เครื่องมือแปลงไฟล์ PAF เป็น SPH
แปลงไฟล์ paf ของคุณให้เป็น sph ผ่านช่องทางออนไลน์ฟรี
paf
sph
วิธีแปลง PAF เป็น SPH
เลือกไฟล์จากคอมพิวเตอร์, Google Drive, Dropbox, URL หรือทำการลากไฟล์มาที่หน้า.
เลือกรูปแบบไฟล์ sph หรือรูปแบบไฟล์อื่นตามต้องการเป็นผลลัพธ์(รองรับรูปแบบไฟล์มากกว่า 200 รูปแบบ)
ปล่อยให้แปลงไฟล์และคุณสามารถดาวน์โหลดไฟล์ sph ของคุณได้หลังจากนั้น
เกี่ยวกับรูปแบบไฟล์
PAF (Paris Audio File) คือรูปแบบเสียงดั้งเดิมของเวิร์กสเตชันเสียงดิจิทัล Ensoniq PARIS (Professional Audio Recording Integrated System) ที่พัฒนาโดย Ensoniq ในช่วงปลายทศวรรษ 1990 PARIS เป็น DAW แบบฮาร์ดแวร์/ซอฟต์แวร์ที่ได้รับความนิยมจากวิศวกรบันทึกเสียงเนื่องจากเสียงที่อุ่นคล้ายแอนะล็อกและการทำงานที่เสถียร โดย PAF ทำหน้าที่เป็นคอนเทนเนอร์ไฟล์ทำงานหลัก รูปแบบนี้จัดเก็บเสียง PCM แบบไม่บีบอัดที่ความละเอียด 16 บิตหรือ 24 บิต และอัตราสุ่มตัวอย่างระดับมืออาชีพมาตรฐาน (44.1, 48 และ 96 kHz) รักษาความเที่ยงตรงสมบูรณ์โดยไม่มีการบีบอัดแบบสูญเสียคุณภาพ PAF ใช้โครงสร้างไบนารีที่ตรงไปตรงมา — ส่วนหัวขนาดกระทัดรัดตามด้วยข้อมูลตัวอย่างแบบสลับ — ทำให้อ่านและเขียนแบบเรียลไทม์ได้อย่างมีประสิทธิภาพระหว่างเซสชันการบันทึก ข้อดีที่น่าสังเกตคือรองรับลำดับไบต์ทั้งแบบ big-endian และ little-endian สะท้อนถึงรากฐานข้ามแพลตฟอร์มของระบบ PARIS บน Mac และ PC หลังจากที่ Ensoniq ถูกซื้อกิจการโดย E-mu Systems และต่อมาโดย Creative Technology PARIS DAW ก็ถูกยุติการผลิต แต่ไฟล์ PAF ยังคงมีความสำคัญสำหรับสตูดิโอที่มีโปรเจกต์เก็บถาวรในรูปแบบนี้ เครื่องมืออย่าง SoX และ libsndfile สามารถอ่านและแปลงไฟล์ PAF ได้ รับประกันความสามารถในการเข้าถึงในระยะยาว
SPH เป็นนามสกุลไฟล์สำหรับเสียงที่จัดเก็บในรูปแบบ NIST SPHERE (SPeech HEader REsources) มาตรฐานที่สร้างโดยสถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยีแห่งชาติสหรัฐอเมริการาวปี 1990 สร้างขึ้นสำหรับการวิจัยด้านเสียงพูด ไฟล์ SPH มีส่วนหัว ASCII ขนาด 1024 ไบต์ที่บรรจุเมทาดาทา — ตัวระบุฐานข้อมูล จำนวนช่องสัญญาณ อัตราสุ่มตัวอย่าง ลำดับไบต์ และประเภทการบีบอัด — ทำให้ทุกการบันทึกอธิบายตัวเองได้ เสียงพื้นฐานโดยทั่วไปเป็น PCM เชิงเส้น 16 บิตที่สุ่มตัวอย่าง 16 kHz แม้ว่าจะอนุญาตให้ใช้การกำหนดค่าอื่นได้ นักวิจัยที่ NIST, DARPA และมหาวิทยาลัยทั่วโลกพึ่งพา SPH สำหรับการเผยแพร่คลังเสียงพูดเช่น TIMIT, Switchboard และคอลเลกชัน LDC ที่เป็นรากฐานของระบบการรู้จำเสียงพูดอัตโนมัติสมัยใหม่ ข้อดีสำคัญคือส่วนหัวที่อ่านได้ด้วยมนุษย์ ทำให้สคริปต์สามารถแยกวิเคราะห์เมทาดาทาการบันทึกได้โดยไม่ต้องถอดรหัสไบนารี การกำหนดมาตรฐานที่เข้มงวดของรูปแบบยังขจัดความกำกวมเมื่อแชร์ชุดข้อมูลข้ามสถาบันและแพลตฟอร์ม เนื่องจากไฟล์ SPH จัดเก็บ PCM แบบไม่บีบอัด จึงรักษาความเที่ยงตรงของเสียงอย่างเต็มที่ — สิ่งสำคัญอย่างยิ่งเมื่อฝึกแบบจำลองอะคูสติกที่แม้แต่สิ่งแปลกปลอมเล็กน้อยก็อาจบิดเบือนผลลัพธ์ได้