Bunyi/suara merupakan kumpulan sinyal acak yang memiliki karakteristik fisis tertentu yang bergantung pada sumber bunyi. Salah satu karakter fisis bunyi dapat dilihat dari spektrum yang terbentuk. Ada banyak kebisingan yang dapat dibedakan berdasarkan karakter spektrumnya, seperti White Noise, Pink Nopise, Brownian Noise, Blue Noise, Violet Noise, Grey Noise, dan lainnya. Pada umumnya yang sering digunakan adalah White Noise, Pink Noise, dan Brownian Noise baik dalam pengukuran ataupun pengetesan audio.
Banyak orang sangat familiar dengan White Noise, biasanya suara static dari Air Conditioner yang menghantarkan kita untuk terlelap dengan menyamarkan background noise selalu dianggap White Noise padahal secara teknis apa yang kita dengar dari putaran kipas Air Conditioner bukanlah White Noise. Banyak suara yang kita kaitkan dengan White Noise sebenarnya adalah Pink Noise, Brownian Noise, Green Noise, ataupun Blue Noise. Dalam dunia audio engineering ada berbagai macam jenis warna noise dengan keunikan spektrumnya tersendiri, hal ini diproduce untuk memberikan kesan kaya pada aransemen music, relaxasi, dan lain sebagainya. Jadi sudah mengerti ya bahwa suara static tidak selalu White Noise. Berikut beberapa warna suara yang cukup familiar dan sering dibahas dalam dunia audio engineering:
- White Noise
Warna bising yang paling sering disebut dalam kehidupan sehari-hari adalah White Noise. White Noise dinamai “White” atau putih sebagai pengibaratan cahaya putih yang mengandung semua frekuensi secara merata atau flat dalam kalkulasi matematis. Dikatakan matematis karena pada kenyataannya tidak flat sempurna. Pola hitung White Noise merata jika dihitung menggunakan persamaan berikut:
Jadi pada kasus White Noise, maka power sinyalnya menjadi:
Spektrum yang dihasilkan berupa garis lurus konstan seperti grafik berikut,
Perlu diingat bahwa grafik yang terlihat adalah fungsi logaritmik dan bukan fungsi linear dimana range frekuensi pada frekuensi-frekuensi tinggi semakin luas daripada range frekuensi pada frekuensi rendah. Berkut merupakan White Noise yang dapat didengarkan:
- Pink Noise
Secara proporsional spektrum pink noise terlihat menurun, namun jika direntangkan tanpa melihat band frekuensi akan bernilai merata atau flat pada setiap frekuensi. Dikarenakan pendengaran manusia memiliki space yang proporsional, dimana penggandaan frekuensi (1/1 oktaf) akan dirasakan sama terlepas dari frekuensi aktualnya (40-60 Hz terdengar sama secara interval dan jarak dengan 4000-6000 Hz), setiap oktaf mengandung jumlah energi yang sama dan karenanya Pink Noise sering digunakan sebagai sinyal referensi dalam audio engineering. Kerapatan spectral power dari Pink Noise dibandingkan dengan White Noise memiliki perbedaan 3 dB per-oktaf lebih rendah (Proporsional density hingga 1/f) sehingga karena alasan inilah Pink Noise seringkali disebut dengan Noise 1/f. Beberapa orang mengaitkan warna pink dengan merah dan putih dimana pink lebih cerah dari merah dan lebih redup dari putih sehingga dijabarkan sebagai spektrum menurun dengan nilai mendekati a ~ 1. Secara matematis, Pink Noise dapat dikalkulasikan menggunakan formulasi dibawah ini.
Penggambaran kurva yang dihasilkan oleh Pink Noise adalah sebagai berikut:
Secara audial, Pink Noise akan terdengar seperti rekaman audio berikut ini,
- Brownian Noise (Red Noise)
Warna kebisingan satu ini memiliki beberapa istilah, beberapa orang menyebutnya Brown Noise, Brownian Noise, ataupun Red Noise. Brownian ditemukan oleh Robert Brown, penemu Brownian Motion (Random Walk or Drunkard’s Walk) dimana Noise yang dihasilkan oleh Brownian Motion ini sama dengan Red Noise/Brown Noise. Diibaratkan sebagai cahaya merah yang lebih pekat dari Pink dan White, spektrum yang dibentuk memiliki ciri khas penurunan tajam yang melebihi penurunan Pink Noise (1/f2 atau penurunan 6 dB per-oktaf). Secara visual nilai Red Noise adalah sebagai batas Pink Noise bersamaan dengan White Noise, sehingga kurva spektrum yang terbentuk adalah sebagai berikut:
Secara audial, Brownian Noise akan terdengar seperti rekaman audio berikut ini,
- Blue Noise (Azure Noise)
Jika Red Noise atau Brownian Noise dan juga Pink Noise memiliki karakter menurun, maka Blue Noise adalah kebalikannya. Blue Noise memiliki ciri kurva spektrum menanjak yang berbanding terbalik dengan Pink Noise. Kerapatan proporsional Blue Noise dapat disederhanakan senilai dengan f (density proportional f) melebihi range dari finite frekuensi. Blue Noise memiliki noise dengan komponen frekuensi rendah yang minimal dan tidak ada lonjakan energi yang terkonsentrasi, atau dapat juga disebut sebagai suara untuk dithering yang baik. Dalam beberapa literasi dikatakan bahwa Radiasi Cherenkov adalah contoh alami dari Blue Noise yang hamper sempurna, dengan pertumbuhan kepadatan daya yang linear dengan fekuensi diatas area spektrum dimana permeabilitas indeks refraksi medium mendekati konstan. Spektrum densitas secara jelas dipaparkan dalam formulasi Frank-Tamm. Dalam hal ini, keterbatasan rentang frekuensi berasal dari keterbatasan kisaran dimana suatu bahan dapat memiliki indeks refraksi lebih besar dari satu. Radiasi Cherenkov juga muncul sevagai warna biru cerah untuk alasan ini.
Penggambaran kurva yang dihasilkan oleh Blue Noise adalah sebagai berikut:
Secara audial, Blue Noise akan terdengar seperti rekaman audio berikut ini,
- Violet Noise (Purple Noise)
Jika Blue Noise adalah kebalikan dari Pink Noise, maka Violet dapat dikategorikan sebagai kebalikan dari Red atau Brownian Noise. Hal ini dapat dilihat dari penambahan power density dari Violet Noise yang bernilai 6 dB peroktaf dengan meningkatnya niilai frekuensi. Kerapatan proporsional dari Violet Noise atau sering juga disebut Purple Noise adalah f2 pada rentang frekuensi tertentu. Violet Noise kadang juga dikatakan sebagai diferensiasi dari White Noise karena nilainya berkisar pada hasil diferensiasi nilai pada sinyal White Noise.
Penggambaran kurva yang dihasilkan oleh Violet Noise adalah sebagai berikut:
Secara audial, Violet Noise akan terdengar seperti rekaman audio berikut ini,
- Grey Noise
Grey Noise adalah White Noise yang diacak yang dikorelasikan dengan kurva kebisingan suara yang sama secara psychoacoustic atau dapat dikatakan juga sebagai kurva A-weighting terbalik, dengan rentang frekuesni tertentu yang memberikan kesan atau persepsi bahwa ini terdengar sama kerasnya pada semua frekuensi. Hal ini berbeda dengan White Noise pada umumnya yang memiliki nilai kekuatan yang sama pada skala frekuensi linear tetapi tidak dianggap sama kerasnya karena tidak disesuaikan dengan kurva kenyaringan suara pada manusia.
Penggambaran kurva yang dihasilkan oleh Grey Noise adalah sebagai berikut:
Secara audial, Grey Noise akan terdengar seperti rekaman audio berikut ini:
Written by:
Betabayu Santika
Acoustic Design Engineer
Geonoise Indonesia
Beta@geonoise.asia
Sources:
Pics: Noise Curves By Warrakkk – Own work, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=19274696
Hartmann, William M. Signals, sound, and sensation. Springer Science & Business Media, 2004.
“Federal Standard 1037C”. Institute for Telecommunication Sciences. Institute for Telecommunication Sciences, National Telecommunications and Information Administration (ITS-NTIA). Retrieved 16 January 2018.
Lau, Daniel Leo; Arce, Gonzalo R.; Gallagher, Neal C. (1998), “Green-noise digital halftoning”, Proceedings of the IEEE, 86 (12): 2424–42, doi:10.1109/5.735449
Joseph S. Wisniewski (7 October 1996). “Colors of noise pseudo FAQ, version 1.3”. Newsgroup: comp.dsp. Archived from the original on 30 April 2011. Retrieved 1 March 2011.
