Otro criterio de clasificación muy utilizado divide las técnicas en tres areas principales: abstracta, modelos físicos y modelos espectrales. En el primer grupo se pueden incluir las técnicas de síntesis más clasicas que pretenden simplemente explorar algoritmos matemáticos para generar sonidos. Es así como en 1977, Moorer [38] ya propone que la forma natural de clasificación debiera considerar técnicas de síntesis aditiva, subtractiva y modulación (también llamada síntesis no lineal o de distorsión), y que en general son usadas en combinación. Esta clasificación es ratificada por Moore en su libro ``Elements of Computer Music'' [19]. Es importante aclarar que hoy en día la síntesis no lineal no se refiere exclusivamene a la modulación, sino que agrupa un gran numero de técnicas basadas en ecuaciones matemáticas con comportamiento no lineal [32].
En el segundo grupo se incluyen todas las técnicas que se basan en el estudio de las propiedades físicas de los instrumentos musicales u otras fuentes sonoras y su posterior implementación y simulación en el computador. Existen autores que sólo toman en cuenta estos dos primeros grupos para clasificación. Por ejemplo, Borin et al. sugiere que la síntesis algorítmica de sonidos se puede dividir en dos clases: Síntesis algorítmica directa clásica, la que incluye transformaciones de síntesis aditiva, granular, subtractiva y no lineal y las técnicas de modelos físicos, en la cual se encuentran la familia de métodos que modelan la acústica de los instrumentos [26].
El tercer grupo consiste en técnicas que pretenden modelar el comportamiento del sonido directamente en su espectro de frecuencias. Este tipo de técnicas de síntesis se basa fuertemente en el mundo perceptual de los sonidos y no en el mundo físico. Tal como se describe en detalle en el capítulo 3, el sistema auditivo humano puede modelarse como un analizador de frecuencias, de forma muy similar a un analizador de Fourier (ver sección 1.2). Es por esto que este tipo de técnicas son más apropiadas para sintetizar sonidos naturales que instrumentales y usualmente requieren de una etapa previa de análisis, antes de la síntesis.
Existen otros esquemas de clasificación bastante divergentes de este modelo tripartito. En 1983, De Poli [22] sugirió la siguiente clasificación para las síntesis algorítmicas: técnicas de generación, las cuales producen una señal de datos entregados, y técnicas de transformación que pueden ser divididas en dos sub-clasificaciones, la generación de una o mas señales simples y sus modificaciones. De Poli también sugiere que habitualmente se utilizan combinaciones de estas técnicas.
En el último tiempo, se han propuesto clasificaciones más detalladas y sin grupos tan divisorios o fuertemente delimitados. Es así como en su famoso libro ``The Computer Music Tutorial'' [27], Curtis Roads propone la siguiente clasificación para la síntesis de sonidos:
En cambio, Dodge and Jerse [11] usan el siguiente esquema de clasificación:
En 1991, Smith propone una clasificación mas detallada dividiendo los métodos de síntesis en cuatro grupos: algoritmos abstractos, grabación procesada, modelos espectrales y modelos físicos. Propone además la siguiente ``taxonomía'' para las técnicas de síntesis digital [36]:
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De acuerdo con Serra, una forma de entender la clasificación de Smith es hablar de los métodos de síntesis como técnicas digitales que nos permiten obtener una sonoridad continua que va desde la reproducción de sonidos pre-existentes (grabados) hasta la generación de sonidos mediante una abstracción (sonidos imaginados), pasando por todos los pasos intermedios. En este contexto, técnicas basadas en el procesamiento de grabaciones tienen como fundamento la pre-existencia de sonidos e intentan crear sonidos nuevos o imaginarios. En el otro extremo de la clasificación están los algoritmos abstractos, que de ecuaciones matemáticas generan sonidos que distan de los sonidos naturales, pero que manipulándolos se obtienen sonidos que nos permiten una comunicación musical especifica, como por ejemplo, los sintetizadores basados en técnicas de FM. Los modelos espectrales y físicos están en la zona intermedia y tienen su fundamento en modelos o abstracciones que describen sonidos pre-existentes y los objetos que lo generan. Esto nos permite la exploración de la conexión entre el sonido real y el sonido virtual [32].
En 2004, Bank et al. [2] dividen las técnicas de síntesis de audio en tres grupos, unificando dos grupos de la clasificación propuesta por Smith. El primer grupo es la familia de métodos abstractos. Estos son diferentes algoritmos que generan fácilmente sonidos sintéticos. Métodos tales como FM y waveshaping pertenecen a esta categoría. El modelar instrumentos reales con este método es en extremo complejo si la relación entre los parámetros de la técnica y aquellos de los instrumentos reales no pueden ser determinados con facilidad.
El segundo grupo, denominado modelo de señales, es el que modela los sonidos de los instrumentos musicales. En este caso, la entrada al modelo es solo la forma de onda o un conjunto de ellas generadas por el instrumento y la física no es tratada en detalle. Los métodos de síntesis tales como sampling y SMS (spectral modeling synthesis) pertenecen a esta categoría. Este grupo corresponde al procesamiento de sonidos pre-grabados en la taxonomía de Smith.
El tercer grupo, denominado como modelamiento físico, es el intenta reproducir el comportamiento físico de un instrumento o fuente sonora. Usualmente, los sistemas físicos (tales como una cuerda de un instrumento o la membrana de un tambor) pueden ser descritos resolviendo una ecuación de onda. Dada una excitación inicial (tal como tocar la cuerda o golpear el tambor) y estableciendo las condiciones de contorno para el problema en particular, las ecuaciones pueden ser resueltas y utilizadas como entradas al sistema por lo que la salida se espera sea cercana al sonido original. Un método conocido en esta categoría es la síntesis digital con ondas guías o waveguides, que modela eficientemente ondas unidimensionales.