Форум гитаристов

deLuther, слууушай, а ты случайно объясняешь не то же самое, что делает Kemper?

Разве что очень отчасти, один из аспектов, кемпер, помимо АЧХ, ещё и перегруз подгоняет.

Продолжу немного начатую тему.
Matlab это конечно хорошо, но было интересно как можно сделать то же со свободно распространяемыми средствами.
Как известно существует бесплатный эквивалент Matlab`а называемый Octave, причём общий синтаксис у них совпадает.
Так вот это же можно сделать и в нём.
http://wiki.octave.org/Octave_for_Windows
Скачал дистрибутивы отсюда: http://sourceforge.net/projects/octave/files/Octave%20Windows%20binaries/Octave%203.6.1%20for%20Windows%20MinGW%20installer/
Далее по инструкции распаковал сам основной пакет и дополнительные пакеты, из которых потребуется signal, в одну и ту же папку (маршрут не должен содержать пробелов и всяких русских символов), следует отметить что на всё уйдёт 1 Гб, хотя суммарно дистрибутив только на 200 Мб (но наука, как известно, требует жертв).
После этого запустил линг octave3.6.1_gcc4.6.2 в корне установочной папки.
Следующим шагом я выполнил команду
pkg rebuild -autoДля того чтобы подцепились дополнительные пакеты.
Далее код будет почти напоминать матлабовский за несущественными коррективами (приведу полный код, можно просто скопировать и вставить в коммандную строку для выполнения целиком, только предварительно надо изменить маршруты к файлам):
[target,fs] = wavread('H:\Backup\Audio\Clang test\Fortin.wav');
source = wavread('H:\Backup\Audio\Clang test\CCS_RG75R.wav');
nfft = 2^nextpow2(fs);
w = kaiser(nfft,8);
target_spectrum = pwelch(target,w,0.5,nfft,fs,'twosided');
source_spectrum = pwelch(source,w,0.5,nfft,fs,'twosided');
matching_spectrum = sqrt(target_spectrum./source_spectrum);
imp = ifft(matching_spectrum);
[y,mpimp] = rceps(imp);
mpimp = mpimp/max(abs(mpimp));
wavwrite(mpimp,fs,32,'H:\Backup\Audio\Clang test\CCS_RG75R_to_Fortin_imp_octave.wav');

Вот так вот и бесплатно 

А вот ещё для более ленивых на изменения (для Octave, жирный платный матлаб пусть идёт лесом ).
Качаем скриптец.
 ToneMatching_Octave_v2.txt (0.58 КБ - загружено 89 раз.)
[fname,fpath]=uigetfile("*.wav","Select Source");
[source,fs] = wavread(strcat(fpath,fname));
[fname,fpath]=uigetfile("*.wav","Select Target")
target = wavread(strcat(fpath,fname));
nfft = 2^nextpow2(fs);
w = kaiser(nfft,8);
target_spectrum = pwelch(target,w,0.5,nfft,fs,"twosided");
source_spectrum = pwelch(source,w,0.5,nfft,fs,"twosided");
matching_spectrum = sqrt(target_spectrum./source_spectrum);
imp = ifft(matching_spectrum);
[y,mpimp] = rceps(imp);
mpimp = mpimp/max(abs(mpimp));
[fname,fpath]=uiputfile("*.wav","Select Output")
wavwrite(mpimp,fs,32,strcat(fpath,fname));

Запускаем так:
[fname,fpath]=uigetfile("*.txt","Select Script");source(strcat(fpath,fname));Появится диалог в котором можно выбрать файл со скриптом, потом просто выбирать файлы в соответствии с заголовками появляющихся диалогов (маршруты удобно добавлять в Favorites).

Зависит от того есть ли там аналог pwelch(), как самого геморного компонента для реализации самому (я знаю т.к. делал в математике такое). rceps() можно заменить, как я и показал в первом сообщении.
Я же не буду проверять каждый открытый проект на вшивость
Кому интересно пусть повторит это в другом пакете и выложит наработки сюда, если получится.
Octave был выбран из-за максимальной совместимости с матлабом, где я знал как надо сделать нужное.
Так-то вроде PSD-estimation (Power spectral density estimation) в Scilab`е есть, наверно и там можно тогда:
http://www.scilab.org/scilab/features/scilab/signal_processing
PSD это то же самое что и pwelch() делает.

Вот код для SciLab:
[target,fs] = wavread('H:\Backup\Audio\Clang test\Fortin.wav');
source = wavread('H:\Backup\Audio\Clang test\CCS_RG75R.wav');
nfft = 2^nextpow2(fs);
target_spectrum=pspect(nfft/2,nfft,'kr',target,8);
source_spectrum=pspect(nfft/2,nfft,'kr',source,8);
matching_spectrum = sqrt(target_spectrum./source_spectrum);
cepst=ifft(log(abs(matching_spectrum)));
cepst(2:nfft/2)=2*cepst(2:nfft/2);
cepst(nfft/2+2:nfft)=0;
mpimp=real(ifft(exp(fft(cepst))));
mpimp=mpimp/max(abs(mpimp));
wavwrite(mpimp,fs,32,'H:\Backup\Audio\Clang test\CCS_RG75R_to_Fortin_imp_scilab.wav');
В отношении SciLab стоит сказать что его лучше поставить с опциями по умолчанию, а то я выбрал другую версию FFTW, и была стабильно ошибка в одном месте. Переменная cepstrum была cepst, т.к. есть одноимённая функция (которая не даёт того что нужно, проще использовать общий подход), ну и гомоморфный фильтр решил опустить, сразу модифицировав кепстр.

Модифицированный интерактивный вариант:
 ToneMatching_SciLab_v2.txt (0.53 КБ - загружено 113 раз.)
[source,fs] = wavread(uigetfile("*.wav","","Select Source"));
target = wavread(uigetfile("*.wav","","Select Target"));
nfft = 2^nextpow2(fs);
target_spectrum=pspect(nfft/2,nfft,"kr",target,8);
source_spectrum=pspect(nfft/2,nfft,"kr",source,8);
matching_spectrum = sqrt(target_spectrum./source_spectrum);
cepst=ifft(log(abs(matching_spectrum)));
cepst(2:nfft/2)=2*cepst(2:nfft/2);
cepst(nfft/2+2:nfft)=0;
mpimp=real(ifft(exp(fft(cepst))));
mpimp=mpimp/max(abs(mpimp));
wavwrite(mpimp,fs,32,uiputfile("*.wav","","Select Output"));
Для выполнения надо выбрать File->Execute... и далее следить за названием диалогов

Можно сказать что SciLab будет даже проще, весит в два раза меньше (дистрибутивы примерно схожие, учитывая что инсталлятор потом ещё кое-что докачает, для инсталляции требует 500 Мб). Так же интерфейс более дружественный, не отдаёт юниксом

Короче говоря, спасибо AlexPA за наводку.

экспериментировал я с ограничением.. Как ни странно, оказалось жесткое ограничение( типа if(x>1)y=1;else if(x<-1)y=-1;else y=x; ) дает самый злой читаемый сочный звук. Остальное подгоняется пре и пост фильтрацией.
Всякие мифы про четность, мягкое ограничение, ступенчатое ограничение не подтвердились.. Что касается динамики, то ее гораздо проще реализовать тоже на прямую в цифре, чем мурыжится с эмуляцией перезаряда емкостей в ламовых каскадах
Вот сэмпл накидал на скорую руку с DI треков от Ola Englund
https://soundcloud.com/polissja/olag55

Если интересно - могу кинуть свой вст плагин и остальные прибамбасы...

deLuther, чем Ваше приведение к мф отличается от классического через hilberт transform http://en.wikipedia.org/wiki/Minimum_phase#Relationship_of_magnitude_response_to_phase_response ?

deLuther, чем Ваше приведение к мф отличается от классического через hilberт transform http://en.wikipedia.org/wiki/Minimum_phase#Relationship_of_magnitude_response_to_phase_response ?

Во-первых, это не моё
А, во-вторых, дана практическая реализация преобразования.
В качестве отправной точки выступал этот материал: http://www.dspguru.com/dsp/howtos/how-to-design-minimum-phase-fir-filters, хотя если делать гомоморфную фильтрацию как описано здесь, то будет неправильно. В конечном счёте сделано как в документации Matlab на функцию rcepst.

Жах Лютий, в плане "плющенья" и чистоты перегруза мне тут гораздо больше нравится. эквализация - не думаю...