Сравнивайте с английским: нажмите на абзац — оригинал откроется в окне. Кнопка EN под абзацем показывает его прямо в тексте.
Введение
Essynth — это математическая модель интерактивного синтеза звука, основанная на эволюционных вычислениях, использующая генетические операторы и функции пригодности для создания звука. В Essynth цифровые звуки (волновые формы) представлены как индивидуумы в составе популяции, описывающей эволюционный путь во времени в поколениях. Эволюция здесь определяется адаптацией популяции к другому набору индивидуумов, называемому Целевым набором, который передает все психоакустические характеристики, направляющие эволюцию популяции. Этот процесс в некотором роде аналогичен "эволюционному давлению", определяющему адаптацию популяций в биологических системах. "Лучший индивид" в популяции – это тот, который наиболее похож на Целевой набор. В отличие от других детерминированных методов синтеза звука, таких как линейные методы (например, аддитивный синтез), нелинейные (например, частотная модуляция) и методы, основанные на сэмплах (например, сэмплирование), Essynth является недетерминированным методом синтеза звука, поскольку результирующий звук не фиксирован при одних и тех же параметрических значениях, а непрерывно эволюционирует во времени. В Essynth совокупность психоакустических характеристик индивидуума называется генотипом. Существует три основные модели для представления генотипа в Essynth: 1) цифровые звуковые сегменты (волновые формы), 2) психоакустические кривые громкости, высоты тона и спектра, и 3) 3D-спектрограмма. Синтезируемый звук, создаваемый этим методом, формируется двумя процессами, которые здесь называются: Воспроизведением и Отбором. Воспроизведение использует генетические операторы: кроссовер и мутацию для создания новых индивидуумов путем преобразования генотипа предшественника, а Отбор использует расстояние Хаусдорфа в качестве методологии оценки пригодности для выбора лучших индивидуумов, а также для исключения тех, которые слишком далеки от Целевого набора. Поскольку Essynth является недетерминированным методом, помимо сходимости к Целевому набору, Essynth также создает богатую звуковую среду, являющуюся результатом его динамического поведения во времени. Как и в природе, эволюционные шаги никогда не повторяются, хотя между индивидуумами в популяции может наблюдаться значительное сходство.
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.