguata estensione stereofonica.

Fig. 452017-12-03_12-16-17.jpg

Fig. 462017-12-03_12-31-33

Alcuni come quelli in figura 46 consentono di dividere lo spettro dell’immagine in multibande e poter cosi agire all’allineamento selettivo banda per banda, è possibile che solo particolari frequenze subiscano dell’effetto di deviazione dell’Azimut, in quanto come sappiamo soprattutto le basse frequenze hanno un valore energetico maggiore, e nelle registrazioni analogiche sono le prime a poter portare le testine di registrazione verso deviazioni. Sarebbe quindi inutile e meno qualitativo agire con il processamento su tutta la banda di spettro, quindi anche su frequenze che eventualmente sono già allineate, introducendo maggiori distorsioni. Diversi possono poi essere gli stili di visualizzazione oscilloscopica o più precisamente vettorscopica per il monitoraggio, come quella di Polar Level in figura 46 ( la più adatta a questo scopo ), quella Polar Sample di figura 47 e quella Lissajous in figura 48.

Fig. 472017-12-03_12-37-40.jpg

Fig. 482017-12-03_12-38-30

Alcuni come questi appena analizzati evidenziano di colore rosso eventuali parti di campioni che portano ad un livello di Clip.

Anche questi plugin possono spesso presentare parametri per un utilizzo correttivo/creativo, come la gestione dell’aumento della spazialità dell’immagine broadband o su range di frequenze selezionate, quindi non il solo riposizionamento  dell’asset dell’immagine.

Vedremo più in dettaglio i parametri di questi plugin per il monitoraggio spettrale quando parleremo di Audio Mastering.

 

Altro su Noise Reduction:

Noise Reduction – I ( Rumori Analogici, Rumori Digitali, Rumori da Invecchiamento Supporto, Definizione dei Rumori, Caratteristiche Tonali del Rumore ).

Noise Reduction – II ( Noise Reduction Analogico, Single Ended, Double Ended, Distorsioni nei Processori Compander ).

Noise Reduction – III ( Dolby A, Dolby B, Dolby C, Dobly SR, Dolby S, DBX Type I-II-III, Telcom C4 ).

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Noise Reduction – VI ( Metodi di Riduzione Rumore Fonti Esterne, De-Pop, De-Esser, De-Buzz, De-Hum, De-Hiss, Anti-Feedback, De-Breath, De-Mouth, De-Wind, De-Reverb, De-Rustle, De-Bleed, De-Motorizer ).

Noise Reduction – VII ( Spectral Editor e Funzionalità, Psicoacustica del Rumore, Linee Guida ).

 

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