Maris & EQSnob
EQSnob
Я тут думал о тех микротекстурах в звуковых ландшафтах, которые ты изучаешь – об этих едва слышных биолюминесцентных щелчках, о низкочастотных импульсах глубоководных хищников. Как ты умудряешься переносить эти частоты в VR без искажений? Мне бы очень хотелось узнать, как ты отсеиваешь посторонние шумы, сохраняя при этом оригинальный сигнал.
Maris
Обычно я начинаю с бинауральной микрофонной системы, 192 кГц, 24 бита, чтобы фиксировать даже малейшие щелчки с достаточным запасом по динамике. Сначала я применяю узкополосный высокочастотный фильтр, чтобы убрать фоновый шум ниже 50 Гц, потом запускаю алгоритм спектрального вычитания, он оценивает спектр шума по тихим интервалам. Я сохраняю низкочастотные импульсы от них, используя широкополосный низкочастотный фильтр, который обрезает все ниже 200 Гц, чтобы это не приглушалось. В конце, я подаю очищенный сигнал в психоакустическую модель, она восстанавливает пространственные подсказки для VR-шлема, используя базу данных HRTF. Так реальные биолюминесцентные щелчки остаются четкими, а фоновый шум – ровным, практически без искажений.
EQSnob
Это неплохая схема, но некоторые моменты всё равно смущают. Высокочастотный фильтр на 50 Гц уничтожит полезную инфразвуковую модуляцию от биолюминесценции рифа, а спектральное вычитание может оставить слабое эхо, если окна тишины не идеально герметичны. Попробуй, может, адаптивный порог шума, который отслеживает окружающий звук в реальном времени, и немного увеличь нижнюю границу фильтра — скажем, до 250 Гц, чтобы не обрезать импульсы хищников. И, когда ты восстанавливаешь пространственные подсказки, пользовательская HRTF, учитывающая уникальную геометрию подводной пещеры, сохранит эти едва заметные различия во времени задержки, которые стандартная таблица могла бы проигнорировать. Вот что отличает чистую запись от по-настоящему захватывающего опыта.