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Docs, die klingen, als hätte sie ein praktizierender Engineer geschrieben.
Praktische Referenzen zu DSP, Audioanalyse, Echtzeit-Audio unter Android, Mustern für Barrierefreiheit, Voice-QA und den Engineering-Entscheidungen hinter jedem Lab.
MixLab 3
- IntroWas integrierte LUFS dir wirklich sagenIntegrierte LUFS sind der Lautheitswert, auf den es ankommt, und der Wert, den die meisten „Loudness”-Tools auf subtile Weise falsch ermitteln.
- PracticalDen Crest-Faktor lesen, ohne sich selbst zu täuschenDer Crest-Faktor ist die am einfachsten zu berechnende Dynamikkennzahl, und die am einfachsten falsch zu lesende.
- DeepMid/Side-Zerlegung in WebAudioSummen- und Differenzsignale sind die richtige Art, über Stereo nachzudenken. Hier ist der WebAudio-API-Code dafür.
VoiceLab 6
- IntroWarum die Füllwortdichte wichtiger ist als die Füllwortanzahl"Ähs" zu zählen ist die falsche Messgröße. Die Dichte verrät, ob sie ein Problem sind.
- PracticalEin pragmatisches Loudness-Ziel für PodcastsDas richtige Loudness-Ziel für Sprach-Podcasts ist nicht dasselbe wie für Musik. Hier sind die Zahlen und das Warum.
- DeepWas der Hüllkurvenabfall nach Sprache wirklich misstWir haben aus dem Abfall nach jeder Phrase einen günstigen Hall-Schätzer gebaut und ihn gegen 24 gemessene Räume geprüft. Er misst keinen Hall. Hier sind die Zahlen und was wir geändert haben.
- PracticalMit einem Klatschen messen, wie lange ein Raum nachhalltDas Profil room liest die Nachhallzeit pro Oktavband aus einem Klatschen, einem Ballonknall, einer Impulsantwort oder einem Sweep. Wie man es aufnimmt, wie man die Antwort liest und wie weit die Zahlen geprüft sind.
- PracticalTonhöhe und Stimmqualität: was das Profil liefert und was es zurückhältDas Profil pitch liest, wo eine Stimme liegt, wie stark sie sich bewegt, wie stimmhaft die Aufnahme ist und wie sauber die Stimme ist. Die Testzahlen, die Grenzen und warum Jitter und Shimmer noch nicht angeboten werden.
- PracticalVerlorene Pakete in einer Aufnahme findenDas Profil chain zählt die Lücken aus digitaler Stille, die ein verlorenes Paket mitten in der Sprache hinterlässt. Wie es entscheidet, die Testzahlen, was es nicht sieht und das Echo- und Slapback-Maß.
HearLab 2
- PracticalLive Caption auf Android: was es leistet und was nichtGoogles Live Caption ist die weltweit meistgenutzte Barrierefreiheitsfunktion. So funktioniert sie wirklich und das deckt sie nicht ab.
- DeepHörgeräte-Routing durch das Android Audio FrameworkWie AAudio, ASHA und LE Audio Audio auf modernem Android tatsächlich an Hörgeräte ausliefern.
SignalLab 3
- IntroEin brauchbares Tag-Schema für Audio-ArchiveWas in deine Audio-Metadaten gehört, damit nachgelagerte Tools sie auch wirklich nutzen können.
- PracticalStreaming-Clipping-Erkennung im großen MaßstabWie man Clipping in Audio bereits beim Ingest erkennt, ohne die ganze Datei zu dekodieren.
- DeepSegmentierung von Sprecherwechseln: der pragmatische StackDiarisierung ist ein schwieriges ML-Problem. Die Segmentierung von Sprecherwechseln, die günstige Variante, ist gut genug gelöst, um sie überall einzusetzen.
CueLab 3
- IntroEine wiederverwendbare Pre-Show-ChecklisteDie Checkliste, die in dem Moment trägt, in dem dir dreißig Sekunden vor dem Live-Gang der Kopf leer wird.
- PracticalOBS-Audiorouting ohne ÜberraschungenOBS-Audiorouting ist mächtiger, als die Standard-Oberfläche vermuten lässt. Hier ist das mentale Modell, das es vorhersehbar macht.
- DeepCue-Listen-Daten entwerfen, die eine Umstrukturierung überstehenEine Cue-Liste ist zuerst ein Datenmodell und erst danach eine UI. Behandle sie auch so.
SkillLab 3
- IntroGestufte Audio-Challenges gestaltenBronze / Silber / Gold gibt es aus gutem Grund. Das ist die Struktur, die echten Kompetenzzuwachs erzeugt.
- PracticalFeedback, die ankommt: Muster von echten CoachesGenerisches Feedback ist schlimmer als gar kein Feedback. Hier sind die Muster, die echte Coaches verwenden.
- DeepProgressionsschleifen ohne Spielautomaten-MechanikWie man Menschen zum Wiederkommen bewegt, ohne Dopamin zur Waffe zu machen.