Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Кіріспе
Essynth – эволюциялық есептеулерге негізделген, генетикалық операторлар мен фитнес-функцияларды қолданып дыбыс жасауға арналған математикалық модель. Essynth-те цифрлық үлгіде алынған дыбыстар (толқын формалары) популяция жиынтығындағы жеке тұлғалар ретінде ұсынылады, бұл уақыт өте келе ұрпақ қадамдары арқылы эволюциялық жолды сипаттайды. Мұнда эволюция халықтың басқа топқа бейімделуі арқылы жүзеге асырылады, бұл топ Мақсатты Топ деп аталады және халықтың эволюциясын басқаратын барлық психоакустикалық ерекшеліктерді қамтиды. Бұл процесс биологиялық жүйелердегі популяциялардың бейімделуін анықтайтын «эволюциялық қысымға» ұқсас. Халықтағы «үздік жеке тұлға» – Мақсатты Топқа ең көп ұқсас тұлға. Басқа детерминистік дыбыс синтезі әдістерінен – сызықтық (мысалы, аддитивті синтез), сызықтық емес (мысалы, жиілік модуляциясы синтезі) және үлгіге негізделген (мысалы, үлгіге негізделген синтез) әдістерден Essynth ерекшеленеді, ол дыбыс синтезінің детерминистік емес әдісі болып табылады, себебі оның нәтижесіндегі дыбыс бірдей параметрлік мәндер үшін бекітілмейді, бірақ уақыт өте келе үздіксіз эволюциялайды. Essynth-те жеке тұлғаның психоакустикалық ерекшеліктерінің жиынтығы генотип деп аталады. Essynth-те генотипті бейнелеудің үш негізгі моделі бар: 1) цифрлық үлгіде алынған дыбыс сегменттері (толқын формалары), 2) қаттылық, биіктік және спектрдің психоакустикалық қисықтары және 3) 3D спектрограмма. Бұл әдіспен синтезделген дыбыс екі процесс арқылы жасалады, олар: Көбейту және Таңдау. Көбейту генетикалық операторларды қолданады: кроссовер және мутация, бұл алдыңғы генотипті өзгерту арқылы жаңа тұлғаларды құруға мүмкіндік береді, ал Таңдау ең жақсы тұлғаларды таңдау үшін, сондай-ақ Мақсатты Топтан тым алыс тұлғаларды жою үшін Hausdorff қашықтығын фитнес-бағалау әдістемесі ретінде пайдаланады. Essynth детерминистік емес әдіс болғандықтан, Мақсатты Топқа жақындасудан басқа, Essynth уақыттағы динамикалық мінез-құлқынан туындайтын бай дыбыс ортасын да жасайды. Табиғаттағыдай, эволюциялық қадамдар ешқашан қайталанбайды, бірақ популяция ішіндегі тұлғалар арасында айқын ұқсастықтар болуы мүмкін.
Essynth is a mathematical model for interactive sound synthesis based on the evolutionary computation which uses genetic operators and fitness functions to create sound. In Essynth, digitally sampled sounds (waveforms) are represented as individuals within a population set that describes an evolutionary path over time in generation steps. Here the evolution is given by the population's adaptation to another set of individuals, called here as the Target Set, which conveys all psychoacoustic features that steers the population evolution. This process is somehow similar to the “evolution pressure” that dictates the adaptation of populations in biological systems. The “best individual” within the population is the one most similar to the Target set. Unlike others deterministic sound synthesis methods such as the linear methods (i. e. additive synthesis), the non linear (i. e. frequency modulation synthesis) and the sample based methods (i. e. sample based synthesis) Essynth is a non deterministic method of sound synthesis once that its resulting sound is not fixed for the same parametric values but continuously evolves over time. In Essynth, the group of individual's psychoacoustic features is called genotype. There are three basic models to represent the genotype in Essynth. They are: 1) digitally sampled sound segments (waveforms), 2) psychoacoustic curves of loudness, pitch and spectrum, and 3) 3D spectrogram. The synthesized sound produced by this method is given by two processes, here called as: Reproduction and Selection. Reproduction uses the genetic operators: crossover and mutation to create new individuals by transforming its predecessor's genotype and Selection uses Hausdorff distance as the fitness evaluation methodology to select the best individuals, as well as eliminating the ones too distant from the Target set. Since Essynth is a non deterministic method, in addition to the convergence to the Target set, Essynth also produces a rich sound environment resulting from its dynamical behavior in time. As in nature, the evolutionary steps never repeat itself, although it may present some strong resemblance or similarity among individuals within the population.