Howtosignalprocessing
- Quand devriez-vous normaliser les données?
- Quand devriez-vous normaliser l'audio?
- Quand et pourquoi avons-nous besoin de normaliser les données?
- Que fait la normalisation d'une piste audio?
Quand devriez-vous normaliser les données?
La normalisation est utile lorsque vos données ont des échelles variables et que l'algorithme que vous utilisez ne fait pas d'hypothèses sur la distribution de vos données, telles que les voisins les plus. La normalisation suppose que vos données ont une distribution gaussienne (courbe de cloche).
Quand devriez-vous normaliser l'audio?
La normalisation de l'audio est efficace pour créer des niveaux cohérents entre les échantillons, les prises vocales et d'autres fichiers audio avant / pendant le mixage et même pour la maîtrise pour apporter un groupe de musiques finales, de podcast ou de télévision à un niveau cohérent.
Quand et pourquoi avons-nous besoin de normaliser les données?
De plus, la normalisation des données vise à supprimer la redondance des données, qui se produit lorsque vous avez plusieurs champs avec des informations en double. En supprimant les redondances, vous pouvez rendre une base de données plus flexible. Dans cette optique, la normalisation vous permet finalement d'étendre une base de données et une échelle.
Que fait la normalisation d'une piste audio?
La normalisation augmente le niveau de pointe d'un fichier audio d'un montant spécifié - généralement à son niveau numérique le plus élevé possible sans introduire de distorsion par coupure. La quantité d'augmentation de niveau est appliquée au reste de l'audio sélectionné, en préservant les caractéristiques dynamiques du fichier audio.
