विधि

हम इसे कैसे बनाते और कैसे जाँचते हैं।

अधिकांश आवृत्ति संगीत आपसे लेबल पर भरोसा करने को कहता है। हम इसके बजाय माप प्रकाशित करते हैं। हर सत्र जारी होने से पहले उन्हीं चार चरणों से गुज़रता है।


  1. 1 — संश्लेषण

    हम साउंड बेड खुद बनाते हैं, एक परिभाषित स्पेक्ट्रल ढलान से रंगीन नॉइज़ या एक एंबिएंट रचना, तैयार लूप जोड़ने के बजाय। जिस संकेत को हम नियंत्रित करते हैं उससे शुरू करना ही अगला चरण संभव बनाता है।

  2. 2 — विश्लेषण

    हम तैयार मास्टर पर Fast Fourier Transform लगाते हैं। यह ठीक-ठीक दिखाता है कि ऊर्जा स्पेक्ट्रम में कैसे बँटी है: स्पेक्ट्रल सेंट्रॉइड, ढलान और ध्वनि आरंभ से अंत तक कैसे विकसित होती है।

  3. 3 — सत्यापन

    कुछ भी जारी होने से पहले माप को लेबल से मेल खाना चाहिए। brown noise नाम की ट्रैक को वास्तव में लगभग माइनस 6 dB प्रति ऑक्टेव गिरना चाहिए। यदि संख्याएँ नाम से असहमत हों, तो वह जारी नहीं होती।

  4. 4 — प्रकाशन

    संख्याएँ विवरण में जाती हैं: स्पेक्ट्रल सेंट्रॉइड, विकासात्मक विचलन और सटीक बाइनॉरल विन्यास। आपको हमारी बात पर भरोसा करने की ज़रूरत नहीं, वही माप एक मुफ़्त टूल दूर है।


Binaural

बाइनॉरल बीट्स के बारे में

हम 200 Hz कैरियर के साथ एक छोटा अंतर इस्तेमाल करते हैं, उदाहरण के लिए 2.5 Hz डेल्टा बीट के लिए बाएँ कान में 200 Hz और दाएँ में 202.5 Hz, और हम सटीक आँकड़े प्रकाशित करते हैं। यह प्रमाण कि बाइनॉरल बीट्स मस्तिष्क अवस्थाएँ बदलते हैं, मिश्रित है, इसलिए हम इन्हें गारंटी नहीं, बल्कि एक सूक्ष्म, वैकल्पिक परत मानते हैं।


प्रमाण क्या कहते हैं

किसी भी ट्रैक को खुद सत्यापित करें

किसी भी ऑडियो को एक मुफ़्त स्पेक्ट्रम एनालाइज़र में डालें और ढलान तथा सेंट्रॉइड पढ़ें। पूरा विचार यही है: दावा और माप मेल खाने चाहिए, हमारी ट्रैक्स पर और किसी की भी।

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