Namen diplomskega dela je prikazati proces izboljšanja zvoka z odstranjevanjem šuma iz promocijskega videa fotografinje živali, ki ga so ustvarili timsko.
Izdelek vsebuje videoposnetke iz terena, v katerih je prikazana fotografinja med svojim delom, intervju s fotografinjo ter glasbeno podlago.
Z diplomskim delom so prišli do naslednjih ugotovitev.
Namen diplomskega dela je prikazati proces izboljšanja zvoka z odstranjevanjem šuma iz promocijskega videa fotografinje živali, ki ga so ustvarili timsko. Izdelek vsebuje videoposnetke iz terena, v katerih je prikazana fotografinja med svojim delom, intervju s fotografinjo ter glasbeno podlago. Z diplomskim delom so prišli do naslednjih ugotovitev. Če iz zvočnega posnetka odstranimo šum, bo ta jasnejši oziroma razločnejši.
Zakaj je problem resničen
Namen diplomskega dela je prikazati proces izboljšanja zvoka z odstranjevanjem šuma iz promocijskega videa fotografinje živali, ki ga so ustvarili timsko.
Metoda
Izdelek vsebuje videoposnetke iz terena, v katerih je prikazana fotografinja med svojim delom, intervju s fotografinjo ter glasbeno podlago. V intervjuju fotografinja pripoveduje o sebi, o svojih izkušnjah in o težavah pri fotografiranju živali. Intervju je bil posnet v video obliki.
Zaradi slabe kakovosti zvočnega dela video-intervjuja ter želji po izpopolnitvi besedila, so intervju ponovno posneli. Tokrat le v zvočni obliki. Zaradi vsebine videoposnetka novega zvočnega posnetka nismo mogli uporabiti v celotnem izdelku.
Zato je njihov izdelek sestavljen iz dveh različnih zvočnih posnetkov govorke. To je bila tudi osnova za uporabo dveh različnih metod odstranjevanja šuma. V delih, kjer je video-intervju ostal, so uporabili grafično metodo za odstranjevanje šuma Noise Reduction process.
Z njo pobrišemo šum neposredno iz zvočnega zapisa. To počnemo s pomočjo različnih orodij v pogledu Waveform. Ta metoda ni virtualna in na posnetek vpliva destruktivno.
To pomeni, da shranjuje spremembe neposredno na zvočni zapis. Pri tej metodi moramo paziti, da v procesu odstranjevanja šuma ne pobrišemo delov zvočnega zapisa, ki bi jih želeli ohraniti, saj bi po shranjevanju te informacije permanentno izgubili. V delih, kjer je bil uporabljen zvočni posnetek, ki ga so ponovno posneli, so uporabili algoritmično metodo za odstranjevanje šuma.
Z njo odstranimo šum s pomočjo Adaptive noise reduction efekta. Ta efekt lahko dodamo bodisi posameznemu zvočnemu izseku bodisi celotni zvočni stezi. Gre za virtualni efekt, ki na posnetek ne vpliva destruktivno.
To pomeni, da sprememb, ki jih ustvari efekt, ne preoblikuje in ne shranjuje neposredno na zvočni zapis.
Kaj je nastalo
Z diplomskim delom so prišli do naslednjih ugotovitev. Če iz zvočnega posnetka odstranimo šum, bo ta jasnejši oziroma razločnejši. Tako lahko prvo hipotezo H1 potrdimo. Šum v zvočnem posnetku namreč do neke mere prekriva informacije, ki jih želimo slišati oziroma sporočiti.
Zato po odstranitvi oziroma zmanjšanju šuma v zvočnem posnetku postanejo informacije jasnejše oziroma razločnejše. Območje šuma v zvočnem posnetku določamo na podlagi posnetka šuma v prostoru Noise Print. V njem je posnet samo ambientalen zvok, to je zvok okolja brez govora.
S pomočjo Noise Printa slišimo, v kolikšni meri je šum prisoten v zvočnem posnetku, in katere informacije bodo iz njega odstranjene. Tudi drugo hipotezo H2 potrdimo. Od vrste šuma v zvočnem posnetku je namreč odvisno, katero metodo za njegovo odstranjevanje bodo izbrali.
Šum v zvočnih posnetkih je lahko različen. Zato odstranjevanje vseh vrst šuma samo po eni metodi ni enako učinkovito, kot je s prilagajanjem metod glede na vrsto šuma. Efekt Adaptive Noise Reduction, ki ga so uporabili pri ponovno posnetem zvoku intervjuja, hitro odstrani spremenljiv širokopasovni šum in napake, kot so zvoki v ozadju, tresljaji in veter. Noise Reduction Process Effect pa je postopek, ki ga so uporabili na zvoku iz video intervjuja.
Z njim šum odstranimo s pomočjo Noise Printa, ki ga iz zapisa zvoka izberemo grafično. S tem postopkom lahko natančno določimo, katere frekvence bodo odstranili iz zvočnega posnetka. Prav tako potrdimo tretjo hipotezo H3: Obdelava zvoka bo neposredno izboljšala kakovost končnega izdelka, saj je videoposnetek neločljiva celota zvoka in slike.
Zvok v videu neposredno vpliva na gledalčevo izkušnjo ob ogledu videa. Zato obdelan in kakovostno izboljšan zvok neposredno vpliva na kakovost končnega videoizdelka. Z obema metodama odstranjevanja šuma iz zvočnega posnetka so dosegli zastavljen namen diplomskega dela – izboljšava zvoka v promocijskem videu fotografinje živali.
S pomočjo tega diplomskega dela lahko bralec spozna postopka za odstranjevanje šuma iz zvočnih posnetkov v programu Adobe Audition CC 2015. Tako rešimo problematiko šuma v zvoku videa in pridobimo kakovostnejši končni izdelek.
Objavljeno 27. 8. 2019 · licenca CC BY-NC 4.0 (besedilo in PDF diplomskega dela; fotografije in videi © Academia) · izvirna objava: academia.si.
Slike, sheme in zaslon
Še iz programa Medijska produkcija
Vgradnja centralno nadzornega sistema za izboljšanje učinkovitosti klimata
Avtomatizacija mehanskega procesa prenašanja kosov z uporabo industrijskega robota
Analiza in optimizacija postopka vzdrževanja strojne opreme v hidroelektrarni
Želite v dveh letih narediti tak projekt?
Pustite e-pošto. V enem delovnem dnevu dobite osebni odgovor karierne svetovalke: ali je modul pravi za vas, kako se prizna vaša služba kot praksa in koliko stane – plus predmetnik, urnik in cenik.
Go Higher.