일단 로우 패스 필터의 원리는 아닙니다.
어느정도 유사성이 상당부분 존재하는데
로 패스 필터 LPF 로 지칭되는 필터는
일정 주파수 이상의 주파수를 통과하지 못 하도록 신호를 선별적으로 거르는 것으로
(지정된 주파수 이하의 주파수 신호만 선별적으로 통과시키는 원리)
DSLR 과 같은 광학장비 에서는
어떤 소자(감광소자) 에 입력된 빛의 신호에서
예를 들어 그린 컬러의 빛 만을 선별적으로 통과시키고자 할 때 쓰이는 것이 바로 로 패스 필터 입니다.
즉 그린 컬러가 아닌 주파수 대역의 광학정보를 통과시키지 않기 위해서 로패스 필터를 사용하는 것이 바로 광학에서 쓰는 LPF 다 라고 이해하시면 됩니다.
음향에 로 패스 필터를 쓴다면
특정 음계 혹은 특정 음향 신호 즉 특정 주파수 대역 만을 선별적으로 통과시키게 되므로
절대로 상기 두 사진 속의 댐핑과 필터의 관계는
사실상 로패스 필터와는 절대 무관합니다.
상기 필터와 댐핑의 관계는
LPF 를 조금 응용한 기술입니다.
파장의 높이를 기준으로 LPF 를 적용시켰다 라고 말씀드리면 이해가 되실지 모르겠습니다.
일정 높이 이하의 파장만을 선별적으로 통과시키는 관계입니다.
(출력 레벨을 기준으로 로 패스 필터에서 비롯된 응용과학이 적용된 것입니다.)
LPF 를 기반으로 하는 보다 월등히 발전된 전자공학적 기술이다 라고 이해해 주시면 될 것 같습니다.
단순히 일정 출력 레벨 이하 신호에 대한 LPF 로 용도를 바꾸는것만으로도 너무나 고난이도 작업인데
그것을 가변하기까지 하는것은 고도의 수학적 과학적 업적을 필요로합니다.
DSP 소자란 국내에서는 2000년 7월 부터 9월 사이 음성 인식 기술에 대한 개발 열풍이 불때 삼성전자에서 DSP 소자를 원칩화 한 것을 발단으로
당시 이미 국내에 LG 전자와 삼성전자 모두
HI-FI 오디오 시스템을 탑재한 대형 TV 제품등을 연달아 출시한바 있습니다
당시 활용된 반도체 소자가 바로 DSP 소자 입니다.
관련 포스팅 링크
https://caraudiomg.com/bbs/board.php?bo_table=hot_issue&wr_id=89
웹 검색결과
DSP 이해 위한 키워드 15 - 월간 카오디오
상기 포스팅은 DSP 필터가 오디오에 적용되는 원리를 이해하기에 가장 적합한 게시물로 인용합니다.
DSP 소자를 이용한 필터란 사실상 음향학에서 상기 포스팅의 필터의 내용과 거의 같은 내용으로 활용되고 있습니다.
즉 아날로그 오디오 데이터를 양자화 비트하여 데이터 샘플링을 통해서 디지털 데이터로 변환할 때
어떠한 필터를 통하여 디지털 데이터화 할 것인가
즉 어떠한 데이터 처리를 하여 원하는 신호만 필터링하여 샘플링을 하고
불필요한 잡음을 제거할 것이며
원하는 신호를 검출하거나 발생시킬 것이며 또 증폭시킬것인가에 대하여
상기 전 작업에 활용되는 필터인 것입니다.
즉 로패스 필터와 매우 유사하지만
전 주파수 대역에서 대단히 광범위하게
필터링하고자 하는 주파수와 파형의 높이값 전체를 필터링 하는것입니다.
(필터링 하고자 하는 주파수 대역 전체에 대하여)
(주파수의 파형 높이 신호의 형태 전체를 그래픽화에 가까운 도식화 작업을 거친 뒤)
(잡음신호에 해당하는 파형은 디지털 데이터 상태에서 깎아내어 삭제하고)
(빈 자리는 원음 신호에 해당하는 주파수와 파형으로 복원 한 뒤)
(신호의 출력 레벨에 해당하는 파장의 높이값 까지 규격화하여 디지털 데이터 자체를 새로 만드는 작업인 것입니다.)
즉 물리적인 전자신호가 회로에 흐를때 거르는것이 아니라 디지털 데이터화되어있는 신호의 그래프를 만들어서 그래픽 상에서 주파수와 파장 파형을 새로 그려내는 작업인 것입니다.
(원본데이터 그 자체에 실제로 인위적인 변형을 가하여 보다 양질의 신호를 창출하는 것)
이 때 원음신호라고 정해진 그림이 있는 것이고
잡음신호라고 정해진 그림이 있는 것인데
전체 데이터 베이스를 알고리즘화 하는 프로그램이 있는것이고
데이터 베이스가 우수하면 우수할 수록 양질의 결과를 얻을 수 있습니다.
심지어 사람이 수동으로 상기 작업을 진행할 수도 있는데
그것이 믹싱 또는 리마스터링 입니다.
즉 아날로그 신호 그 자체에 해당한다 할 수 있는 특정 주파수 대역의 신호를 회로에 흘리면서 저항과 캐퍼시터를 활용하여 물리적으로 특정 주파수만 통과 시키는 방식이 로 패스 필터 Low Pass Filter 인 것과는 본질적으로 다른 기술인 것입니다.
원하는 신호만
즉 원하는 주파수만 통과시킨다는 점에서 로패스 필터와 유사하지만
음파는 파장의 특성상 잡음의 기준에서
기준이 되는 주파수 대역의 폭이 대단히 넓고 교집합 부분의 주파수 대역이 대단히 많기 때문에
(광학에서 사용되는 주파수와는 전혀 다른 개념의 주파수 입니다.)
(광학은 노이즈와 원 신호간 교집합이란 것이 있을수가 없는 주파수 대역에 보다 더 가까운데)
(음향에서 사용해야하는 주파수는 보유 에너지량 즉 음압과)
(특정 음향이 빛의 색정보와는 달리 단일주파수로 구성되는 일이 절대 없이 여러 주파수 대역이 하나의 음향을 구성하게 되기 때문에 잡음신호와 원음신호가 반드시 뒤섞인 상태를 유지합니다.)
(단순히 사람이 아~ 하고 소리를 내거나 유리창 창문에 쇠가 살짝 닿았다거나 단순한 음향 하나에 수도없이 많은 주파수 대역의 여러 파장들이 뒤섞여 있는 것이고 심지어 에너지의 레벨값 까지도 천차 만별인데 귀에 들리기는 단일 음향으로 들릴뿐 아니라 거기에 잔향과 반사파가 않섞인 음향이 자연계에 존재하지 않기 때문에 실제 자연음 즉 원음의 발현을 위해서는 공간계 즉 리버브 필터링 작업이 반드시 필요합니다.)
따라서 음향정보처리기술의 영역에서는 단순한 로패스 필터링 만으로는 절대로 원하는 결과를 얻을 수 없습니다.
원하는 주파수의 에너지 레벨을 일정한 출력의 레벨값으로 규격화 하고
주파수를 그래픽화된 도식 상에서 기존 데이터베이스를 기반으로 완벽히 새로운 도식을 창출하는 방법으로 (녹음된 데이터를 디지털화하여 본래는 변형이 불가능한 것을 실제로 데이터의 변형이 가능한 상태로 바꾼 뒤 완전히 새로운 디지털 데이터를 창출하여 출력 결과물에 해당하는 최종 신호를)정화하는 것
그것은 인간이 발전시킨 과학 기술
특히 음향학이 그동안 축적시켜온 방대한 양의 데이터베이스화된 잡음과 음향의 데이터를 총망라해서 알고리즘화된 프로그램에 따라서 전 주파수 대역을 필터링 하는 것이며
이때 통과한 신호의 출력 레벨을 규격화 하는 작업이 동시에 수행되는 것입니다.
그것이 필터 입니다.
따라서 DSP 방식의 리버브 이펙터에서 필터란
필터를 통과시키고자 하는 신호의 출력 레벨의 규격을 세분화 하여 가변시키고
동시에 가변하는 규격화된 출력 레벨에 맞추어서 상기 DSP 필터가 걸러내고자 하는 잡음의 규격도 함께 가변시키는 장치이며
댐핑은 필터에 통과시키고자 하는 신호에 대하여 그 신호의 출력 레벨을 가변화 시키고 상기 필터의 역 작용을 하여 필터에 통과시킬 신호를 발생시키는 장치 입니다.
(동작 원리는 같은데 신호를 선별하여 발생시키는 종류의 필터)
동시에 입출력 전압차 를 이용하여 입력 신호의 음압 자체를 가변합니다.
결국 두 장치의 다이어 프램의 비율을 서로 다르게 가변하면 실제로 로패스 필터와 유사한 원리로써 그러나 월등하게 발전된 과학적 원리로써 음향을 거의 재 녹음하는 것에 (그보다는 리마스터링에 보다 더) 가까운 전 주파수 대역에 대한 완벽한 필터링 작업을 거치게 됩니다.
당연히 리샘플러와 리샘플링에 활용되는 주파수 컷오프 기능도 같은 기술을 활용하는데 목표 결과가 완전히 새로운 플랫폼의 창출입니다.
(물론 그렇다고 할 지라도 절대 원음소스에 녹음되지 않은 음향을 발생시킬 수는 없습니다.)
(아직 충분한 데이터베이스가 구축되지 않았다 라고 생각하시면 되는데 ...)
(상기 기술이 정점에 달했던 시기가 이미 1990년대였던지라 ... 이제는 장담키 어렵습니다.)
(물론 원론적으로는 어디까지나 원음 소스인 자음에 대하여 공간계의 크기를 정하고 잔향과 반사음을 발생시키고자 그 이전에 필터링을 거치는 작업입니다.)
(물론 굳이 잔향과 반사음을 발생시키지 않더라도 궁극적으로 음질 그 자체를 비약적으로 향상시킵니다.)
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