မိုနိုဖေ့စ်စစ်ဆေးခြင်းတွက်ချက်ခန်း

ဖေ့စ်အရည်အချင်းသည် မိုနိုသို့ စုစုပေါင်းသောအခါ ဘယ်လိုယာယီနှင့် ညာချန်နယ်များကို ညီညွတ်စေသည်ကို သတ်မှတ်သည်။ 0° ဖေ့စ်အရည်အချင်းတွင်၊ အမီတုန်းများသည် အတိုးအကျယ်ဖြစ်စေပြီး အမီတုန်းအမြင့်ဆုံးရရှိသည်။ 180° တွင်၊ အမီတုန်းများသည် အပြန်အလှန် ဖျက်သိမ်းသည်။ အလယ်အလတ်ဖေ့စ်အရည်အချင်းများ (ဥပမာ၊ 30° သို့မဟုတ် 90°) သည် အပိုင်းဖျက်သိမ်းမှုကို ဖြစ်စေပြီး ရလဒ်မိုနိုအမီတုန်းကို လျော့ချသည်။ ဒါကြောင့် ဖေ့စ်ညီညွတ်မှုကို နားလည်ခြင်းနှင့် ထိန်းချုပ်ခြင်းသည် မိုနိုသင့်လျော်မှုအတွက် အရေးကြီးသည်။

dBFS (အပြည့်အဆင့်နှင့် ဆက်စပ်သော ဒေဘီ) သို့မဟုတ် dBV (၁ ဗို့နှင့် ဆက်စပ်သော ဒေဘီ) တွင် အဝင်အဆင့်များသည် အမီတုန်းတိုင်းတာမှုများအတွက် အထောက်အကူပြုသော အခြေခံအချက်အလက်များကို သတ်မှတ်သည်။ dBFS သည် ဒစ်ဂျစ်တယ်အသံတွင် ပုံမှန်ဖြစ်ပြီး 0 dBFS သည် အမြင့်ဆုံးအဆင့်ကို ကိုယ်စားပြုသည်။ dBV သည် အာနီဂျီစနစ်များတွင် ပုံမှန်ဖြစ်သည်။ အခြေခံအဆင့်တွင် တိကျမှုရှိရန် အခြေခံအဆင့်ကို တိကျစွာ သတ်မှတ်ထားသည်။ dBFS နှင့် dBV တန်ဖိုးများကို ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် မှားယွင်းသောရလဒ်များကို ဖြစ်စေသည်။ ထို့ကြောင့် သင့်အဝင်ဒေတာ၏ အခြေခံအဆင့်ကို အမြဲစစ်ဆေးပါ။

မိုနိုသင့်လျော်မှုသည် စတီရီယိုမစ်စ်သည် မိုနိုသို့ စုစုပေါင်းသောအခါ ၎င်း၏ အထူးသဖြင့် အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းများကို ထိန်းသိမ်းထားသည်။ AM ရေဒီယို၊ ကလပ်အသံစနစ်များ သို့မဟုတ် ဖုန်းစပီကာများကဲ့သို့သော အချို့သော အသံထုတ်လုပ်မှုအခြေအနေများတွင် မိုနိုသို့ စုစုပေါင်းသည်။ မိုနိုသင့်လျော်မှုမရှိပါက ဖေ့စ်ဖျက်သိမ်းမှုများကြောင့် အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းများ၊ ဥပမာ၊ သီချင်းများ သို့မဟုတ် ဘေ့စ်များသည် ပျောက်ဆုံးသွားနိုင်သည်။ မိုနိုသင့်လျော်မှုကို စမ်းသပ်ခြင်းသည် ဤပြဿနာများကို ရှောင်ကြဉ်ရန် ကူညီသည်။

ဖေ့စ်အရည်အချင်းသည် စတီရီယိုချန်နယ်များအကြား အချိန်နောက်ကျမှုများကြောင့် ဖြစ်ပေါ်သည်။ ဥပမာ၊ စတီရီယိုမိုက်ခရိုဖုန်းစနစ်များ၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်လုပ်ဆောင်မှုများတွင် နောက်ကျမှုများ သို့မဟုတ် ချိန်ညှိထားသော အကျိုးသက်ရောက်မှုများကြောင့် ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ စတီရီယိုနမူနာများ၏ မညီညွတ်မှု သို့မဟုတ် တစ်ခုချင်းစီချန်နယ်တွင် လျှော့ချမှုနှင့် ဒိုင်နမစ်လုပ်ဆောင်မှုများကြောင့် ဖေ့စ်ပြဿနာများ ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည်။ ဤအရည်အချင်းများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် ပြင်ဆင်ခြင်းသည် မိုနိုအသံထုတ်လုပ်မှုတွင် ဖျက်သိမ်းမှုကို ရှောင်ကြဉ်ရန် အရေးကြီးသည်။

ဖေ့စ်ဖျက်သိမ်းမှုကို လျော့ချရန်၊ ယာယီနှင့် ညာချန်နယ်များကို သေချာစွာ ဖေ့စ်ညီညွတ်မှုရှိသည်ကို သေချာပါ။ ဖေ့စ်မီတာများ သို့မဟုတ် အညီအမျှမီတာများကို အသုံးပြု၍ ဖေ့စ်ပြဿနာများကို ရှာဖွေပါ။ စတီရီယိုအကျယ်ချဲ့မှုများ သို့မဟုတ် ချန်နယ်များအကြား မညီညွတ်သော EQ သတ်မှတ်ချက်များကို မသုံးပါ။ နောက်ကျမှုများသည် ဖေ့စ်ပြဿနာများ ဖြစ်စေပါက အချိန်ကို ပြင်ဆင်ပါ သို့မဟုတ် ထိခိုက်သော အစိတ်အပိုင်းများကို ပန်ပါ။ ရေဗာများနှင့် အခြားအကျိုးသက်ရောက်မှုများအတွက်၊ ၎င်းတို့သည် မိုနိုသင့်လျော်မှုရှိသည်ကို သေချာပါ သို့မဟုတ် လိုအပ်ပါက မိုနိုသက်ရောက်မှုကို အသုံးပြုပါ။

အမီတုန်းအဆင့်များသည် ယာယီနှင့် ညာချန်နယ်များသည် မိုနိုသို့ စုစုပေါင်းသောအခါ ဘယ်လိုထိခိုက်မှုရှိသည်ကို တိုက်ရိုက်သက်ရောက်သည်။ တစ်ချန်နယ်သည် အခြားချန်နယ်ထက် အလွန်မြင့်မားပါက၊ ၎င်းသည် ရလဒ်မိုနိုသံကို အာဏာပေးပြီး ဖေ့စ်ဖျက်သိမ်းမှု၏ သက်ရောက်မှုကို လျော့ချသည်။ အပြန်အလှန်၊ နှစ်ချန်နယ်တွင် အမီတုန်းအဆင့်များသည် တူညီပါက၊ ဖေ့စ်အရည်အချင်းသည် ပို၍ ထင်ရှားသော သက်ရောက်မှုရှိပြီး၊ ပို၍ ဖျက်သိမ်းခြင်း သို့မဟုတ် အတိုးအကျယ်ဖြစ်စေနိုင်သည်။ စတီရီယိုချန်နယ်များ၏ အမီတုန်းအဆင့်များကို ညီညွတ်စွာ ထိန်းသိမ်းခြင်းသည် တစ်ခုတည်းသော မိုနိုထွက်ရှိမှုကို ရရှိရန် အရေးကြီးသည်။

ဟုတ်ကဲ့၊ အများဆုံး အသံအင်ဂျင်နီယာများသည် ဖေ့စ်ညီညွတ်မှုတန်ဖိုးများကို 0 နှင့် +1 အကြား ရှာဖွေကြသည်။ +1 သည် ဖေ့စ်ညီညွတ်မှုကို သေချာစွာ ပြသသည်။ 0 သည် အညီအမျှမရှိကြောင်းကို သက်သေပြသည်။ အနုတ်တန်ဖိုးများသည် ဖေ့စ်မှ အပြောင်းအလဲကို ပြသသည်။ အနည်းငယ်သော အပြောင်းအလဲများသည် စတီရီယိုမစ်စ်ကို အကျယ်ချဲ့စေသော်လည်း -1 အနီးအနားရှိ တန်ဖိုးများသည် မိုနိုတွင် ဖျက်သိမ်းမှုအန္တရာယ်ရှိသည်ကို ပြသသည်။ အကောင်းဆုံးမိုနိုသင့်လျော်မှုကို ရရှိရန် အပေါင်းအဖျော်ဖြစ်စေခြင်းမရှိဘဲ အပေါင်းအဖျော်ကို ထိန်းသိမ်းပါ။

ဖေ့စ်ဖျက်သိမ်းမှုသည် စတီရီယိုအသံထုတ်လုပ်မှုမရှိသော အခြေအနေများတွင် အရေးကြီးသည်။ ဥပမာ၊ ကလပ်အသံစနစ်များတွင် မိုနိုစုစုပေါင်းဖြစ်ပြီး ဘေ့စ်အမြင့်များကို မိုနိုသို့ စုစုပေါင်းသည်။ ထို့အပြင်၊ ဖုန်းစပီကာများသည် မိုနိုအသံထုတ်လုပ်မှုကို ပြုလုပ်ပြီး ဖေ့စ်ပြဿနာများကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည်။ FM ရေဒီယိုကဲ့သို့သော ရုပ်သံစနစ်များသည် စတီရီယိုသံကို မိုနိုသို့ စုစုပေါင်းသည်။ ထို့ကြောင့် ထုတ်လုပ်သူများသည် ၎င်းတို့၏ မစ်စ်များသည် ဤအခြေအနေများတွင် လက်ခံရရှိမှုနှင့် အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသည်ကို သေချာစေရန် အရေးကြီးသည်။