Howtosignalprocessing
- Quando você deve normalizar dados?
- Quando você deve normalizar o áudio?
- Quando e por que precisamos normalizar os dados?
- O que normaliza uma faixa de áudio faz?
Quando você deve normalizar dados?
A normalização é útil quando seus dados têm escalas variadas e o algoritmo que você está usando não faz suposições sobre a distribuição de seus dados, como vizinhos mais parecidos e redes neurais artificiais. A padronização pressupõe que seus dados tenham uma distribuição gaussiana (Bell Curve).
Quando você deve normalizar o áudio?
A normalização do áudio é eficaz para criar níveis consistentes entre amostras, tomadas vocais e outros arquivos de áudio antes/durante a mixagem e até para dominar para trazer um grupo de música final, podcast ou mixagens de televisão até um nível consistente.
Quando e por que precisamos normalizar os dados?
Além disso, a normalização dos dados visa remover a redundância de dados, que ocorre quando você tem vários campos com informações duplicadas. Ao remover redundâncias, você pode tornar um banco de dados mais flexível. Nesta luz, a normalização permite expandir um banco de dados e escala.
O que normaliza uma faixa de áudio faz?
A normalização aumenta o nível de pico de um arquivo de áudio por uma quantidade especificada - normalmente para o nível digital mais alto possível sem introduzir distorção através do recorte. A quantidade de aumento de nível é aplicada ao restante do áudio selecionado, preservando as características dinâmicas do arquivo de áudio.
