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有什么测音色的小程序

发布时间:2023-06-07 21:34:25

❶ 有没有什么软件能测试自己声音什么类型的,比如萌妹,成熟,小清新这

有专门的声鉴师啊……一般用途的话 比心之类的上找个评分高的声鉴就足够了……值得一提的是 声鉴和歌鉴也不太一样……毕竟有很多人是不拿讲话那个大白嗓唱歌的……找到声鉴师 下单 然后口齿清楚熟练的念一段话或者唱一小段 就可以了……
你自己听不出来的话,用手机录下来吧。可能会跟本人声音略有差距,但应该不至于差太多。

音高的话,1234567地唱上去,然后高八度继续唱,看看极限在哪里;或者低中高音的歌都找一两首出来唱唱,看自己能唱下去、能唱上去什么样的跨度,就可以了啊。
判断是什么种类的声音是通过音色,音色更多的是由波形的构成决定的。

其它物体发出的声音让你可以误判的事随时就发生在你面前:你的电脑的音箱、你的手机的喇叭,都不是那个发声体本身,但都可以让你无法分辨是否是真实声音来源。

【像素点的概念】
你用肉眼去看显示器是一张完整的图像,但实际上,你看到的图像是由无数个小点点组成的,这些小点点各自显示自己的颜色,拼出了一副你所看见的图像,而这些小点点我们就称之为像素点,像素点的个数我们就称之为分辨率。

【显示器是如何将数据转化成色彩的呢?】
这里我们假设有个显示器,有着8*8的分辨率,也就是64个像素点,每个像素点只能显示2¹(2的一次方)的色彩,那他就只有两个状态,0代表白色,1代表黑色。

然后这时候有个升级版的显示器,他每个像素点可以显示2²(2的平方)的颜色了,也就是4个情况,00白色,01浅灰色,10深灰色,11纯黑,所以我这个显示器就可以过渡4种颜色

而随着显示技术的再次升级,我们这个显示器可以过渡2³(2的三次方)也就是8个颜色了,具体的就是下面的情况了。

【显示器的Bit值是什么】
所以如果你清楚上面数据是如何转化成色彩的,那你就可以理解显示器bit值了

2的一次方,也就是1bit,他有2个色阶,在色彩过渡的时候可以有2个阶梯

2的二次方,也就是2bit,他有4个色阶,在色彩过渡的时候可以有4个阶梯

2的三次方,也就是3bit,他有8个色阶,在色彩过渡的时候可以有8个阶梯

而8bit就是2的8次方,有着256个色阶,在色彩过渡的时候可以有256个阶梯

而现在显示器大多数都是6bit或者8bit,很多专业绘图的显示器会达到10bit

这里面的bit值也被我们成为色深

所以显示器的bit值只会影响到色彩过渡时候的平滑程度,他与显示器本身的色域显示是没有多大关系的,比如下图是我夸张化一点做的一个图,实际上8bit的色阶并没有这么明显,这里只是为了好理解我刻意夸张了,大家可以看到无论是8bit还是10bit,其所能表现多少色域都是一样的,他所影响的参数仅有色彩过渡的平滑程度。

【什么是6抖8,8抖10】
我相信大家一定能发现很多显示器标着10bit但是价格却只有两三千,而真正的10bit都是五六千甚至上万的,而且很多入门廉价144显示器也标着8bit,然而他们可能只有6bit。

这里其实并不是商家虚假宣传,这就涉及到显示器FRC技术,也就是像素点抖动技术。像素点抖动技术可以让显示器快速变化几个像素点的颜色,利用PWM信号控制时长,然后混合色彩后,得到原本不属于自己的色阶。举个例子,某个灰色的色彩数值是(127,127,127),那原生面板就是(127,127,127)。而抖动面板就会在(124,124,124)和(130,130,130)这两个颜色上快速切换,然后你的肉眼看上去就会觉得这个是原生的(127,127,127)色彩,当然这个切换是平滑的,所以不会产生PWM那种伤眼的情况,因为屏幕背光一直是打开状态,只是颜色切换,所以并不会伤眼。

很多8bit的面板实际上就是6bit抖动上去的,也有很多10bit也是8bit抖动上去的,为了数据好看商家肯定会按大了标,所以他不会告诉你我这个面板是抖动抖出来的,因此判断一个显示器色深好坏的时候,还需要参考屏库网等面板的原生数据,商家的宣传数据通常不准。

抖动的话可以让6bit的效果非常接近8bit,但是也只是接近而已,并不能做到完全一样,你把两者放一块,同时显示一张图片,应该还是能看出色阶过渡的区别的。这项技术本应该是解决垃圾显示器色阶太差的,现在倒成了商家坑蒙拐骗用的遮羞布了,明明是6抖8非要标个8去忽悠不懂的人。

❷ 测自己声音属于什么音色的软件

荔枝FM软件
荔枝FM软件有个声鉴卡的功能,可以测自己的声线和声色。

❸ 有什么软件可以验证一下自己是属于哪种类型的声音

荔枝FM。

鉴别方法如下:

一、首先进入荔枝FM,点击“声鉴卡”。

❹ 怎么测自己声音属于什么音

可以通过荔枝app测自己声音,方法如下:

准备材料:荔枝app、智能手机

1、手机上打开荔枝app,然后点击界面顶部的“发现”,


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