Was ist eigentlich ein Frequenz-Spektrogramm?

Ein Frequenz-Spektrogramm lässt uns Klänge sehen. Anders als im Wellenform-Diagramm, das unterschiedliche Pegel visualisiert, zeigt ein Spektrogramm unterschiedlich laute Frequenzen an. Die X-Achse stellt den Zeitverlauf dar. In der Regel steht also links der Beginn eines Songs, rechts das Ende. Die X-Achse bildet die Tonhöhe ab. Tiefe Frequenzen befinden sich unten im Diagramm, hohe Frequenzen oben (und demnach die Mitten in der Mitte). So ähnlich wie bei Musik in Noten.

Zudem hilft ein Farbschema dabei, laute von leisen Frequenzbereichen zu unterscheiden. Die Skala dafür findet sich in den Diagrammen von uebervinyl.de in der Regel links neben der X-Achse.

Was zeigt ein Frequenz-Spektrogramm an?

Das Frequenzspektrum eines Musikstücks ist ein komplexes Gebilde aus vielen Frequenzen. In der Regel werden in einem Musikstück mehrere Töne gleichzeitig gespielt. Jeder einzelne Ton besteht aber schon aus vielen Frequenzen – einem Grundton und vielen Obertönen. Die Obertöne definieren die Klangfarbe.

Glasklare Sinustöne ohne Obertöne lassen sich nur auf elektronischem Weg erzeugen. In der Praxis klingt ein Kammerton A mit jeweils 440 Hertz (Hz) anders, sobald er von einem Sänger, oder einer Sängerin gesungen wird, und nochmals ganz anders als Ton auf einer Gitarre oder einer Trompete.

Diese Klangunterschiede entstehen aus unterschiedlich lauten und auf verschiedenen Wegen erzeugten Obertönen.

Was lässt sich aus Frequenz-Spektrogrammen herauslesen?

Uebervinyl.de verwendet Spektrogramme, um einen klanglichen Fingerabdruck eines Songs zu erzeugen. Auf diese Weise können wir zwei verschiedene Pressungen miteinander vergleichen und die User daran teilhaben lassen, was wir gehört haben.

Beispielsweise, ob es Unterschiede in bestimmten Frequenzbereichen gibt. Ganz typisch lassen sich etwa verschieden laute Bassanteile erkennen. Das oben stehende Frequenz-Spektrogramm vergleicht zwei verschiedene Ausgaben von Revolver von den Beatles. Hier lässt sich an den größeren violetten Bereichen im unteren Teil des Diagramms deutlich erkennen, dass die Version im oben stehenden Diagramm erheblich lauteren Bass wiedergibt.

Dieses Beispiel zeigt den Song Let Me Out vom Album Get The Knack. Hier sehen wir im unteren Diagramm wesentlich größere Ausschläge in den Höhen. Während hier die gelben Spitzen den oberen Rand des Diagramms bei mehr als 20.000 Hertz erreichen, reichen im oberen Diagramm die gelben Spitzen nur selten über 18.000 Hertz hinaus. Die untere Pressung klingt also heller und gibt Höhen bis in den für Menschen kaum noch hörbaren Bereich wieder. Die Verteilung der Energie auf die unterschiedlichen Frequenzbereiche hat auch Auswirkungen auf das Lautheitsempfinden. Ein paar Basics zu Lautheit, Loudness und LUFS erklären wir in einem anderen Beitrag.

Wofür eignet sich die logarithmische Skala eines Spektrogramms?

Spektrogramme lassen sich auf verschiedene Weise skalieren. Die logarithmische Skala im Beispiel oben eignet sich gut, um Unterschiede in tiefen Frequenzbereichen sichtbar zu machen. Denn hier wird nicht der Zahlenwert einer darzustellenden Größe als Abstand auf der y-Achse aufgetragen, sondern der Logarithmus ihres Zahlenwerts. Mit dem Anstieg der Frequenz rücken die Teilstriche der Skakla also immer näher aneinander. Das führt dazu, dass in den tiefen Frequenzen beispielsweise der Bereich zwischen 43 und 86 Hertz ein gutes Stück Fläche bekommt, obwohl „nur“ 43 Hertz im Frequenzspektrum überbrückt werden. In den hohen Frequenzen lassen sich Abstände von 43 Hetz nicht mehr erkennen, hier überbrücken die Sprünge von Teilstrich zu Teilstrich Bereiche mit hunderten oder tausenden Frequenzen.

Wofür eignet sich die lineare Skala eines Spektrogramms?

Im Unterschied zur logarithmischen Skala lassen sich mit der linearen Achsenskalierung besonders gut Unterschiede im Mitten- und Höhenbereich ablesen. Da alle Teilstriche gleiche Abstände besitzen, fächern sich die hohen Frequenzen besonders gut auf. Im Bassbereich lassen sich dagegen Unterschiede schwieriger feststellen.