Размер сэмпла что это

Сэмплирование и точность вычислений

Ряд моих коллег сталкиваются с проблемой, что для расчета какой-то метрики, например, коэффициента конверсии, приходится кверить всю базу данных. Или нужно провести детальное исследование по каждому клиенту, где клиентов миллионы. Такого рода квери могут работать довольно долго, даже в специально сделанных для этого хранилищах. Не очень-то прикольно ждать по 5-15-40 минут, пока считается простая метрика, чтобы выяснить, что тебе нужно посчитать что-то другое или добавить что-то еще.

Одним из решений этой проблемы является сэмплирование: мы не пытаемся вычислить нашу метрику на всем массиве данных, а берем подмножество, которое репрезентативно представляет нам нужные метрики. Это сэмпл может быть в 1000 раз меньше нашего массива данных, но при этом достаточно хорошо показывать нужные нам цифры.

В этой статье я решил продемонстрировать, как размеры выборки сэмплирования влияют на ошибку конечной метрики.

Проблема

Ключевой вопрос: насколько хорошо сэмпл описывает «генеральную совокупность»? Раз мы берем сэмпл с общего массива, то получаемые нами метрики оказываются случайными величинами. Разные сэмплы дадут нам разные результаты метрик. Разные, не значит любые. Теория вероятности говорит нам, что получаемые сэмплированием значения метрики должны группироваться вокруг истинного значения метрики (сделанного по всей выборке) с определенным уровнем ошибки. При этом у нас часто бывают задачи, где для решения можно обойтись разным уровнем ошибки. Одно дело прикинуть, получаем ли мы конверсию 50% или 10%, а другое дело получить результат с точностью 50.01% vs 50.02%.

Интересно, что с точки зрения теории, наблюдаемый нами коэффициент конверсии по всей выборке — это тоже случайная величина, т.к. «теоретический» коэффициент конверсии можно посчитать только на выборке бесконечного размера. Это означает, что даже все наши наблюдения в БД на самом деле дают оценку конверсии со своей точностью, хотя нам кажется, что вот эти наши подсчитанные цифры абсолютно точны. Это так же приводит к выводу, что даже если сегодня коэффициент конверсии отличается от вчерашнего, то это еще не означает, что у нас что-то поменялось, а лишь означает, что сегодняшний сэмпл (все наблюдения в БД) из генеральной совокупности (все возможные наблюдения за этот день, которые произошли и не произошли) дал несколько иной результат, чем вчерашний. Во всяком случае для любого честного продукта или аналитика это должно быть базовой гипотезой.

Формулировка задачи

Допустим у нас 1 000 000 записей в БД вида 0/1, которые говорят нам о том, случилась ли конверсия по событию. Тогда коэффициент конверсии это просто сумма 1 делить на 1 млн.

Вопрос: если мы возьмем выборку размером N, то на сколько и с какой вероятностью будет отличатся коэффициент конверсии от посчитанного по всей выборке?

Теоретические рассуждения

Задача сводится к расчету доверительного интервала коэффициента конверсии по выборке заданного размера для биноминального распределения.

Из теории стандартное отклонение для биноминального распределения это:
S = sqrt(p * (1 — p) /N)

Где
p — коэффициент конверсии
N — Размер выборки
S — стандартное отклонение

Непосредственно доверительный интервал я считать из теории не стану. Там довольно сложный и запутанный матан, который в итоге связывает стандартное отклонение и конечную оценку доверительного интервала.

Давайте разовьем «интуицию» по поводу формулы стандартного отклонения:

Моделирование

Мы можем полностью отойти от теоретического решения и решить задачу «в лоб». Благодаря языку R теперь это сделать очень просто. Чтобы ответить на вопрос, в какую мы ошибку получим при сэмплировании, можно просто сделать тысячу сэмплирований и посмотреть, какую ошибку мы получаем.

Код на R генерирующий данные:

В результате мы получаем следующую таблицу (дальше будут графики, но детали лучше видны в таблице).

Посмотрим случаи с 10% конверсией и с низкой 0.01% конверсией, т.к. на них хорошо видны все особенности работы с сэмплированием.

При 10% конверсии картина выглядит довольно простой:

Точки — это края 5-95% доверительного интервала, т.е. делая сэмпл мы будем в 90% случаев получать CR на выборке внутри этого интервала. Вертикальная шкала — размер сэмпла (шкала логарифмическая), горизонтальная — значение коэффициента конверсии. Вертикальная черта — «истинный» CR.

Мы тут видим то же, что мы видели из теоретической модели: точность растет по мере роста размера сэмпла, при этом одна довольно быстро «сходится» и сэмпл получает результат близкий к «истинному». Всего на 1000 сэмпле мы имеем 8.6% — 11.7%, что для ряда задач будет достаточно. А на 10 тысячах уже 9.5% — 10.55%.

Куда хуже дела обстоят с редкими событиями и это согласуется с теорией:

У низкого коэффициента конверсии в 0.01% принципе проблемы на статистике в 1 млн наблюдений, а с сэмплами ситуация оказывается еще хуже. Ошибка становится просто гигантской. На сэмплах до 10 000 метрика в принципе не валидна. Например, на сэмпле в 10 наблюдений мой генератор просто 1000 раз получил 0 конверсию, поэтому там только 1 точка. На 100 тысячах мы имеем разброс от 0.005% до 0.0016%, т.е мы можем ошибаться почти в половину коэффициента при таком сэмплировании.

Также стоит отметить, что когда вы наблюдаете конверсию такого маленького масштаба на 1 млн испытаний, то у вас просто большая натуральная ошибка. Из этого следует, что выводы по динамике таких редких событий надо делать на действительно больших выборках иначе вы просто гоняетесь за призраками, за случайными флуктуациями в данных.

Источник

Советы и Фишки в сэмплировании

Сэмплирование-стало чуть ли не основным творческим элементом в хип-хопе. Но не многие знают о технических приемах в секвенсорах. В этой статье я дам целый ряд советов и постараюсь вдохновить многих на творческое использования сэмплирования.

Олдскульное звучание

Будьте готовы к быстрой записи всего

Очень хорошо иметь всегда под рукой небольшой, качественный рекордер, например ZOOM H4N, что бы иметь возможность записать какой либо окружающий звук, крик, или цитату из кинофильма. При небольшой очистке сэмплов и уместном использовании, это может придать уникальную атмосферу вашим битам.

Транспонирование

Реверсируйте

Почти все сэмплеры позволяют изменять воспроизведение сэмла, и переворачивать его. Пробуйте на различных инструментах, ударные, бас, акустические звуки, синты, вокал. Пробуйте реверсировать отдельные части целого бита. Очень полезно делать эффект реверсивной реверберации, и вставлять ее перед новым инструментом в аранжировке.

Мажор к минору

Если у вас есть сэмпл в мажорной тональности, и вы хотите использовать его в вминорном контексте, попробуйте воспроизвести (сыграть) его на три ноты вверх от основного тона (в отношении ноты баса), в результате вы можете получить минорный септаккорд.

Знайте тональность своих сэмплов

При сборе музыкальных сэмплов, пропустить их через Mixed In Key, или сами определите составляющие ноты сэмпла в Melodyne, а затем подпишите тональность в название, например G minor. Это делает жизнь проще при поиске сэмплов в той же тональности, что и остальные мелодические дорожки вашего бита.

Модулируйте и автоматизируйте

Источник

Размер сэмпла что это

Авторское право и сэмплирование. Мифы

Миф 1
Можно использовать любой маленький отрезок любого произведения (здесь варьируется — у кого-то до 3, у кого до 5-7, а у кого и до 10 секунд, до 8 тактов или до 8 нот мелодии) в своих целях и по своему усмотрению без разрешения правообладателя и без нарушения закона.
Да, это миф.
Закону совершенно без разницы, как используется песня или трек, защищённый авторским правом — частично ли, полностью ли – закон вообще не разрешает использовать чужие объекты авторского права!
Хватит и пары секунд использования чужой музыки, чтобы это являлось нарушением авторского права.

К примеру, даже если в видеоролике или фильме из радиоприёмника звучит песня – при условии не согласовано это тоже нарушение авторских прав правообладателей.
Можно возразить, что это всего лишь цитата произведения.
Да, законом допускается цитирование объектов авторского права, и, при этом, устанавливает условия цитирования, а также ограничивает его цели. В итоге, по закону цитирование производится для иллюстрации, подтверждения или опровержения высказываний автора. В вышеприведённом же случае никакой связи с таким цитированием нет.

Вообще же, цитирование – это не копирование! Нельзя, например, нарезать множество отрывков из различных музыкальных (видео, аудио и проч.) произведений, объединить их (проще говоря, «нацитировать») в одно, связать своими вставками, проигрышами, заставками и иметь в итоге свое оригинальное произведение. Даже при условии, что указаны все авторы, музыканты и исполнители, все равно закон будет считаться нарушенным, потому что это не цитирование, а попросту незаконное использование частей чужих объектов авторских прав.

Миф 2
Существует достаточное количество «бесплатных» и «свободных» музыкальных треков, продакшн-библиотек и библиотек сэмплов, которые создателями разрешается использовать для написания своих музыкальных произведений.
К сожалению, таковых библиотек практически не существует. Да, они могут быть использованы дома, но в любом случае не допускается их коммерческое использование, в том числе, при работе в музыкальных студиях, радиовещании и аналогичных случаях. К тому же, необходимо иметь разрешение правообладателя и на это.

Договоры с обладателями авторских и смежных прав должны быть обязательно заключены в письменной форме. Согласно ГК права на песню можно получить, заключив с правообладателем договор об отчуждении авторских и/или смежных прав (полная и безвозвратная передача авторских и/или смежных прав) или лицензионный договор (предоставление авторских и/или смежных прав на срок и с ограничениями). Несоблюдение письменной формы указанных договоров влечет их недействительность (п. 2 ст. 1234 и п. 2 ст. 1235 Гражданского кодекса)!

Источник

Элементарно о семплировании

Анонс

DJSTORE

Эту статью можно не только прочитать, но и прослушать:

Семплирование — это такая техника, когда музыкант берет кусочек записанного аудио и использует в новой песне. Чтобы сделать семпл, обычно используют настоящий инструмент в духе Akai MPC или плагин. Вырезанные части песен обычно закольцовываются и обрабатываются эффектами, часто до неузнаваемости.

Семплинг появился в 80-90-е годы в хип-хопе и танцевальной музыке. Ну а сегодня метод используется везде — от рэпа, R&B, кантри до современных академических произведений. Хотя некоторые критики к приему относились скептически — на «Грэмми» номинировать песни с семплами стало можно только недавно – семплинг применяет столько продюсеров, что чистый от этого жанр музыки уже трудно найти.

Даже рок-музыка, для которой обязательна живая игра, активно пользуется семплами не первый год.

А вот например ознакомительный список треков, которые для своих альбомов семплировал Трент Резнор: Samples In NIN Songs.

Ну а корифеи этого жанра, например Pink Floyd, сплошь и рядом пользовались полевой записью с художественными целями, достаточно вспомнить, к примеру, детские крики на альбоме The Wall.

Популярных групп на стыке электроники, хип-хопа и рока благодаря семплированию тоже родилось очень много, и некоторые по праву получили место в музыкальной индустрии:

Как видно, семплингом можно пользоваться намного талантливее и искуснее, чем просто заимствовать чужой бит или вокал.

Очистка

Прежде чем резать любимые треки на семплы и сочинять из них свой материал, нужно понять, как сделать это легально. Как ни странно, эта тема имеет большое значение даже в нашей стране, ибо чем больше людей прослушают ваш трек, тем больше шанс, что на вас заявят за плагиат. Вы не сможете размещать свои песни на стриминговых платформах, и высока вероятность, что придется как минимум платить неустойку. Можно долго рассуждать о свободе электронного контента и copyleft-движении, но лучше принять за данность, что семплинг без так называемой чистки (т.е. легализации) невозможен. При этом неважно, какой длины семпл, был ли источник семпла зарегистрирован, и делали ли вы свой трек не ради прибыли.

Единственное допущение — аккордовые прогрессии, которые под копирайт не подпадают. Но имеется в виду сама последовательность аккордов, а не кусок из конкретной песни, который вы вырезали. Лирика тоже подпадает под копирайт — вы не можете использовать текст другого артиста на собственной записи.

Еще один вариант — официальные библиотеки, которые выпускают семпл-паки. Но и с этими библиотеками тоже нужно индивидуально договариваться об использовании семплов в своем творчестве.

Creative Commons

Creative Commons — это организация, которая предоставляет медиаматериал по различным лицензиям. Каждая определенным образом регламентирует использование и изменение контента.

Есть множество библиотек, которые хранят аудио, распространяемое по лицензии creative commons. Кроме того, есть семплы, которые можно использовать бесплатно без ограничений. Пример — материал, вшитый по умолчанию в Ableton Live.

Запись собственных семплов

Самый аутентичный способ семплирования. Включайте рекордер или диктофон и записывайте звуки окружающей среды. Если вы играете на каком-либо инструменте, попробуйте записывать фразы на нем в аудиоинтерфейс, которые вы дальше сможете самыми разными способами редактировать.

Инструментальный хип-хоп, особенно не мейнстримовый, делается чаще всего с применением собственных семплов. А искуснее всего подходят к этому самые прогрессивные джазмены, на которых в этом смысле стоит в первую очередь ориентироваться.

Как использовать семплы

Инструментальный трек можно украсить обработанной вокальной фразой.

Наложение семплированных барабанов поверх записанной партии поможет сделать дорожку плотнее. То же работает и для звука бочки в танцевальных треках.

А иногда бывает, что трек требует кинематографичную SFX-подложку, которая добавила бы глубины.

Не забывайте, что семпл должен быть в той же тональности, что и трек, в который вы хотите его вставить.

В библиотеках могут заранее проставлять тональность в тегах или наименовании. Но советуем больше полагаться на собственные уши и уделить время сольфеджио. Вы сможете сами определять тональность и при необходимости транспонировать семпл.

Укладка семпла в микс

К сожалению, не получится просто найти нужный материал, вырезать оттуда семпл и вставить в трек. Чтобы в итоге композиция зазвучала нормально, вам придется обработать и сам семпл, и трек. Прежде всего, семпл нужно подготовить к сведению.

Вырезанный семпл обычно содержит лишние шумы. Еще до самого сведения рекомендуем избавиться от искажений с помощью нойзгейта. С помощью компрессора или экспандера потребуется обработать определенные диапазоны частот. За правило примите, что всегда лучше убавлять, чем добавлять. Это касается и громкости, и полосы среза, и длины семпла.

Обязательно удалите тишину. Нет смысла грузить систему большим семплом, если половину времени его звучания ничего не происходит. Даже если на этапе затухания не слышно значительных фоновых шумов, все равно срежьте лишнее.

Если семпл в том же темпе, что ваша песня — вам крупно повезло. В противном случае, придется воспользоваться функцией Beat slicing. Она позволяет нарезать семпл вплоть до отдельных долей.

Семплинг и DAW

Если исключить частности, все DAW работают одинаково, и во всех есть инструментарий для семплирования. А если стандартные утилиты не нравятся, всегда можно установить сторонний плагин. Интерфейсы программ слегка отличаются друг от друга, но на видео достаточно доходчиво объясняется, как научиться основам семплинга.

Единственная сложность — подогнать семпл к тональности и темпу. Но это не так тяжело, как кажется на первый взгляд. Через неделю практики вы легко сможете без усилий нарезать семплы из любого источника и готовить их к сведению.

Продолжающим

Несмотря на то, что семплирование на первый взгляд не кажется самым интересным композиционным приемом, с помощью него можно совершенно по-новому подходить к созданию треков. Можно пользоваться семплами самым очевидным образом — из отрезка аудио делать основу трека, на которую дальше будут наслаиваться другие инструменты. Семпл будет удерживать композицию вместе или сможет стать самым цепляющим ее элементом. Новая басовая линия поверх семплированной гитары из хита 70-х — и мы получаем неувядающую поп-песню.

Можно и вовсе сделать семплирование главным творческим методом и полностью собирать композицию в духе коллажа. Пример — DJ Shadow и его классический альбом Endtroducing. Здесь же открывается простор для музыкального цитирования и упаковки одних контекстов в другие.

Ну а самая сложная и стоящая задача — записывать материал на инструментах самостоятельно и пользоваться семплером как сложным и тонким средством монтажа. В этом случае вы не утратите аутентичность, но при этом получите гибкость, которой обладают продюсеры электроники.

Источник