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स्पीड बदले बिना पिच बदलना: टाइम-स्ट्रेचिंग की आईने वाली तस्वीर

यह ऑडियो स्पीड बदलने की बिल्कुल उल्टी समस्या है — यहाँ आप चाहते हैं कि पिच बदले जबकि अवधि बिल्कुल वैसी ही रहे।

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वही फिज़िक्स, उल्टी दिशा में लागू

जिस तरह प्लेबैक-रेट बदलाव साइड इफेक्ट के तौर पर स्पीड और पिच को साथ जोड़ते हैं, पिच-शिफ्टिंग को दूसरी दिशा में सक्रिय रूप से उन्हें अलग करना पड़ता है — एल्गोरिदम को फ्रीक्वेंसी कॉन्टेंट बढ़ाना या घटाना होता है जबकि ऑडियो की अवधि पूरी तरह अपरिवर्तित रहनी चाहिए, जिसके लिए सिर्फ प्लेबैक को तेज़ या धीमा करने की बजाय वेवफॉर्म की फ्रीक्वेंसी संरचना का असल में विश्लेषण और पुनर्निर्माण करना पड़ता है। यह तकनीकी रूप से टाइम-स्ट्रेचिंग जैसी ही प्रोसेसिंग की श्रेणी है, बस उल्टी बाध्यता को हल कर रही है।

सेमीटोन व्यावहारिक इकाई है, प्रतिशत नहीं

पिच बदलाव आमतौर पर प्रतिशत की बजाय सेमीटोन (स्टैंडर्ड पश्चिमी म्यूज़िकल स्केल में सबसे छोटा कदम) में मापे जाते हैं, क्योंकि संगीतकार इन्हीं शब्दों में सोचते और बात करते हैं — 12 सेमीटोन ऊपर या नीचे शिफ्ट करना एक पूरा ऑक्टेव है, और सिर्फ 1-2 सेमीटोन के छोटे शिफ्ट का इस्तेमाल किसी वोकल रिकॉर्डिंग की की (key) को साफ तौर पर प्रोसेस्ड लगे बिना सूक्ष्म रूप से समायोजित करने के लिए किया जा सकता है। इस स्केल को समझना किसी मनमाने प्रतिशत का अंदाज़ा लगाने की बजाय एक खास, संगीतमय रूप से सार्थक नतीजा सेट करना कहीं आसान बना देता है।

म्यूज़िक प्रोडक्शन से परे आम व्यावहारिक इस्तेमाल

कराओके या प्रैक्टिस के लिए किसी गाने की की को गायक की वोकल रेंज से मिलाने के लिए बदलना, किसी रिकॉर्डिंग की पिच को ठीक करना जब वह किसी रेफरेंस से थोड़ा हटकर कैप्चर हुई हो (पुराने एनालॉग टेप ट्रांसफर में यह एक आम समस्या है जहाँ प्लेबैक स्पीड ड्रिफ्ट पिच को प्रभावित करता है), और कंटेंट क्रिएशन के लिए कई तरह के वॉइस-इफेक्ट एप्लिकेशन, सब इसी अंतर्निहित क्षमता पर निर्भर करते हैं, बस अलग-अलग मकसद के लिए इस्तेमाल की जाती है।

जहाँ एल्गोरिदम अपनी सीमाएं दिखाना शुरू करता है

टाइम-स्ट्रेचिंग की तरह, पिच-शिफ्टिंग सामान्य बदलाव (कुछ सेमीटोन) को साफ तरीके से संभालती है लेकिन चरम पर सुनाई देने वाले आर्टिफैक्ट लाती है — एक बड़ा ऊपर की तरफ शिफ्ट पतला या रोबोटिक लगना शुरू कर सकता है, जबकि एक बड़ा नीचे की तरफ शिफ्ट धुंधली या कंपकंपाती क्वालिटी ला सकता है, क्योंकि एल्गोरिदम मूल से इतनी दूरी पर ऐसी फ्रीक्वेंसी कॉन्टेंट का पुनर्निर्माण कर रहा है जिसका उसके पास सीधा डेटा नहीं है। एक मामूली रेंज के भीतर रहना सबसे स्वाभाविक लगने वाला नतीजा देता है।

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