- Dos osciladores por voz (uno de ellos puede modular en AM a otro).
- Un suboscilador por voz.
- Un generador de ruido.
- Dos filtros de estado variable por cada voz, con enrutado configurable.
- Dos envolventes ADSR y dos LFO por voz.
- Una enorme matriz de modulación.
- Aritmética de punto fijo de 32 bits.
- Totalmente ANSI C.
Todo el código es GPL. Para más info pasarse por la sección soft.
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( 3 / 2879 )Seguro que muchos ya lo conocían: Yo lo descubrí hoy :-). En el siguiente enlace
http://www.dspguide.com/pdfbook.htm
Puede consultarse y/o bajarse el libro The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing de Steven W. Smith. El autor no me suena pero lo cierto es que el libro está escrito en un lenguaje muy ameno y sencillo, no hace alardes matemáticos y va al grano en las explicaciones.
Si en su momento se te atragantó alguno de los libros de Oppenheim, Ogata o similares; este libro es una buena forma de ver la DSP con otros ojos. El único inconveniente es que está en inglés.
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( 3 / 1969 )Degenerate Unmixing Estimation Technique es un algoritmo relativamente sencillo que permite, con bastante eficacia, extraer N fuentes de sonido de una mezcla estéreo aprovechando las diferencias de fase entre los canales izquierdo y derecho y suponiendo que los soportes de los espectros de cada fuente son disjuntos. Esta última suposición no siempre es correcta pero, aún así, se consiguen resultados muy buenos.
Estoy intentando implementar el algoritmo en C y espero poder hacer pronto pruebas y comentar los resultados. Más info sobre el algoritmo aquí.
P.S. Ya me arreglaron la ADSL... ^_^
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( 3 / 2713 )Últimamente me he estado iteresando por la separación de fuentes de sonido y me he topado con un montón de enlaces y de información sobre ICA (Independent Component Analysis) o análisis de componentes independientes. Esta técnica estadística permite separar las componentes estadísticamente independientes que intervienen en una mezcla lineal de señales.
Imaginemos un trozo de una canción grabada. Si en la grabación se superponen una guitarra y una voz, las señales de ambas fuentes de sonido serán estadísticamente independientes y, por tanto, podríamos intentar conseguir una separación más o menos aceptable de ambas señales utilizando un algoritmo ICA. Aún estoy leyendo algunos documentos pero por lo pronto he hecho algunas pruebas con el algoritmo FastICA y ¡he conseguido eliminar la reverb de una grabación! :-D
Estos son algunos enlaces que me estoy mirando sobre este tema:
BLIND SOURCE SEPARATION and INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS
ICA algorithms available via ICA Central
Independent Component Analysis: A Tutorial
Página sobre BSS de Scott Rickard (University College Dublin)
Jonathan Marchini's Home Page
De este último enlace saqué una implementación en C del algoritmo FastICA, uno de los más utilizados para calcular ICA. Espero poder realizar más avances en este asunto.
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( 3 / 2156 )Navegando por la red me he topado con esta tesis doctoral de la Universidad de Tampereen.
La tesis, titulada Sound Source Separation in Monaural Music Signals, realiza un análisis exhaustivo de todos los algoritmos conocidos de separación de fuentes de sonido a partir de señales monoaurales. Imprescindible para hacernos una idea de cómo está la investigación sobre este campo en estos momentos.
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