အသံထုတ်လုပ်ရေး စနစ်ရဲ့ အဓိက အစိတ်အပိုင်းတွေက ဘာတွေလဲ။

အသံကို ဆန်းစစ်၊ တိုးတက်၊ ပြန်ထုတ်နိုင်တဲ့ ပုံစံတစ်ခုအဖြစ် အသံကို ပြောင်းလဲတဲ့ အသံ စီမံကိရိယာပါ။ ဂီတထုတ်လုပ်မှု၊ စကားပြော အသိအမှတ်ပြုမှု၊ တိုက်ရိုက် အသံတိုးမြှင့်ခြင်းလို လုပ်ဆောင်ချက်တွေမှာ အရေးပါတဲ့ အခန်းကဏ္ဍကို သရုပ်ဆောင်ပါတယ်။ စနစ်သည် အဓိက အစိတ်အပိုင်း လေးခုကို အားကိုးသည်- Audio Input Devices, Audio Preprocessing, Audio Processing Units နှင့် Output Devices တို့ဖြစ်သည်။ [စာမျက်နှာ ၂၇ ပါ ရုပ်ပုံ] ဒီပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုက တိကျတဲ့ အသံဖမ်းယူမှု၊ ထိရောက်တဲ့ စီမံခန့်ခွဲမှုနဲ့ အရည်အသွေးမြင့် ထုတ်ကုန်တွေကို အာမခံပေးပါတယ်။ ဒီအပိုင်းတွေကို နားလည်ခြင်းက အသံစနစ်တွေက ရှင်းလင်းပြီး စိတ်ဝင်တစား အသံအတွေ့အကြုံတွေ ဘယ်လိုပေးတယ်ဆိုတာကို နားလည်ဖို့ ကူညီပေးတယ်။

အသံသွင်းကိရိယာများ

အသံသွင်းကိရိယာများသည် အသံပြုပြင်ရေး စနစ်၏ အစအမှတ်အဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ ဒီကိရိယာတွေက ပတ်ဝန်းကျင်ကနေ (သို့) အခြားရင်းမြစ်တွေက အသံကို ဖမ်းယူပြီး ဒါကို နောက်ထပ် ပြုပြင်လို့ရတဲ့ ပုံစံတစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းတယ်။ ဒီကိရိယာတွေရဲ့ အခန်းကဏ္ဍကို နားလည်ခြင်းက အသံဟာ စနစ်ထဲကို ဘယ်လိုဝင်ပြီး အဓိက အစိတ်အပိုင်းတွေမှတဆင့် ခရီးစတင်တယ်ဆိုတာကို နားလည်ဖို့ ကူညီပေးပါတယ်။

မိုက်ခရိုဖုန်းများ

မိုက်ခရိုဖုန်းသည် အများဆုံးသုံးသော အသံသွင်းကိရိယာများတွင် ပါဝင်သည်။ အသံလှိုင်းတွေကို ဖမ်းယူပြီး လျှပ်စစ် အချက်ပြမှုအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးခြင်းဖြင့် အသံသွင်းခြင်း၊ ထုတ်လွှင့်ခြင်းနှင့် တိုက်ရိုက် ဖျော်ဖြေမှုအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါတယ်။

မိုက်ခရိုဖုန်းအမျိုးအစားများ (ဥပမာ- ဒိုင်နမ်၊ ကွန်ဒင်းဆာ၊ ရစ်ဘွန်)

မိုက်ခရိုဖုန်းအမျိုးမျိုးရှိပြီး တစ်ခုစီဟာ သီးခြား အသုံးချမှုအတွက် ပုံစံထုတ်ထားတာပါ။ ဒိုင်နမ်မိုက်ခရိုဖုန်းတွေဟာ ခံနိုင်ရည်မြင့်ပြီး အသံဖိအားမြင့်မားတာကို ကိုင်တွယ်နိုင်လို့ တိုက်ရိုက် ဖျော်ဖြေပွဲတွေအတွက် အကောင်းဆုံးပါ။ Condenser မိုက်ခရိုဖုန်းတွေဟာ ပိုမိုသိမ်မွေ့ပြီး အသေးစိတ် အသံကို ဖမ်းယူနိုင်လို့ စတူဒီယို အသံသွင်းမှုအတွက် အကောင်းဆုံးပါ။ ရစ်ဘွန် မိုက်ခရိုဖုန်းများသည် ၎င်းတို့၏ နွေးထွေးပြီး သဘာဝ အသံကြောင့် ကျော်ကြားပြီး အသံများ သို့မဟုတ် အသံတူရိယာများကို မှတ်တမ်းတင်ရန်အတွက် ကျွမ်းကျင်သူများတွင် မကြာခဏ အသုံးပြုသည်။

မိုက်ခရိုဖုန်းများက အသံလှိုင်းများကို လျှပ်စစ် အချက်ပြမှုအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးပုံ

မိုက်ခရိုဖုန်းတွေဟာ အသံလှိုင်းတွေကို လျှပ်စစ် အချက်ပြမှုအဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် အလုပ်လုပ်ပါတယ်။ အသံလှိုင်းတွေက မိုက်ခရိုဖုန်းရဲ့ အကြားအအုတ်ကို ထိတဲ့အခါ တုန်ခါပါတယ်။ ဒီတုန်ခါမှုက လျှပ်စစ်ပတ်လမ်းမှာ အပြောင်းအလဲတွေ ဖန်တီးပြီး မူလအသံကို ကိုယ်စားပြုတဲ့ အချက်ပြမှုတစ်ခု ထုတ်ပေးတယ်။ ဒီဖြစ်စဉ်က အသံကို ပိုမိုပြင်ဆင်ဖို့ တိကျစွာ ဖမ်းယူတာ သေချာစေတယ်။

အခြားအဝင်ကိရိယာများ

မိုက်ခရိုဖုန်းများကို အများအပြား အသုံးပြုကြသော်လည်း အခြားအဝင်ကိရိယာများကလည်း အသံစနစ်များတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍကို ပါဝင်သည်။ ဒီကိရိယာတွေက စနစ်ထဲကို အသံ အချက်ပြမှု အမျိုးမျိုး ထည့်သွင်းခွင့်ပေးတယ်။

Line-in input များ (ဥပမာ၊ ကိရိယာများ၊ ရောစပ်စက်များ)

Line-in input တွေဟာ ပြင်ပ အသံရင်းမြစ်တွေကို စနစ်နဲ့ တိုက်ရိုက် ချိတ်ဆက်ပေးပါတယ်။ လျှပ်စစ်ဂစ်တာ (သို့) ကီးဘုတ်လို တူရိယာတွေဟာ စီမံကိန်းအတွက် အချက်ပြမှုတွေကို ပို့ဖို့ line-in ချိတ်ဆက်မှုတွေကို သုံးတယ်။ အသံအမှတ်အသားများစွာကို ပေါင်းစပ်ပေးသော မီခတ်စက်များသည် ၎င်းတို့၏ ထုတ်ကုန်များကို စနစ်ထဲသို့ ထည့်သွင်းရန် line-in input များကိုလည်း အားကိုးသည်။ ဒီဆက်သွယ်မှုတွေက မတူညီတဲ့ အသံရင်းမြစ်တွေကို အဆက်မပြတ် ပေါင်းစပ်နိုင်အောင် လုပ်ပေးပါတယ်။

ဒစ်ဂျစ်တယ် အသံရင်းမြစ်များ (ဥပမာ၊ ကြိုတင်မှတ်တမ်းတင်ထားသော ဖိုင်များ၊ streaming)

ဒစ်ဂျစ်တယ် အသံရင်းမြစ်တွေက ကြိုတင်မှတ်တမ်းတင်ထားတဲ့ (သို့) တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်ထားတဲ့ အသံကို စနစ်ဆီ တိုက်ရိုက် ပို့ပေးပါတယ်။ ကွန်ပြူတာ သို့မဟုတ် မိုဘိုင်းကိရိယာများတွင် သိမ်းဆည်းထားသော ဖိုင်များနှင့်အတူ streaming platform များတွင် အသံကို ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံစံဖြင့် ပို့လွှတ်ပေးသည်။ ဒီရင်းမြစ်တွေဟာ ဆက်လက်ပြင်ဆင်ဖို့ အရည်အသွေးမြင့် အဝင်ကို အာမခံရင်း အန်နာလော့ကနေ ဒီဂျစ်တယ် ပြောင်းဖို့ လိုအပ်မှုကို ရှောင်ရှားပါတယ်။

အသံ ကြိုတင်ပြင်ဆင်ခြင်း

အသံ ကြိုတင်ပြင်ဆင်ခြင်းသည် နောက်ထပ် ဆန်းစစ်ခြင်း သို့မဟုတ် စီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် အစိမ်းရောင် အသံ အချက်ပြများကို ပြင်ဆင်သည်။ ဤအဆင့်သည် အသံဒေတာသည် သန့်ရှင်း၊ အကောင်းမွန်ပြီး အသုံးချမှုအမျိုးမျိုးအတွက် အသင့်ဖြစ်သည်ကို အာမခံသည်။ အချက်ပြမှု အခြေအနေ၊ နမူနာယူမှု၊ ကွမ်တမ်ပြုခြင်းနဲ့ လက္ခဏာထုတ်ယူမှုတွေမှာ အာရုံစိုက်ခြင်းအားဖြင့် အသံ အချက်ပြမှုတွေရဲ့ အရည်အသွေးနဲ့ အသုံးဝင်မှုကို မြှင့်တင်နိုင်ပါတယ်။

အချက်ပြမှု အခြေအနေ

အချက်ပြမှု အခြေအနေပြုပြင်မှုဟာ ဆူညံသံနဲ့ ဟန်ချက်မညီမှုလို ပြဿနာတွေကို ဖြေရှင်းရင်း အသံ အချက်ပြမှု အရည်အသွေးကို တိုးတက်စေပါတယ်။ ဒီအဆင့်က ဝင်လာတဲ့ အချက်ပြမှု ရှင်းလင်းပြီး နောက်ပိုင်းမှာ ပြုပြင်ဖို့ အဆင်ပြေတာကို အာမခံပေးတယ်။

ဆူညံသံကို လျှော့ချခြင်းနှင့် စစ်ထုတ်ခြင်း

ဆူညံသံကို လျှော့ချပေးခြင်းဖြင့် အသံ အချက်ပြမှုမှ မလိုလားအပ်သော အသံများကို ဖယ်ရှားပေးသည်။ နောက်ခံအသံ၊ လျှပ်စစ်အနှောက်အယှက်များ သို့မဟုတ် ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ အနှောက်အယှက်များကြောင့် အသံအရည်အသွေး ကျဆင်းနိုင်သည်။ အောက်တန်း၊ အထက်တန်း သို့မဟုတ် ဘန်းတန်း ဖြတ်သန်းမှု စသည်တို့ကဲ့သို့သော စစ်ဆေးမှုများသည် မလိုအပ်သော ကြိမ်နှုန်းများကို ဖယ်ရှားရာတွင် လိုလားသော ကြိမ်နှုန်းများကို သီးခြားထားရန် ကူညီပေးသည်။ အသံ အချက်ပြမှု ရှင်းလင်းပြီး အာရုံစိုက်နေတာကို သေချာစေဖို့ ဒီနည်းတွေကို သုံးနိုင်ပါတယ်။

အချိုးအစားချခြင်းနှင့် အတိုးအလျှော့ပေးခြင်း

Equalizer က အသံ အချက်ပြမှုတစ်ခုထဲက ကြိမ်နှုန်း အမျိုးမျိုးပါတဲ့ အစိတ်အပိုင်းတွေရဲ့ ဟန်ချက်ညီမှုကို ပြင်ပါတယ်။ လိုချင်တဲ့ အသံအရည်အသွေးကို ရရှိဖို့ သီးခြား ကြိမ်နှုန်းတွေကို အလေးပေး (သို့) လျှော့ချနိုင်ပါတယ်။ gain ကိုပြင်ဆင်ခြင်းက အချက်ပြမှု amplitude ကို အကောင်းဆုံးအကွာအဝေးအတွင်းမှာ တည်ရှိစေပါတယ်။ ဒီအဆင့်က ပုံပျက်မှုကို တားဆီးပြီး အသံတစ်လျှောက်မှာ တစ်သမတ်တည်း အသံပမာဏကို အာမခံတယ်။

နမူနာယူခြင်းနှင့် အရေအတွက်သတ်မှတ်ခြင်း

နမူနာယူခြင်းနှင့် ကွမ်တမ်ပြုခြင်းသည် အန်နာလော့ အသံ အချက်ပြများကို ဒစ်ဂျစ်တယ် ပုံစံများသို့ ပြောင်းလဲစေသည်။ ဒီဖြစ်စဉ်က ဒစ်ဂျစ်တယ် ကိရိယာတွေကို သုံးပြီး အသံကို သိမ်းဆည်း၊ ဆန်းစစ်၊ ပြုပြင်ဖို့ ခွင့်ပြုပါတယ်။

နမူနာယူနှုန်းနှင့် အနက်

နမူနာယူနှုန်းက အသံအချက်ပြမှုကို တစ်စက္ကန့်မှာ ဘယ်လောက် မကြာခဏ တိုင်းတာတာတာကို သတ်မှတ်ပါတယ်။ ပိုမြင့်တဲ့ နမူနာကောက်ယူမှုနှုန်းက ပိုသေးစိတ်ကို ဖမ်းယူပေးပြီး ပိုကောင်းတဲ့ အသံအရည်အသွေးကို ရလာစေပါတယ်။ အနက်က နမူနာတိုင်းရဲ့ အမြင်ကို သတ်မှတ်ပေးပါတယ်။ ပိုကြီးတဲ့ ဘစ်နက်က ပိုကျယ်ပြန့်တဲ့ ဒိုင်နမ်နစ် ကွင်းဆက်ကို ပေးပြီး အသံထဲက သိမ်မွေ့တဲ့ အသေးစိတ်တွေကို ထိန်းသိမ်းပေးပါတယ်။ မှန်ကန်တဲ့ နမူနာကောက်ယူမှုနှုန်းနဲ့ ဘစ်နက်ကို ရွေးချယ်ခြင်းက မူလ အသံရဲ့ တိကျတဲ့ ဒစ်ဂျစ်တယ် ကိုယ်စားပြုမှုကို အာမခံပေးပါတယ်။

အလျားပြောင်းခြင်းတိုက်ဖျက်ရေး စစ်ဆေးရေးကိရိယာများ၏ အရေးပါမှု

နမူနာယူမှုဖြစ်စဉ်အတွင်း အပြောင်းအလဲမဖြစ်စေတဲ့ စစ်ဆေးရေးကိရိယာတွေက အပြောင်းအလဲကို တားဆီးပါတယ်။ နမူနာယူမှုနှုန်းဟာ သိပ်နိမ့်တဲ့အခါမှာ၊ ကြိမ်နှုန်းမြင့် အစိတ်အပိုင်းတွေဟာ အမည်ပြောင်းလို့ သိကြတဲ့ အနုပညာပစ္စည်းတွေကို ဖန်တီးနိုင်တယ်။ ဒီစစ်ဆေးရေးကိရိယာတွေက Nyquist ကန့်သတ်ချက်ထက် ပိုမြင့်တဲ့ ကြိမ်နှုန်းတွေကို ဖယ်ရှားပေးပြီး နမူနာယူထားတဲ့ အသံဟာ မူလ အချက်ပြမှုအတိုင်း ဆက်ရှိနေတာကို သေချာစေပါတယ်။ anti-aliasing filter များကို အသုံးပြုခြင်းသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ဖြစ်စဉ်အတွင်း အသံ၏ တည်ကြည်မှုကို ထိန်းသိမ်းရန် ကူညီပေးသည်။

Feature Extraction ကို ထုတ်ယူခြင်း

Feature extraction က အသံ အချက်ပြမှုတွေရဲ့ အဓိက လက္ခဏာတွေကို ဖော်ထုတ်ပါတယ်။ ဒီလက္ခဏာတွေဟာ စကားပြော အသိအမှတ်ပြုမှု၊ ဂီတ ဆန်းစစ်မှု၊ စက်သင်ယူမှု အက်ပ်တွေလို အလုပ်တွေအတွက် မရှိမဖြစ်ပါ။

စကေးပိုင်း ဆန်းစစ်မှု (ဥပမာ FFT၊ စကေးပိုင်းဂရပ်များ)

ရောင်စဉ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုက အသံ အချက်ပြမှုတွေကို ၎င်းတို့ရဲ့ ကြိမ်နှုန်း အစိတ်အပိုင်းတွေအဖြစ် ခွဲခြားပါတယ်။ မြန်မြန် Fourier Transform (FFT) နဲ့ spectrograms လိုနည်းပညာတွေက အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှ ကြိမ်နှုန်းတွေ ပြောင်းလဲပုံကို မြင်ယောင်ပြသပါတယ်။ ဒီကိရိယာတွေက အသံရဲ့ တည်ဆောက်ပုံကို နားလည်ဖို့နဲ့ အဆင် (သို့) အမှားတွေကို ရှာဖွေဖို့ ကူညီပေးတယ်။

စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များအတွက် အဓိက လက္ခဏာများ (ဥပမာ MFCCs)

စက်သင်ယူမှု ပုံစံတွေဟာ လေ့ကျင့်မှုနဲ့ ယူဆချက်အတွက် သီးခြား အသံလက္ခဏာတွေကို အားကိုးပါတယ်။ Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) ကို စကားပြောနှင့် အသံမှတ်သားမှုတာဝန်များတွင် ကျယ်ပြန့်စွာအသုံးပြုသည်။ ဒီလက္ခဏာတွေဟာ အသံရဲ့ အမြင်ပိုင်း ရှုထောင့်တွေကို ဖမ်းယူပြီး အသံကူညီသူ (သို့) ဂီတခွဲခြားမှုလို လုပ်ဆောင်ချက်တွေအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်စေတယ်။ သင့်ရဲ့ ပုံစံတွေကို ထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်ဖို့ မှန်ကန်တဲ့ လက္ခဏာတွေကို ထုတ်ယူခြင်းပါ။

အသံထုတ်လုပ်ရေး ယူနစ်များ

အသံထုတ်လုပ်ရေး ယူနစ်များသည် အသံ အချက်ပြမှုများကို ပြောင်းလဲ၊ မြှင့်တင်ခြင်း၏ အဓိကတာဝန်များကို ဆောင်ရွက်သည်။ ဒီယူနစ်တွေက ရှုပ်ထွေးတဲ့ လုပ်ဆောင်မှုတွေ လုပ်ပြီး သင်ကြားရတဲ့ အသံကို ပုံသွင်းပေးတယ်။ ၎င်းတို့တွင် ဟက်ဒ်ဝဲ အစိတ်အပိုင်းများ၊ အတုဦးနှောက် မော်ဒယ်များနှင့် ဆော့ဝဲ ကိရိယာများ ပါဝင်သည်။ တစ်ခုစီဟာ အရည်အသွေးမြင့် အသံထွက်ကို အာမခံရာမှာ အရေးပါတဲ့ ကဏ္ဍတစ်ခု ပါဝင်ပါတယ်။

Digital Signal Processors (DSPs) များ

Digital Signal Processor (DSP) များမှာ အချိန်နှင့်တပြေးညီ အသံထုတ်လုပ်မှုအတွက် ပုံစံထုတ်ထားသော အထူးပစ္စည်းများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့ဟာ အမြန်နှုန်းမြင့်ဖြင့် တွက်ချက်မှုများကို ပြုလုပ်ကြရာ ချက်ချင်း ရလဒ်များ လိုအပ်တဲ့ အသုံးများအတွက် ၎င်းတို့ဟာ မရှိမဖြစ် လိုအပ်ပါတယ်။

DSP များ၏ အခန်းကဏ္ဍ

DSP တွေဟာ အသံ အချက်ပြမှုတွေကို တိကျမှုနဲ့ အမြန်နှုန်းနဲ့ စီမံပေးပါတယ်။ ၎င်းတို့ဟာ စစ်ထုတ်ခြင်း၊ ညီမျှခြင်းနဲ့ လှုပ်ရှားမှု အလျား ထိန်းချုပ်ခြင်းလို အလုပ်တွေကို ကိုင်တွယ်ပါတယ်။ တိုက်ရိုက် အသံစနစ်များတွင် DSP များက အသံပြင်ဆင်မှုများကို ချက်ချင်း ဖြစ်ပေါ်စေပြီး နှောင့်နှေးမှုများကို ရှောင်ရှားပေးသည်။ တိုက်ရိုက် တင်ဆက်မှု သို့မဟုတ် ထုတ်လွှင့်မှုများအတွင်း အသံအရည်အသွေးကို ထိန်းသိမ်းရန် DSP များကို အားကိုးနိုင်သည်။

အများသုံး DSP အယ်လ်ဂိုရစ်သမ်များ (ဥပမာ၊ ဖိနှိပ်ခြင်း၊ ပြန်ကြားခြင်း)

DSP တွေဟာ အသံ အချက်ပြမှုတွေကို ပြောင်းလဲဖို့ အယ်လ်ဂိုရီသမ်တွေကို သုံးပါတယ်။ ဖိအားပေးခြင်းအားဖြင့် အသံရဲ့ လှုပ်ရှားမှုအကွာအဝေးကို လျှော့ချပေးပြီး အသံအသံကြီးနဲ့ အသံအသံသေးတွေကို ဟန်ချက်ညီစေပါတယ်။ Reverb က အသံကို နက်နဲမှုနဲ့ နေရာအကွာအဝေးကို ထည့်ပေးပြီး ဖျော်ဖြေပွဲရုံတွေ (သို့) အခန်းငယ်တွေလို ပတ်ဝန်းကျင်တွေကို တုပပါတယ်။ ဒီအယ်လ်ဂိုရစ်သမ်တွေဟာ အသံကို သီးခြား လိုအပ်ချက်တွေကို ဖြည့်ဆည်းပေးရင်း နားထောင်ခြင်း အတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ပေးပါတယ်။

AI နှင့် စက်သင်ယူမှု ပုံစံများ

ဉာဏ်ရည်တု (AI) နဲ့ စက်သင်ယူမှု ပုံစံတွေဟာ အသံထုတ်လုပ်မှုကို တော်လှန်ပြောင်းလဲစေခဲ့တယ်။ ၎င်းတို့ဟာ စနစ်တွေကို အရင်က မဖြစ်နိုင်ခဲ့တဲ့ နည်းလမ်းတွေနဲ့ အသံဒေတာကို ဆန်းစစ်၊ လိုက်ဖက်အောင် လုပ်ခွင့်ပေးတယ်။

အသံထုတ်လုပ်မှုတွင် AI ၏ အသုံးများ (ဥပမာ- စကားပြော အသိအမှတ်ပြုခြင်း၊ ဆူညံသံဖျက်ခြင်း)

AI ဟာ စကားပြော အသိအမှတ်ပြုမှုနဲ့ ဆူညံသံဖျက်ခြင်းလို အက်ပ်တွေကို အားပေးပါတယ်။ စကားပြော အသိအမှတ်ပြုစနစ်များက စကားပြောဆိုခြင်းများကို စာသားအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးလျက် အသံကူညီရေးကိရိယာများနှင့် စာသားကို ရေးသားရေး ဝန်ဆောင်မှုများကို လုပ်ပေးကြသည်။ ဆူညံသံကို ဖျက်သိမ်းခြင်းဖြင့် မလိုလားအပ်သော နောက်ခံအသံများကို ဖယ်ရှားပေးခြင်းဖြင့် ဖုန်းခေါ်ဆိုမှု သို့မဟုတ် အသံသွင်းမှုများကို ပိုမိုရှင်းလင်းစေသည်။ ဒီနည်းပညာတွေဟာ တိကျပြီး ထိရောက်တဲ့ ရလဒ်တွေ ပေးဖို့ AI ကို အားကိုးတယ်။

အသံမော်ဒယ်များတွင် သင်တန်းနှင့် ကောက်ချက်ချခြင်း

စက်သင်ယူမှု ပုံစံတွေဟာ ထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်ဖို့ လေ့ကျင့်မှု လိုအပ်ပါတယ်။ လေ့ကျင့်မှုအတွင်းမှာ မော်ဒယ်ဟာ အသံရဲ့ ဒေတာစုကြီးတွေကနေ ပုံစံတွေကို သင်ယူပါတယ်။ သင်တန်းပေးပြီးတာနဲ့ မော်ဒယ်ဟာ အသံဒေတာအသစ်တွေကို စီမံဖို့ inference ကို သုံးပါတယ်။ ဥပမာ စကားပြော အသိအမှတ်ပြုမှု ပုံစံဟာ ၎င်းရဲ့ လေ့ကျင့်မှုအပေါ် အခြေခံပြီး ပြောတဲ့ စကားလုံးတွေကို သိမှတ်ပါတယ်။ ဒီဖြစ်စဉ်ကို နားလည်ခြင်းက AI ဟာ အသံစနစ်တွေကို ဘယ်လို တိုးတက်စေတယ်ဆိုတာကို နားလည်ဖို့ ကူညီပေးပါတယ်။

ဆော့ဝဲအထောက်အထားဖြင့် ပြုပြင်မှု

ဆော့ဝဲအထောက်အထားဖြင့် ပြုပြင်မှုသည် အသံပြုပြင်မှုတွင် ပျော့ပြောင်းမှုနှင့် ရယူနိုင်မှုကို ပေးသည်။ အသံ အချက်ပြမှုတွေကို ထိန်းချုပ်၊ မြှင့်တင်ဖို့ ဒစ်ဂျစ်တယ် ကိရိယာတွေကို သုံးခွင့်ပေးတယ်။

DAWs (ဒီဂျစ်တယ် အသံအလုပ်ရုံများ) နှင့် plugins များ

Digital Audio Workstations (DAWs) သည် အသံကို မှတ်တမ်းတင်ခြင်း၊ တည်းဖြတ်ခြင်းနှင့် ရောစပ်ခြင်းအတွက် ဆော့ဝဲပလက်ဖောင်းဖြစ်သည်။ သူတို့ဟာ multitrack editing နဲ့ အသံဒီဇိုင်းလို အလုပ်တွေအတွက် ကိရိယာတွေ ပေးပါတယ်။ Plugins တွေက DAW တွေရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်တွေကို တိုးချဲ့ပေးပြီး Equalization (သို့) Reverb လို သက်ရောက်မှုတွေ ထည့်ပေးပါတယ်။ DAWs နဲ့ plugins တွေကို အသုံးပြုပြီး ကျွမ်းကျင်တဲ့ အရည်အသွေးရှိတဲ့ အသံပရိုဂျက်တွေ ဖန်တီးနိုင်ပါတယ်။

Cloud-based အသံထုတ်လုပ်မှု

Cloud-based audio processing က ဒေသတွင်း hardware ကို မမှီဘဲ အသံပရောဂျက်တွေကို လုပ်ဆောင်ဖို့ သင့်ကို ခွင့်ပြုပါတယ်။ ဒီဝန်ဆောင်မှုတွေဟာ အဝေးက ဆာဗာတွေမှာ အသံဒေတာကို စီမံခန့်ခွဲပြီး စကေးချဲ့နိုင်မှုနဲ့ အဆင်ပြေမှုကို ပေးပါတယ်။ ဥပမာ၊ အသံဖိုင်တွေကို တည်းဖြတ်ဖို့ (သို့) အဆင့်မြင့် သက်ရောက်မှုတွေကို သုံးဖို့ cloud platform တွေကို သုံးနိုင်ပါတယ်။ ဒီနည်းလမ်းက ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို လွယ်ကူစေပြီး စွမ်းအားရှိတဲ့ ဒေသတွင်းစနစ်တွေ လိုအပ်မှုကို လျော့စေပါတယ်။

ထုတ်လွှတ်မှု ကိရိယာများ

ထုတ်လွှတ်မှု ကိရိယာတွေဟာ နောက်ဆုံး အသံကို နားထောင်သူဆီ ပို့ဆောင်ရာမှာ အရေးပါတဲ့ အခန်းကဏ္ဍကို သရုပ်ဆောင်ပါတယ်။ ဒီကိရိယာတွေက ပြုပြင်ထားတဲ့ အသံ အချက်ပြမှုတွေကို အသံ (သို့) အခြား အသုံးဝင်တဲ့ ဖော်မာတွေအဖြစ် ပြောင်းတယ်။ ၎င်းတို့ရဲ့ လုပ်ဆောင်ချက်တွေကို နားလည်ခြင်းက သင့်ရဲ့ အသံ စီမံခန့်ခွဲမှု လိုအပ်ချက်တွေအတွက် မှန်ကန်တဲ့ ကိရိယာတွေကို ရွေးချယ်ဖို့ ကူညီပေးပါတယ်။

ဟောပြောသူများ

စပီကာတွေဟာ လျှပ်စစ် အချက်ပြမှုတွေကို ကြားနိုင်တဲ့ အသံအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးတဲ့ မရှိမဖြစ် ထုတ်လွှတ်တဲ့ ကိရိယာတွေပါ။ ဒါတွေကို ကျွမ်းကျင်တဲ့ စတူဒီယိုကနေ အsertိုင်းမျက်နှာ ဖျော်ဖြေရေး စနစ်တွေပေါ့။

အသံချဲ့စက်အမျိုးအစားများ (ဥပမာ- စတူဒီယို မော်နီတာများ၊ စားသုံးသူသုံး)

ဟောပြောသူတွေဟာ အမျိုးမျိုးရှိပြီး တစ်ခုစီဟာ သီးခြားရည်ရွယ်ချက်တွေနဲ့ ပုံစံထုတ်ထားတာပါ။ စတူဒီယို မော်နီတာတွေဟာ တိကျတဲ့ အသံပြန်ထုတ်မှုကို ပေးပြီး အသံကို ရောစပ်၊ ကျွမ်းကျင်ဖို့ အကောင်းဆုံး ဖြစ်စေတယ်။ သူတို့ဟာ အသားအရောင်တွေ မပါဘဲ အသေးစိတ်တိုင်းကို ကြားနိုင်အောင် လုပ်ပေးကြတယ်။ အခြားတစ်ဖက်တွင် စားသုံးသူအဆင့် အသံချဲ့စက်များတွင် ပိုမိုနှစ်သက်ဖွယ် နားထောင်မှု အတွေ့အကြုံအတွက် တိုးတက်သော bass နှင့် treble ကို ဦးစားပေးသည်။ ဒါတွေကို အိမ်သုံး ရုပ်ရှင်ရုံများ (သို့) ကိုယ်ပိုင် အသံတပ်ဆင်မှုတွေမှာ အများအားဖြင့် အသုံးပြုပါတယ်။

အသံအသံသွင်းစက်များက လျှပ်စစ်အချက်ပြမှုကို အသံလှိုင်းများအဖြစ် ဘယ်လိုပြောင်းလဲ

စပီကာတွေဟာ လျှပ်စစ် အချက်ပြမှုတွေကို အသံလှိုင်းတွေအဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် အလုပ်လုပ်ပါတယ်။ လျှပ်စစ် အချက်ပြမှုက သံလိုက်စက်ကွင်းကို ဖန်တီးတဲ့ စုပ်ပိုးမှုတစ်ခုကနေ ဖြတ်သန်းတယ်။ ဒီကွင်းက အကြားမှာ သံလိုက်နဲ့ တုံ့ပြန်ပါတယ်။ ဒီအကြားအခွံက တုန်ခါပြီး မူလ အသံ အချက်ပြမှုနဲ့ ကိုက်ညီတဲ့ အသံလှိုင်းတွေ ထုတ်ပေးတယ်။ ဒီဖြစ်စဉ်က ကြားရတဲ့ အသံဟာ ပြုပြင်ထားတဲ့ အချက်ပြမှုရဲ့ သစ္စာရှိတဲ့ ပြန်ထုတ်မှုဖြစ်တာကို သေချာစေတယ်။

နားကြပ်များ

နားကြပ်တွေက အသံကို ခံစားဖို့ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးနဲ့ သယ်ဆောင်လို့ရတဲ့ နည်းလမ်းတစ်ခု ပေးပါတယ်။ ၎င်းတို့ဟာ အသံပြင်ဆင်ခြင်း (သို့) သာမန်နားထောင်ခြင်းလို တိကျမှု (သို့) သီးသန့်မှု လိုအပ်တဲ့ ဇာတ်ညွှန်းတွေမှာ မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါတယ်။

ပွင့်နေတဲ့ နောက်ကျောနဲ့ ပိတ်ထားတဲ့ နောက်ကျော နားကြပ်

နားကြပ်တွေကို ပွင့်ပြီးနောက်ကျောနဲ့ ပိတ်ထားတဲ့နောက်ကျော ပုံစံတွေအဖြစ် ခွဲခြားထားပါတယ်။ နောက်ကျောဖွင့်ထားတဲ့ နားကြပ်တွေက နားခွက်တွေထဲကို လေကို ဖြတ်သန်းခွင့်ပေးပြီး သဘာဝကျပြီး ကျယ်ပြန့်တဲ့ အသံကို ဖန်တီးပေးပါတယ်။ သူတို့ဟာ တိတ်ဆိတ်တဲ့ ပတ်ဝန်းကျင်မှာ ဝေဖန်တဲ့ နားထောင်မှုအတွက် အကောင်းဆုံးပါ။ ဒါပေမဲ့ ပိတ်ထားတဲ့ နားကြပ်တွေက အပြင်က ဆူညံသံတွေကို ပိတ်ပေးပြီး အသံပေါက်မသွားအောင် ကာကွယ်ပေးပါတယ်။ ဒီဒီဇိုင်းက အသံသွင်းပွဲတွေ (သို့) ဆူညံတဲ့ ပတ်ဝန်းကျင်အတွက် သင့်တော်စေတယ်။

အသံထုတ်လုပ်မှုအတွက် နားကြပ်အတွက် အသုံးပြုမှု ကိစ္စရပ်များ

နားကြပ်တွေဟာ အသံထုတ်လုပ်မှုမှာ ရည်ရွယ်ချက် အမျိုးမျိုးရှိပါတယ်။ ကျွမ်းကျင်သူတွေ ဒါတွေကို အသံသွင်းခြင်း (သို့) ရောစပ်ခြင်းအတွင်း စောင့်ကြည့်ဖို့ သုံးတယ်။ အသံထွက်သူတွေကို သတိမမူမိနိုင်တဲ့ မသိမသာ အသေးစိတ်တွေကို ရှာဖွေဖို့ ကူညီပေးတယ်။ သာမန်သုံးစွဲသူများအတွက် နားကြပ်များသည် ဂီတ၊ podcast သို့မဟုတ် ဂိမ်းကစားခြင်းအတွက်ဖြစ်စေ၊ အပြည့်အဝနားထောင်မှုအတွေ့အကြုံတစ်ခုပေးသည်။

အခြားထုတ်လုပ်မှုနည်းလမ်းများ

အသံချဲ့စက်များနှင့် နားကြပ်များအပြင် အခြားထုတ်လုပ်မှုနည်းလမ်းများက အသံပို့လွှတ်ရာတွင် ပျော့ပြောင်းမှုနှင့် လိုက်ဖက်မှုကို အာမခံပေးသည်။

ဒစ်ဂျစ်တယ်ထွက်ပစ္စည်းများ (ဥပမာ ဖိုင်ပုံစံများ၊ streaming)

ဒစ်ဂျစ်တယ်ထွက်နှုန်းတွေက အသံကို ပုံစံအမျိုးမျိုးမှာ သိမ်းဆည်း၊ ပို့လွှတ်ခွင့်ပေးတယ်။ MP3, WAV, FLAC လို ဖိုင်ပုံစံတွေဟာ အရည်အသွေးနဲ့ ဖိုင်အရွယ်အစားကို ဟန်ချက်ညီအောင် မတူညီတဲ့ လိုအပ်ချက်တွေကို ဖြည့်ဆည်းပေးပါတယ်။ အသံလွှင့်တဲ့ ပလက်ဖောင်းတွေဟာ အွန်လိုင်းကနေ နားထောင်သူတွေကို တိုက်ရိုက် အသံပို့ပေးပါတယ်။ ဒီနည်းလမ်းတွေက သင့်အသံအရည်အသွေးကို ထိခိုက်စေခြင်းမရှိပဲ ပရိတ်သတ်အများအပြားဆီ ရောက်ရှိစေပါတယ်။

ဗီဒီယို သို့မဟုတ် အခြားမီဒီယာများနှင့် တစ်ပြိုင်နက်တည်းဖြတ်ခြင်း

အသံသည် ဗီဒီယို သို့မဟုတ် အခြားမီဒီယာများနှင့်အတူ မကြာခဏပါလာသည်။ synchronization က အသံကို အမြင်ပိုင်း အစိတ်အပိုင်းတွေနဲ့ ပြည့်စုံစွာ ညှိပေးပါတယ်။ ဒါက ရုပ်ရှင်ထုတ်လုပ်မှု၊ တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်မှု၊ ဒါမှမဟုတ် မီဒီယာ တင်ဆက်မှုလို အက်ပ်တွေမှာ အရေးပါပါတယ်။ သင့်တော်တဲ့ အချိန်ကိုက်မှုက အတွေ့အကြုံတစ်ခုလုံးကို မြှင့်တင်ပေးပြီး အကြောင်းအရာကို ပိုပြီး ဆွဲဆောင်မှုရှိပြီး ကျွမ်းကျင်မှုရှိစေပါတယ်။

---

အသံထုတ်လုပ်ရေး စနစ်ရဲ့ အဓိက အစိတ်အပိုင်းတွေကို နားလည်ခြင်းက အသံကို input မှ output သို့ ဘယ်လိုပြောင်းလဲဆိုတာ ရှင်းလင်းစွာ မြင်နိုင်စေပါတယ်။ အစိတ်အပိုင်းတိုင်း input device များ၊ preprocessing unit များ၊ processing unit များနှင့် output device များသည် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍတစ်ခု ပါဝင်သည်။ ဒီအပိုင်းတွေဟာ အသံကို အဆက်မပြတ် ဖမ်းယူ၊ စီမံ၊ ပို့ဆောင်ဖို့ အတူတကွ လုပ်ဆောင်တယ်။ ၎င်းတို့ရဲ့ အပြန်အလှန် မှီခိုမှုကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့ဟာ အရည်အသွေးမြင့် အသံအတွေ့အကြုံတွေကို ဘယ်လို ဖန်တီးပေးကြတာကို နားလည်နိုင်ပါတယ်။ သင်ဟာ ကျွမ်းကျင်သူ (သို့) ဝါသနာရှင်ဖြစ်ဖြစ် ဒီအပိုင်းတွေကို ကျွမ်းကျင်ခြင်းက အသံစနစ်တွေနဲ့ ထိရောက်စွာ အလုပ်လုပ်ဖို့ သင့်အစွမ်းကို မြှင့်တင်ပေးတယ်။