THXディープノートサウンドの再作成

映画館を訪れたことがあれば、 THX サウンドの商標であるDeep Noteを聞いたことがあるでしょう。 これは、THX認定ホールの予告編の冒頭で最初に聞こえる音の1つです。 私はいつも、彼の認識できるクレッシェンドが好きで、不気味な音のミックスから始まり、明るく壮大なフィナーレ（ サウンド ）で終わります。 なんて嬉しい！



昨日（おそらく）理由もなく、私はこの音の起源に興味があり、少し研究しました。 私は彼の話に深く感動しました。あなたと共有したいと思います。 その後、私たちは続けます-そして、私たちは自分でこの音を作り、はさみと接着剤を準備します！



私が見つけることができる音についての最高の情報源は、私の意見では、2005年に優れたMusic Thingブログで公開された彼の完全な電気音響構成です。 こちらが投稿へのリンクです。



音に関するいくつかの事実：

• 1982年にジェームズアンディムーラー博士によって作成されました 。
• 歴史のある日、1日4,000回、ほぼ20秒ごとに失われました！ ムーラー博士からの引用：
  
  

  「THXのサウンドは、世界で最も人気のあるコンピューター音楽作品です。 本当かどうかは分からないが、かっこいいですね！

• リアルタイムで音を合成できるASP（Audio Signal Processor）コンピューターで作成されます。
• 20,000行のCコードのプログラムは、ASPで再生するためのデータを生成しました。 生成されたデータは、ASPで処理された250,000行で構成されていました。
• 音声発振器は、デジタル化されたチェロトーンを信号として使用します。 Murer博士は、サンプルに約12の高調波があったことを思い出します。 ASPは、このような発振器をリアルタイムで30個実行できます（比較のために、私のラップトップはこれらの発振器のうち1000個以上を障害なく処理できるようになりました）。
• サウンド自体は著作権によって保護されていますが、問題は次のとおりです。Dr。Murerのコードは乱数ジェネレーター（生成プロセス）に依存しており、毎回サウンドがわずかに異なります。 したがって、プロセス自体が「著作権によって保護されている」または「保護できる」と言っても安全だとは思いません。 音自体、はい、特定のサンプルは保護されています。
• サウンドは、1983年に初公開される前に、THXトレーラー「Return of the Jedi」でデビューしました。
• ある時点でのプロセスの生成特性が問題になりました。 The Return of the Jediのリリース後、元のDeep Noteレコードは失われました。 Murer博士は会社のために作品を再現しましたが、彼らはそれがオリジナルのように聞こえないことを常に不平を言いました。 最終的に、元のレコードが見つかり、安全な場所に保存されました。
• 博士 Dreは音楽でサンプルを使用する許可を求めましたが、彼は拒否されました。 彼はとにかくそれを使用し、訴訟を起こした。
• Janis Xenakis（1954）によるMetastaseisの作品には、非常によく似たオープニングクレッシェンドがあります（他の作曲家の他の作品と同様）。 しかし、Deep Noteのように、単一のトーンで始まり、完全に子音ではなく、半調整されたトーンクラスターで終わります。 特許出願からの録音はここで聞くことができます 。

必ず音を聞いてください。DeepNoteを再作成するときは、この特定の録音を参照するためです。



サウンド合成に着手する前のいくつかの技術的/理論的事実は次のとおりです。

• 私の観察：特許庁のウェブサイトからの最初のエントリでは、メイントーンはDとEbの間であり、新しいバージョンでは基本値はEとFの間です。元の定数D / Ebを使用します。 間違っていなければ、新しいオプションは通常短くなります。 明らかに、私は特許局に提出されたオプションを好む。
• Murer博士によると（そして私の耳でも確認された）、断片は200 Hzから400 Hzの間のランダムな周波数に調整された発振器から始まります。 しかし、オシレーターは単にブザーだけではありません-周波数はランダムに変調され、スムージングフィルターを使用してトーンのランダムな遷移を滑らかにします。 これは、クレッシェンドが始まるまで続きます。
• クレッシェンド内部およびサウンドフラグメントの最後では、ランダマイザーはオシレーターの周波数を変調するため、どの時点でも安定していません。 しかし、ランダムスイープの範囲は非常に狭いため、自然な音/合唱音が追加されます。
• Murer博士は、デジタル化されたチェロサウンドのスペクトルには約12の異なる倍音があったことを思い出します。
• 私の知る限り、ジェネレーターの値（著作権を取得するために使用されていた）は書面で公開されていません。 ムーラー博士は、THXから許可を得れば、記録できると言います。 しかし、音を作り直す必要はないと思います。
• 私の意見では、フィナーレの音（技術的には和音ではありません）は、基本音のオクターブを加えただけです。 したがって、再作成するときは、ランダムにチューニングされた（200〜400 Hz）オシレーターから始め、低D / Ebの間のピッチにオクターブを適用することにより、多少複雑なスイープを作成して終了します。

それでは始めましょう。 ここでの私の作業ツールはSuperColliderです。 簡単なサンプルから始めましょう。 ソースとしてノコギリ波を使用したいのですが、偶数成分と奇数成分の豊かで調和のとれたスペクトルを持っています。 後で、頂点を除外する予定です。 コードの最初の部分からの抜粋は次のとおりです。

//30 ,    ( { var numVoices = 30; //generating initial random fundamentals: var fundamentals = {rrand(200.0, 400.0)}!numVoices; Mix ({|numTone| var freq = fundamentals[numTone]; Pan2.ar ( Saw.ar(freq), rrand(-0.5, 0.5), //stereo placement of voices numVoices.reciprocal //scale the amplitude of each voice ) }!numVoices); }.play; )
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

Murer博士が言ったように、ASPコンピューターの能力に応じて、30のオシレーターを選択してサウンドを生成しました。 200〜400 Hzの30のランダムな周波数の配列を作成し、rrand引数（-0.5、0.5）でPan2.arを使用してステレオフィールドにランダムに分散し、ノコギリ波に周波数を割り当てました（30コピー）。 これがどう聞こえるかです。



ムーラー博士からの情報を調べたり、元の断片を注意深く聞いたりすると、オシレーターの周波数がランダムに上下にシフトしていることがわかります。 この効果を追加して、よりオーガニックなサウンドにしたいと思います。 周波数スケールは対数であるため、低い周波数では、高い周波数よりも狭い振動範囲が必要です。 これは、Mixマクロ内でmul引数のLFNoise2（2次補間されたランダムな値を生成）でランダムに生成された周波数を並べ替えることで実行できます。 また、オシレーター周波数の5倍のカットオフ周波数と適度な1 / qのオシレーター用のローパスフィルターも追加しました。

 //    , ,    ( { var numVoices = 30; //sorting to get high freqs at top var fundamentals = ({rrand(200.0, 400.0)}!numVoices).sort; Mix ({|numTone| //fundamentals are sorted, so higher frequencies drift more. var freq = fundamentals[numTone] + LFNoise2.kr(0.5, 3 * (numTone + 1)); Pan2.ar ( BLowPass.ar(Saw.ar(freq), freq * 5, 0.5), rrand(-0.5, 0.5), numVoices.reciprocal ) }!numVoices); }.play; )
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

最新の編集でサンプルがどのように聞こえるかを以下に示します 。



これはすでに良い出発点のように見えるので、最初は非常に失礼なスイープの実装を始めましょう。 スイープを実装するには、まず各オシレーターの最終周波数を決定する必要があります。 それほど単純ではありませんが、それほど難しくありません。 メイントーンは低DとEbの間にある必要があるため、このトーンの平均周波数は14.5です（0はC、最初のオクターブなしで半音階でカウント）。 したがって、30個のオシレーターでは、200〜400 Hzのランダムな周波数を14.5の値と対応するオクターブに変換します。 耳では、最初の6オクターブを選択しました。 したがって、周波数の最終的な配列は次のとおりです。

 (numVoices.collect({|nv| (nv/(numVoices/6)).round * 12; }) + 14.5).midicps;
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

0から1までのスイープを使用します。ランダムな周波数には値(1 − )



が乗算され、ターゲット周波数にはスイープ自体が乗算されます。 したがって、掃引が0（開始）の場合、周波数はランダムになります。 スイープが0.5の場合、 (( + ) / 2)



となり、1の場合、周波数は最終値になります。 変更されたコードは次のとおりです。

 //   (),    ( { var numVoices = 30; var fundamentals = ({rrand(200.0, 400.0)}!numVoices).sort; var finalPitches = (numVoices.collect({|nv| (nv/(numVoices/6)).round * 12; }) + 14.5).midicps; var sweepEnv = EnvGen.kr(Env([0, 1], [13])); Mix ({|numTone| var initRandomFreq = fundamentals[numTone] + LFNoise2.kr(0.5, 3 * (numTone + 1)); var destinationFreq = finalPitches[numTone]; var freq = ((1 - sweepEnv) * initRandomFreq) + (sweepEnv * destinationFreq); Pan2.ar ( BLowPass.ar(Saw.ar(freq), freq * 5, 0.5), rrand(-0.5, 0.5), numVoices.reciprocal //scale the amplitude of each voice ) }!numVoices); }.play; )
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

音はここにあります 。



私が言ったように、これは非常に大まかなスキャンです。 0から1に直線的に増加しますが、これは元の構成と一致していません。 また、最後のオクターブが完璧なオクターブに調整されており、ベーストーンや倍音のように互いに結合しているため、最後のオクターブがひどい音になることに気づいたかもしれません。 最終段階でランダムなスイングを追加することでこれを修正します-最初と同じように、よりオーガニックに聞こえます。



まず、一般的な周波数掃引式を修正する必要があります。 前のものは試用用でした。 オリジナルを見ると、最初の5〜6秒でサウンドにほとんど変化がないことがわかります。 この後、高速で指数関数的なスイープが行われ、オシレーターが有限オクターブ間隔になります。 選択したオプションは次のとおりです。

 sweepEnv = EnvGen.kr(Env([0, 0.1, 1], [5, 8], [2, 5]));
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

ここで、0から0.1への移行には5秒かかり、0.1から1への移行には8秒かかります。 これらのセグメントのシールは2と5に設定されます。後で何が起こったかを聞きますが、最初に最終間隔を修正する必要があります。 前と同じように、LFNoise2でランダム振動を追加します。その範囲は、発振器の最終周波数に比例します。 これにより、フィナーレがよりオーガニックになります。 変更されたコードは次のとおりです。

 //     ( { var numVoices = 30; var fundamentals = ({rrand(200.0, 400.0)}!numVoices).sort; var finalPitches = (numVoices.collect({|nv| (nv/(numVoices/6)).round * 12; }) + 14.5).midicps; var sweepEnv = EnvGen.kr(Env([0, 0.1, 1], [5, 8], [2, 5])); Mix ({|numTone| var initRandomFreq = fundamentals[numTone] + LFNoise2.kr(0.5, 3 * (numTone + 1)); var destinationFreq = finalPitches[numTone] + LFNoise2.kr(0.1, (numTone / 4)); var freq = ((1 - sweepEnv) * initRandomFreq) + (sweepEnv * destinationFreq); Pan2.ar ( BLowPass.ar(Saw.ar(freq), freq * 8, 0.5), rrand(-0.5, 0.5), numVoices.reciprocal ) }!numVoices); }.play; )
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

ここで、ローパスフィルターのカットオフ周波数を自分の好みに合わせて調整しました。 結果が悪化しない場合、私は物事を修正するのが好きです...いずれにしても、 これは何が起こったかです。



このスキャンパターンはあまり好きではありません。 あなたは始まりを伸ばし、仕上げをスピードアップする必要があります。 または待ってください...すべての発振器に同じ回路を実装することが本当に必要ですか？ 絶対にありません！ 各オシレーターは、時間と曲率の値がわずかに異なる独自の回路を備えている必要があります-もっと面白いと思います。 ランダムのこぎり歯状クラスターの高周波数の倍音は依然として少し迷惑です。そのため、全体の結果にローパスフィルターを追加します。そのカットオフは、オシレーター回路とは関係のないグローバルな「外部」値によって制御されます。 変更されたコードは次のとおりです。

 // .      ( { var numVoices = 30; var fundamentals = ({rrand(200.0, 400.0)}!numVoices).sort; var finalPitches = (numVoices.collect({|nv| (nv/(numVoices/6)).round * 12; }) + 14.5).midicps; var outerEnv = EnvGen.kr(Env([0, 0.1, 1], [8, 4], [2, 4])); var snd = Mix ({|numTone| var initRandomFreq = fundamentals[numTone] + LFNoise2.kr(0.5, 3 * (numTone + 1)); var destinationFreq = finalPitches[numTone] + LFNoise2.kr(0.1, (numTone / 4)); var sweepEnv = EnvGen.kr( Env([0, rrand(0.1, 0.2), 1], [rrand(5.0, 6), rrand(8.0, 9)], [rrand(2.0, 3.0), rrand(4.0, 5.0)])); var freq = ((1 - sweepEnv) * initRandomFreq) + (sweepEnv * destinationFreq); Pan2.ar ( BLowPass.ar(Saw.ar(freq), freq * 8, 0.5), rrand(-0.5, 0.5), numVoices.reciprocal ) }!numVoices); BLowPass.ar(snd, 2000 + (outerEnv * 18000), 0.5); }.play; )
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

小さな変更により、スキャンが少し面白くなりました。 2000 Hzのローパスフィルターは、初期クラスターの調整に役立ちます。 これがどう聞こえるかです。



このプロセスをさらに面白くするものがもう1つあります。 覚えておいて、最初にランダムオシレーターをソートしましたか？ さて、今度は逆の順序で並べ替え、クレッシェンドの後、より高いランダム周波数のオシレーターがより低いボイスになり、逆もまた同様であることを確認できます。 これにより、クレッシェンドに「動き」が追加され、元のフラグメントがどのように構成されているかと一致します。 Murer博士がそれをそのようにプログラムしたかどうかはわかりませんが、記録にはこのプロセスがあり、生成プロセスのランダムな製品であろうと特別な選択であろうと、クールに聞こえます。 （ああ、私はそれを言ったのですか？プロセスがそのようなオプションを提供する場合、これは選択肢です...） したがって、ソートの順序とコード構造を変更して、最終的に高周波数のノコギリ歯が低音に、またその逆になるようにします。



もう1つ：より大きな低音が必要です。 これで、すべてのボイスの振幅が同じになりました。 低音の音を少し大きくし、周波数の増加に比例してフェードします。 したがって、それに応じてPan2のmul引数を変更します。 個々のオシレーターのローパスフィルターのカットオフ周波数を再調整します。 そして、スムーズに有効になり、フィナーレまで消え、scserverから解放される振幅スケーリングスキームを追加します。 あちこちにいくつかの数値設定があります-そして、ここに最終的なコードがあります：

 // init sort,   ,   ,    ( { var numVoices = 30; var fundamentals = ({rrand(200.0, 400.0)}!numVoices).sort.reverse; var finalPitches = (numVoices.collect({|nv| (nv/(numVoices/6)).round * 12; }) + 14.5).midicps; var outerEnv = EnvGen.kr(Env([0, 0.1, 1], [8, 4], [2, 4])); var ampEnvelope = EnvGen.kr(Env([0, 1, 1, 0], [3, 21, 3], [2, 0, -4]), doneAction: 2); var snd = Mix ({|numTone| var initRandomFreq = fundamentals[numTone] + LFNoise2.kr(0.5, 6 * (numVoices - (numTone + 1))); var destinationFreq = finalPitches[numTone] + LFNoise2.kr(0.1, (numTone / 3)); var sweepEnv = EnvGen.kr( Env([0, rrand(0.1, 0.2), 1], [rrand(5.5, 6), rrand(8.5, 9)], [rrand(2.0, 3.0), rrand(4.0, 5.0)])); var freq = ((1 - sweepEnv) * initRandomFreq) + (sweepEnv * destinationFreq); Pan2.ar ( BLowPass.ar(Saw.ar(freq), freq * 6, 0.6), rrand(-0.5, 0.5), (1 - (1/(numTone + 1))) * 1.5 ) / numVoices }!numVoices); Limiter.ar(BLowPass.ar(snd, 2000 + (outerEnv * 18000), 0.5, (2 + outerEnv) * ampEnvelope)); }.play; )
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

そしてこれが作品の最終録音です 。



オリジナルと比較できます。



はい、これは私の解釈です。 そしてもちろん、パターン、周波数、分布などを変更することで、死に合わせて最適化することができます...それでも、これは音の遺産を保存する価値のある試みだと思います。 このクレッシェンドを合成するあなたのコメントおよび/またはあなた自身の試みを聞きたいです。

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はい、そして私が楽しみのためにしたもう一つのことです。 覚えておいて、オリジナルを生成するのに20,000行のCコードが必要だと言ったのですが、ムーラー博士はすべてを手で書かなければならなかったので、この数字は驚くことではありません。 しかし、Twitterの人気により、私たちはすべてを140文字のコードに絞り込もうとしています。 楽しみのために、140文字のコードで構成の基本要素を再現しようとしました。 サンプルはまだクールに聞こえると思います、ここにコードがあります（メイントーンF / Eを使用）：

 play{Mix({|k|k=k+1/2;2/k*Mix({|i|i=i+1;Blip.ar(i*XLine.kr(rand(2e2,4e2),87+LFNoise2.kr(2)*k,15),2,1/(i/a=XLine.kr(0.3,1,9))/9)}!9)}!40)!2*a}
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

そして、このバージョンが生成するサウンドは次のとおりです。



1つのドキュメント -実験用のこのページのすべてのコード。



良いクレッシェンド、友達！