Howtosignalprocessing
- ¿Cuándo debería normalizar los datos??
- ¿Cuándo deberías normalizar el audio??
- Cuándo y por qué necesitamos normalizar los datos?
- ¿Qué hace la normalización de una pista de audio??
¿Cuándo debería normalizar los datos??
La normalización es útil cuando sus datos tienen escalas variables y el algoritmo que está utilizando no hace suposiciones sobre la distribución de sus datos, como los vecinos K-Nears y las redes neuronales artificiales. La estandarización supone que sus datos tienen una distribución gaussiana (curva de campana).
¿Cuándo deberías normalizar el audio??
La normalización del audio es efectivo para crear niveles consistentes entre muestras, tomas vocales y otros archivos de audio antes/durante la mezcla e incluso para masterizar para traer un grupo de música final, podcast o mezclas de televisión a un nivel consistente.
Cuándo y por qué necesitamos normalizar los datos?
Además, la normalización de datos tiene como objetivo eliminar la redundancia de datos, que ocurre cuando tiene varios campos con información duplicada. Al eliminar los despidos, puede hacer que una base de datos sea más flexible. En esta luz, la normalización finalmente le permite expandir una base de datos y una escala.
¿Qué hace la normalización de una pista de audio??
La normalización aumenta el nivel máximo de un archivo de audio en una cantidad específica, típicamente a su nivel digital más alto posible sin introducir distorsión a través del recorte. La cantidad de aumento de nivel se aplica al resto del audio seleccionado, preservando las características dinámicas del archivo de audio.
