高质量混响算法

我在该站点上做了一些搜索，但是令人惊讶的是，我没有找到太多相关信息，而且我对DSP的了解非常有限。

我的目标很简单：我想用C ++编写算法混响，听起来确实不错。或更准确地说，最好的选择是让最终用户选择质量和CPU使用率之间的权衡。

到目前为止，我发现要创建混响，必须将干燥信号输入早期反射算法，然后再输入后期反射算法。这个对吗 ？

现在，我使用了反馈延迟网络（使用时变反馈延迟网络减少了人工重塑需求），在后期反射部分找到了一篇广泛的文章。根据我的阅读，FDN是模拟后期反射的一种高质量但不太宽泛（CPU明智）的方式。此外，我想您可以通过更改延迟线的数量来控制质量/ cpu电荷的权衡。

但是，我绝对不知道如何对早期反射算法进行编程（还记得吗？我在DSP领域真的很无知）。

使用一种多重延迟在我看来是合乎逻辑的，它具有易于编程和计算便宜的优点。但这听起来太简单了，难以置信。

此外，我的直觉告诉我，信号路径中的某处必须包含一个或几个滤波器。

有人可以帮我澄清一下这个话题吗？

两个注意事项：

• 我根本不需要卷积混响。我并不是很在意混响的真实性，但是我想要一个听起来不错，可调整的混响，而不是渴望CPU的混响。
• 另外，编码部分并不是让我担心的，否则我会问stackoverflow。它实际上是DSP部分，也是我要关注的那部分:)

您需要产生一些延迟，以产生早期反射（=与少数狄拉克之和进行卷积）；而“尾部”则通常采用全通（AP）和梳状滤波器网络来实现。

第一部分实现起来很简单，但是很难正确理解。可能有助于查看峰值在预先记录的脉冲响应顶部的位置，以了解哪种响应是“自然的”。很难通过一些设置使其易于参数化，尽管您可以通过为该部件提供一堆预设来获得“混合”混响àVirsyn Reflect而摆脱它。

尾部是算法混响发亮的地方（无双关语），因为它易于参数化。算法混响的祖父是施罗德（Schroeder）算法。请注意，它只会产生一个“尾巴”，而不是早期的反射-您可以通过稍加延迟来增强它的头部。听起来不太好（非常“粒状”），但是这是一个不错的开始-您可能会遇到一些麻烦，并且有助于理解每个参数的影响。许多广受赞誉的算法混响，尤其是80年代的混响（Lexicon，Eventide，Publison）只是对全通滤波器和梳状滤波器的拓扑进行了微调。我怀疑这是由训练有素的耳朵进行的大量试验和错误，他们非常擅长弄清参数或拓扑的变化听起来如何，而不是任何科学方法。这是另一个有趣的读物-显示了Keith Barr最喜欢的混响拓扑。最初的midiverb可能不是您对“高质量算法混响”的定义，但听起来很甜美，这使人了解到它是由仅具有系数为0.5的MAC的“ dsp”制成的。

Valhalla room是我最喜欢的软件算法混响-花一些时间阅读其开发人员的博客，以找到有助于使其正确进行的事情的启发。

进行良好的混响并不容易。反馈延迟网络无疑是必经之路。具有所有通过和梳状滤波器的原始Schroeder算法遭受“频谱稀化”的困扰，这使其具有金属感。您需要在代表混响时间（作为频率的函数）的不同延迟线上输入与频率相关的衰减。可以通过抽头延迟线进行早期反射，同时还具有一些频率相关的衰减和一些扩散器以使它们不相关。进行立体声还需要一些去相关的方法。

有一个相当不错的开源实现，称为GVerb，它用于Audacity。谷歌搜索应该让您获得源代码的（合法）副本。