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20.01.2019

Workshop: Audio-Analyzer benutzen

Beim Aufnehmen und Mischen: Frequenzanalyse verstehen, lesen und interpretieren

Spectral Analyse: Einsatz von FFT-Analyzern zur Kontrolle von Audiomaterial

Audio-Analyzer sind die Joker beim Aufspüren tontechnischer Auffälligkeiten: Der Einsatz von Hard- und Softwarewerkzeugen zur Bearbeitung von Audiomaterial gehört zur täglichen Arbeitsroutine Tonschaffender. Meistens wird dabei jedoch der Fokus auf Lautstärkemaximierung und Aufhübschen mit Hilfe diverser Effekte gelegt. In DAWs ist es aufgrund der Einfachheit fast schon gängige Routine geworden, eine ganze Kette an Plugins für die Verbesserung des Sounds einzusetzen.

Dabei könnte das Erkennen eines Fehlers gefolgt von einer gezielte Bearbeitung schneller und besser klingend zum Ziel führen – wenn man eben nur wüsste, wie man nach technischen Fehlern sucht. Genau hierfür gibt es einen Tontechnik-Joker: den FFT-Analyzer. Wie man damit umgeht und wie nützlich der Einsatz eines Audio-Analyzers sein kann, soll dieser Workshop zeigen.

Was ist ein Audio-Analyzer?

  • Ein Audio-Analyzer ist eine Soft- oder Hardware, die einzelne Frequenzbereiche visualisiert – also eine Spektral-Analyse von Audiosignalen.

Wozu braucht man einen Audio-Analyzer?

  • Ein Audio-Analyzer kann im Recording, Mixing und Mastering verwendet werden, um die Frequenzverteilung zu sehen, aber auch, um technische Fehler ausfindig zu machen.

Wie liest man einen Analyzer?

  • Auf der x-Achse ist die Frequenz dargestellt, auf der y-Achse der Pegel im eingestellten Frequenzbereich. Ein hohe Ausschlag ganz links tritt also bei tiefem Rumpeln oder Bass auf, wenn das rechte Drittel fast keinen Ausschlag zeigt, ist das Signal sehr höhenarm.

Was bedeutet "FFT"?

Sie sind bunt und zappeln, die Anzeigen von Audio-Analyzern. Manchmal als Proleten-Deko beim Autoradio des getunten Golf GTI, in den sogenannten Visualisierungen von Computer-Mediaplayern wie iTunes oder Winamp oder auch im Display des teuren Hardware-Klassikers DN60 von Klark Teknik. Grundlage all dieser Audio-Analyzer ist eine Technologie basierend auf dem „Fast Fourier Transform“-Algorithmus, kurz „FFT“. Mit Hilfe des FFT-Algorithmus kann digitales Audiomaterial in seine Frequenzbestandteile zerlegt werden. Diese Frequenzbestandteile werden innerhalb eines zeitlichen Rahmens gemessen und die anfallenden Daten auf ein Display übertragen: Fertig ist der Audio-Analyzer.

Klingt einfach, ist es auch. Einen Haken hat die Sache aber und zwar die Genauigkeit. Bei der FFT-Analyse muss man sich entscheiden, ob man lieber eine möglichst genaue Frequenzauflösung haben möchte oder ob es wichtiger ist, eine präzisere Zeitauflösung abbilden zu lassen. Der Parameter mit dem dies eingestellt wird, nennt sich Blockgröße. Hierbei stellt man die Anzahl der Bereiche ein, in die das Frequenzspektrum zerlegt wird. Je kleiner die Blockgröße, desto schneller und präziser ist die zeitliche Darstellung einzelner Frequenzbereiche bei schlechterer Frequenzauflösung. Bei einer kleinen Anzahl von Blöcken (also einer großen Blockgröße), verhält es sich genau umgekehrt. Mit größerer Blockgröße steigt die Frequenzgenauigkeit, wobei die zeitliche Abbildung unpräziser wird.

Leider hat das Ganze aber noch einen zweiten Haken. Da es übersichtlicher ist und besser der menschlichen Wahrnehmung entspricht, Frequenzskalen in Diagrammen und Displays logarithmisch und nicht linear darzustellen, wird bei kleinen Blockgrößen der Bassbereich nur noch sehr grob dargestellt. Möchte man sein Augenmerk also auf den Bassbereich richten, ist man gezwungen eine große Blocksize zu wählen. 

Ein bisschen Theorie

In diesem Workshop werde ich die beiden kostenlosen Software-Audio-Analyzer SPAN von der Firma Voxengo und MAnalyzer von MeldaProduction verwenden. Der SPAN wurde bereits ausführlich von Ruben Seevers getestet.

Die beiden DAW-Plugins bieten neben vielen Einstellmöglichkeiten vor allem eine gute Grundeinstellung, sodass man ohne Studium des Manuals sofort loslegen kann.

Anhand des GUI des MAnalyzer-Plugins lassen sich die grundlegenden Features eines Audio-Analyzers anschaulich erklären. Damit der Workshop ab hier nicht nur Theorie bleibt, bietet es sich an, die kostenlosen Plugins auf dem eigenen System zu installieren und parallel zum Lesen mit Hilfe von eigenen Sounds auszuprobieren. Die Ausschnitte der hier verwendeten Musikstücke können aus rechtlichen Gründen leider nicht von bonedo.de zur Verfügung gestellt werden.

x-Achse und y-Achse

Der Audio-Analyzer aus dem Hause MeldaProduction bietet bereits ohne Eingriff in die Settings eine brauchbare Analyzer-Anzeige. Die große Hauptanzeige mit dem zackigen Diagramm stellt die Frequenzkurve dar. Auf der senkrechten y-Achse wird der Pegel in Dezibel abgebildet. Die waagerechte x-Achse zeigt die Frequenzskala von 20 Hertz bis 20 Kilohertz in logarithmischer Skalierung. Als Besonderheit des MAnalyzer befindet sich eine Art Meter-Frequenz-Bridge oberhalb der x-Achse. Ähnlich wie bei einem Pegelmeter werden hier sehr laute Pegel rot dargestellt, während die Leiseren über grün und blau bis schwarz abtauchen. Mit dieser Anzeige liefert der MAnalyzer zusätzlich zur Analyzerkurve eine frequenzabhängige Meteringanzeige.

Die wichtigsten Parameter von Audio-Analyzern

Parameter Bedeutung/Aufgabe
Blockgröße Auflösung/Genauigkeit der Analyse
Ballistik Einstellung von Reaktions- und Rücklaufzeit, Durchschnittswerte
Hold hält den gemessenen MAximalwert
Dynamikbereich "Zoom" auf der y-Achse
Eingangswahl Stereo, nur L oder R

Die beiden kostenlosen Analyzer-Plugins SPAN und MAnalyzer genügen oft

Natürlich gibt es Hardware-Analyzer, die ihre unbestrittenen Vorteile haben.Von RTW gibt es beispielsweise RTW TM3 und MM3, von TC Electronic den Clarity. Und natürlich gibt es Plug-Ins.

Manche DAWs bieten von Haus aus eigene Audio-Analyzer. Da diese aber zum Teil sehr unkomfortabel sind, verwende ich am liebsten die beiden Analyzer SPAN und MAnalyzer. Nach häufigem Einsatz der beiden Tools bevorzuge ich den SPAN, um unterschiedliches Audiomaterial miteinander zu vergleichen. Die Darstellung der FFT-Kurve hat für mich einen hohen Wiedererkennungswert, sodass ich – wenn auch nur grob – einen besseren Überblick über die grundlegenden Eigenschaften wie das Verhältnis der Lautstärken von Bässen und Höhen sowie der allgemeinen Dichte des Materials habe. Möchte ich hingegen analytisch auf Probleme wie Resonanzen oder einzelne Störsignale reagieren können, so verwende ich am liebsten den MAnalyzer. Dieser markiert Frequenzspitzen fortlaufend in kleinen, schwarzen Rechtecken direkt neben den entsprechenden Peaks und liefert dort numerische Frequenzwerte in Hertz mit dazu – sehr praktisch, um zu wissen, wo genau man mithilfe von EQs chirurgisch eingreifen muss. 

Beispiel: Analyse eines Fernsehtons

Im Folgenden habe ich als Beispiel einen O-Ton einer TV-Produktion analysiert. Hier lässt sich einiges erkennen, was man auf Anhieb nicht heraushören würde. Recht auffällig ist ein spitzer Ausschlag nach oben in der Mitte der FFT-Anzeige. Ein Blick auf die Peak-Info-Anzeige offenbart, dass das Störgeräusch bei 1001 Hertz liegt. Man erkennt eine leichte Anhebung der Höhen bei 5 bis 6 Kilohertz, was daran liegt, dass es sich um eine Szene mit Dialog handelt und sich hier schlicht die S-Laute häufen. Ansonsten fallen die hohen Frequenz nach oben hin langsam ab, was einem durchschnittlichen, natürlichen Verhalten entspricht. Was man hier deutlich sieht, aber höchstwahrscheinlich niemand heraushören würde: Ein weiteres Störgeräusch knapp unter 20 Kilohertz scheint vorhanden zu sein. Wollte man sicher gehen und ein technisch sauberes Signal erhalten, könnte man hier also mit einem EQ oder Tiefpassfilter den Bereich absenken. Im Bassbereich kann man erkennen, dass hier vermutlich mit einem Roll-off aufgenommen wurde. Von zirka 80 Hertz abwärts nimmt der Pegel sichtbar und allmählich ab.

Möchte man einzelne Störfrequenzen beim SPAN-Anayzer als Zahlenwert ablesen, so muss man mit dem Mauszeiger die entsprechende Stelle anfahren. Nicht ganz so praktisch wie beim Manalyzer, aber dennoch brauchbar.

Beispiel: Konzert-Livemitschnitt

Beim nächsten Ausschnitt handelt es sich um einen Livemitschnitt eines Konzertes von Depeche Mode. Ein ordentliches Pfund Bässe ist vertreten und ab 700 Hertz wird das Material bis oben hin immer dichter. Betrachtet man die Grenze des Hochtonanteils, so fällt ein kurzer Peak gefolgt von einem steilen Abfallen der Höhen auf. Erstaunlicherweise kommen die Höhen bei 20 Kilohertz aber wieder zurück. Hier wurde also kein Tiefpass-, sondern ein Notch-Filter verwendet, das auf Kosten der Steilheit Resonanzen an den Grenzfrequenzen erzeugt. Das hätte ich niemals nur durch Hinhören herausfinden können. Hier bevorzuge ich keines der beiden Analyzer-Plugins. Beide bieten eine brauchbare Darstellung des Beispiels.

Beispiel: Feedback-Frequenzen

Da gerade das Thema Livekonzert angeschnitten wurde: Feedbacks lassen sich ebenfalls wunderbar einfach mit Hilfe eines FFT-Analyzers ermittlen.

Beim MAnalyzer deutlich ablesbar: Bis an die Maximallautstärke heran ragt der spitze Ausschlag eines Feedbacks mit der Centerfrequenz von 4177 Hertz. Kritisch würde es als nächstes bei 12,5 Kilohertz, jedoch stehen hier noch ungefähr 16 Dezibel zur Verfügung bis es soweit käme. Eine durchaus hilfreiche Information für jeden Techniker bei einer Beschallung.

Beispiel: Gitarrenverstärker 

Beim Betrachten des Grundrauschens eines heiß eingestellten Gitarrenamps fällt einem nichts mehr ein. Wen wundert es, dass E-Gitarren verzerrt und schmutzig klingen können, wenn bereits das Nicht-Vorhandensein eines Gitarrensignals solch ein Klangchaos als Basis hat.

Übrigens gut zu erkennen: Der Amp wurde nicht in Europa betrieben, sondern vermutlich irgendwo in Nordamerika. Das Netzbrummen beziehungsweise dessen Obertöne sind im Bassbereich des Audio-Analyzers gut zu erkennen. Es handelt sich um Vielfache von 60 Hertz, was vornehmlich die Frequenz des elektrischen Stromnetzes Nordamerikas ist.

Beispiel: Schlagzeug

Im nächsten Soundschnipsel nehme ich zum Vergleich die Frequenzanalyse einer bassarmen und einer bassstarken Schlagzeugaufnahme vor.

Oberhalb von 200 Hertz sind keine deutlichen Unterschiede zu erkennen. Der Bereich ab 200 Hertz abwärts zeigt aber einen deutlichen Unterschied in den Bassanteilen. Hier werden die Eigenschaften der beiden Analyzer-Tools gut veranschaulicht. Während man beim MAnalyzer auf Grund der Displaynormalisierung der Daten den Eindruck bekommt, dass es sich um ein Phänomen vergleichbar mit einem Highshelving-Filter ab 200 Hertz handelt, kann man beim SPAN viel besser ablesen, dass sich bei den beiden Drum-Tracks lediglich der Bassbereich unterscheidet. 

Lassen sich unterschiedliche Musikstile per Audio-Analyzer identifizieren?

Sicher nicht, es gibt jedoch Auffälligkeiten und Gemeinsamkeiten, die man ausmachen kann. Sollte es beim Mix darauf ankommen, könnte man versuchen, sich daran zu orientieren wie genregleiche Titel im Audio-Analyzer ausschauen. Der SPAN-Analyzer liefert für meinen Geschmack die beste Übersicht. Seine grüne FFT-Darstellung kann ich mir gut einprägen, sodass mir hiermit die Vergleiche unterschiedlicher Genres leichter gelingen als mit dem MAnalyzer. Im Folgenden werde ich also den SPAN für die Beispiele heranziehen. Hier ein paar typische Vertreter, bei denen man die Stereotypen sofort erkennen und zuordnen kann. 

Klassik 

Schickt man eine Klassikaufnahme – wie hier eine Orchesteraufnahme inklusive Chor – durch die FFT, so erhält man zunächst eine wichtige, grundlegende Kalibrierung fürs Analyzer-Auge: Genau so hat ein akustisch realistischer Frequenzgang eines Klangkörpers im Analyzer auszusehen, der in einem gewissen Abstand und in einem großen Raum aufgenommen wurde. Tiefbassanteile die nicht übertrieben stark sind und unterhalb 50 Hertz im Prinzip ausrollen. Nach oben hin passiert dies genauso. Der Anteil hoher Frequenzen nimmt im Pegel immer mehr ab und rollt ab 3 Kilohertz aufwärts sanft aus. Dies kann sehr gut als Anhaltspunkt zur Orientierung bei den Vergleichen mit anderen Musikstilen dienen. Hier handelt es sich quasi um die Abbildung eines akustischen Normalklanges. Alle davon abweichenden Berge und Täler der Frequenzkurve anderen Audiomaterials dürfen bei Abweichung hiervon entsprechend als fett, überbetont, höhenreich, bassarm, dünn, spitz, bassig und so weiter betitelt werden. 

Pop

Im Song von Justin Timberlake st sofort zu erkennen, was sich wie ein roter Faden durch die aktuelle Popmusik zieht: Das Material ist sehr dicht gemischt, sodass es bis auf ein paar kurze Nadeln zwischen 500 und 2000 Hertz keine nennenswerte Ausfälle nach unten gibt. Die hohen Frequenzen sind weit entfernt von jedem natürlichen Verlauf des Höhenabfalls rein akustischer Musik. Hier wurden Höhen per EQ draufgegeben oder mit einem Exciter aufgeblasen, bis das Trommelfell um Gnade winselt. Und damit die Produktion CD-tauglich bleibt, hat man kurz vor 20 Kilohertz die High-Cut-Reißleine gezogen und die Höhen darüber förmlich abgeschnitten, um sich unterhalb der Nyquist-Frequenz rechtzeitig und unhörbar frequenzgangtechnisch rauszuschleichen. 

Metal

Beim Analysieren eines Stückes aus dem Metal-Genre bleibt alles im erwarteten Rahmen. Die Produktion ist ebenfalls sehr dicht, hat nicht zu viel Bass, aber einen deutlichen Buckel zwischen 2 und 5 Kilohertz. Laut, dicht gepackt und mit starkem Hochtonanteil: Metall-Gitarren-Brett. Und das Ganze abgerundet mit einem relativ sanften, aber dennoch technisch realisierten High-Roll-off.

Jazz

Wenn vier Jazzmusiker zur Aufnahme bereitstehen, um einen alten Standard einzuspielen,, so kann man davon ausgehen dass das Material offen klingt und nur so von Skalen und Akkorden strotzt. Ein wenig kann man dies auch in die FFT-Darstellung hineininterpretieren. Viele kleine Ausschläge, die auf genau die angepriesene tonale Vielfalt hinweisen. Dazu präzise, nicht allzu dominante Bässe, und sanfte Höhen, jedoch ein wenig mehr, als beim Beispiel der Klassikaufnahme, was wiederum einer näheren Mikrofonierung geschuldet sein dürfte.

Elektro

Abschließend noch ein Vertreter der Elektro-Sparte: Dicke Bässe, verhältnismäßig wenig Mitten und dafür umso mehr Elektro-Höhen. Passt.

Sicherlich gibt es für die hier verwendeten Sounds und Musikausschnitte hunderte Gegenbeispiele, die beweisen könnten, dass sich die genretreuen Analyzer-Muster, wie ich sie hier aufgeführt habe, nicht auf jeden Track einer jeweiliger Musikrichtung 1:1 übertragen lassen. Dies war auch gar nicht beabsichtigt. Die besprochenen Beispiele sollen als Anhalts- und Ausgangspunkt dienen, um sich beim Umgang mit dem Analyzer orientieren zu können und für den Einsatz eines FFT-Analyzers beim nächsten Projekt eine Art Starthilfe zu geben. 

Fazit

Im Alltag der Live-Mischer ist der Einsatz eines Audio-Analyzers seit langem keine Ausnahme mehr, sondern tägliche Routine. Im Bereich Recording und Mixing wird er aber oft ein wenig stiefmütterlich behandelt, obwohl man mit Frequenzanalysen ganz konkrete Informationen über ein Klangmaterial bekommt, die man ansonsten nur beim Hinhören gar nicht, oder wenn, dann nur sehr ungenau, ermitteln könnte. 

Ladet euch also ordentliche Freeware-Analyzer wie SPAN oder MAnalyzer und beschäftigt euch mit ihnen. Es lohnt sich!

Links zu Freeware-Plug-ins

MeldaProduction MAnalyzer: Download von der Homepage des Herstellers (Mac & PC)

Voxengo SPAN: Download von der Homepage des Herstellers (Mac & PC)

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