Después de pasar mucho tiempo persiguiendo la síntesis de sonido, actualicé mis recuerdos con un blog web: Muestreo vs. Síntesis de modelado físico. Fue divertido lo divididas que estaban las opiniones. El muestreo, por supuesto, está asintóticamente cerca del sonido real, mientras que el modelado intenta producir el sonido a partir de ecuaciones con un número limitado de parámetros. El modelaje aparentemente ha avanzado considerablemente en los últimos años. Algunos que parecían informados argumentaron que podría producir sonidos más naturales que el muestreo.
En el contexto más amplio de su pregunta, creo que la respuesta es que los humanos han desarrollado una excelente habilidad para distinguir los sonidos. Podemos distinguir un Stradivarius de un violín o incluso otros violines finos. En general, un oyente puede reconocer sonidos producidos a partir de instrumentos reales y detectará sonidos que no lo son.
El enfoque más efectivo en estos días es una mezcla de muestreo con, básicamente, como se llame, el modelado físico de las microarticulaciones que ocurren principalmente durante la etapa de ataque de la envolvente de un sonido, donde la variación más dinámica y tímbrica se produce en el rango más amplio. . Ese dinamismo se puede representar de manera más efectiva con el modelado, y luego ese modelado se puede combinar con la parte muestreada del sonido, para que obtenga lo mejor de ambos mundos.
- Cómo entender 'las redes neuronales están capacitadas para aprender la distribución de datos'
- ¿Cuáles son algunas de las cosas que la inteligencia artificial y la computación cuántica tienen el potencial de hacer por la humanidad?
- ¿Por qué hay tantas preocupaciones sobre la inteligencia artificial? Si somos los creadores de estas supermáquinas, ¿no tenemos el control total de ellas?
- ¿Qué aplicaciones se pueden construir con TensorFlow en el futuro?
- ¿Podemos usar el aprendizaje automático para encontrar las pasiones de las personas?
quoth: Gadibus usque ad Auroram
A medida que avanza el arte de la síntesis, la brecha puede reducirse, pero solo con una tecnología sofisticada aplicada con habilidad.
