Mit diesem Modul kannst du deinen Sound mit verschiedenen Filtern verändern und anpassen: Je nachdem, welchen Filter du auswählst und welche Werte du einstellst, klingt der Sound entweder etwas dumpfer, aber sanfter oder aber klarer und schärfer. Tonfilter funktionieren wie Siebe: Sie filtern bestimmte Frequenzen eines Tons heraus – je nachdem, welche „Cutoff-Frequenz“ eingestellt wird. Die „Cutoff-Frequenz“ bestimmt, bis zu welcher Tonhöhe die Frequenzen gehört werden können, und welche herausgesiebt werden.
Du kannst mit diesem Modul deinen Sound entweder einfach ein bisschen verzieren, eine Datenreihe nutzen, um die „Cutoff-Frequenz“ zu steuern oder zusammen mit dem Noise-Sound komplett neue Klänge erzeugen.
Das Modul besteht aus sieben Eingabefeldern:
1. Data:
Im Feld „Data“ kannst du auswählen, mit welchen Datenreihen du die Cutoff-Frequenz kontrollieren möchtest. Zunächst steht nur „Custom“ zur Auswahl: Sofern noch keine Daten geladen wurden, wählt der DataSonifyer die Cutoff-Frequenz, die im Feld „Custom“ eingegeben wurde. Sobald du erfolgreich Daten in den DataSonifyer geladen hast, stehen im „Data“-Feld die verschiedenen Spalten deines Datensatzes zur Auswahl.
2. Type:
Hier kannst du auswählen, welchen Filter du nutzen möchtest. „Off“ bedeutet, dass kein Filter ausgewählt wurde. Ein „Lowpass Filter“ ist ein Filter für hohe Frequenzen: Er filtert alle Frequenzen oberhalb der Cutoff-Frequenz heraus. Das Ergebnis ist ein sanfterer, aber auch dumpferer Klang, da die hohen Frequenzen abgeschwächt werden. Ein „Highpass Filter“ ist das Gegenteil davon: Er ist ein Filter für tiefe Töne und filtert somit alle Frequenzen unterhalb der Cutoff-Frequenz heraus. Das Ergebnis ist ein hellerer, aber schärferer Klang. Ein „Bandpass Filter“ ist etwas dazwischen: Er lässt nur Frequenzen in einem voreingestellten Abschnitt rund um die Cutoff-Frequenz durch. Das Ergebnis ist ein definierter, fokussierter Klang, der – je nach Cutoff-Frequenz – wie durch ein altes Telefon klingen kann.
3. Min Cut:
In diesem Feld wählst du aus, wie tief die „Cutoff-Frequenz“ maximal sein soll. Die „Cutoff-Frequenz“ wird in Werten von minimal 20 bis 20000 (Hertz) angegeben. Wenn du einen Datensatz ausgewählt hast, entspricht diese minimale Cutoff-Frequenz dem minimalen Datenpunkt („Min Data“).
4. Max Cut:
In diesem Feld wählst du aus, wie hoch die „Cutoff-Frequenz“ maximal sein soll. Die „Cutoff-Frequenz“ wird in Werten von minimal 20 bis 20000 (Hertz) angegeben. Wenn du einen Datensatz ausgewählt hast, entspricht diese maximale Cutoff-Frequenz dem maximalen Datenpunkt („Max Data“).
5. Min Data:
„Min Data“ ist der Wert, der der niedrigsten Cutoff-Frequenz („Min Cut“) entspricht. Wenn du unter „Data“ eine Datenreihe ausgewählt hast, wird hier automatisch der tiefste Wert deiner Datenreihe angezeigt. Du kannst aber auch einen beliebigen anderen Wert einstellen, der kleiner ist als der niedrigste Wert deiner Datenreihe.
6. Max Data:
„Max Data“ ist der Wert, der der höchsten Cutoff-Frequenz („Max Cut“) entspricht. Wenn du unter „Data“ eine Datenreihe ausgewählt hast, wird hier automatisch der höchste Wert deiner Datenreihe angezeigt. Du kannst aber auch einen beliebigen anderen Wert einstellen, der höher ist als der höchste Wert deiner Datenreihe.
7. Custom:
Wenn du unter „Data“ „Custom“ ausgewählt hast, kannst du hier eine beliebige „Cutoff-Frequenz“ zwischen 20 und 20000 auswählen.
Noise-Sound filtern: Wenn du unter „Sound“ Noise ausgewählt hast, kannst du mit diesem Modul den Klang des Noise-Sounds am besten steuern. Wenn du z.B. einen Lowpass-Filter nutzt, können je nach Cutoff-Frequenz und Envelope Wind- oder Meeresrauschen-ähnliche Sounds entstehen: mit der Cutoff-Frequenz könntest du damit z.B. Windstärken sonifizieren. Wenn du einen Highpass-Filter nutzt und die Cutoff-Frequenz auf über 15000 einstellst, dazu eine Attack-Envelope von 0.01 nutzt, kannst du Sounds erzeugen, die an eine Hi-Hat eines Schlagzeugs erinnern.
Hinweis: In der Visualisierung werden in dieser Version noch keine Filter-Daten angezeigt. Hörbar sind die Filter selbstverständlich schon.