Videodaki gizemli ses nedir

azmini tebrik ederim veya internet hızını.
ben hiç uğraşamazdım

akşam yükledim sabah kanal kapandı son telifdi çünkü oyüzden adsenseden çıkarmışdım

öyle başlık atılmışki...

ya abi, ürkmelimiyim ? gülmelimiyim anlamadım.. taki konuyu okuyana kadar : )

serkannakres' Alıntı:

bir tii sesine benzer ama sadece köpeklerinmi kedilerinmi duyabildiği bir ses dosyası atılıyormuş bu ses youtube tanıma sisteminde olumsuz etki yapıyormuş tam ingilizcem olmadıgından anlayamadım ama takipdeyim.

Genişletmek için tıkla ...

youtubenin özel köpekleri var yine geçemeyebilirsin şaka bi yana teknik bişey desibellerle ilgili bişey olabilir insanlar farketmeyebilir ama teknik birşey olduğu için işe yarar gibi duruyor teoride

dediğin gibi bir ses verilseydi video hızını 2x yapmayla eşleşen atlatılamazdı ama atlatıldığına göre öyle bir ses yok çünkü video hızı sabit bir ti sesinin hızını etkilemez.
Vardır yine farklı bi yöntemleri.

ses dosyasını paylaşırmısın hocam bizde deneyelim daha çabuk buluruz

Bazi hayvanlar insanlarin duyamacagi kadar dusuk frekansta sesleri duyabilrler. Bu sesler hayvan egitimlerinde kullanilir.

Başlığı görünce youtube videoları işlerken gizli sesler yüklüyor sandım.

besalti56' Alıntı:

Bazi hayvanlar insanlarin duyamacagi kadar dusuk frekansta sesleri duyabilrler. Bu sesler hayvan egitimlerinde kullanilir.

Genişletmek için tıkla ...

evet,bende bi alet var bu işe yarayan.daha dogrusu el feneri diyebilirim,egitimlerde kullanılıyormuş normalde.benim duymadıgım bi ses yayılıyor bu aletten ama o an yakınlarımda olan kediler,köpekler kaçıyor hemen.köpek kovucu olarak almıştım,adanada çok kullandım

Teknik açıklama:
Bir videoyu/müziği camtasia programına attığınız zaman timeline (zaman çizgisinde) şu resimdekine benzer bir grafikle karşılaşırsınız. Bu grafik zaman domenindeki frekans değerlerini gösteren bir grafiktir.

Kolay anlaşılsın diye gri çerçevelerle ayrılmış 2 farklı zaman-frekans grafiği çizdim.
1. grafik normal ses dosyanıza ait grafiği temsil ediyor.
Bu grafikte sarı ile ayrılmış ve pembe ile işaretlenmiş kısımlar (grafikteki negatif kısımlar da dahil) insanların duyabildiği frekans aralığını temsil ediyor.
2. grafik ise ilgili müziğe eklenen (frekansın üzerine bindirilen) o bahsettiğiniz "ti sesi"ni temsil ediyor.

Frekansları üst üste bindirdiğinizde kulağınız çok az da olsa (özellikle çok tiz ve çok bas seslerde) bozulmaları farkedebilir, ve hatta çok tiz seslerde müziği duyamamanıza, müziksiz kısımlarda cızırtı (teknik adı gürültü, noise) duymanıza sebep olabilir.

Google bu üzerine oynanmış müziği nasıl ayırt ediyor/edemiyor? sorusuna gelelim:
Bir ses dosyasını analog sinyalden dijital sinyale dönüştürürken kullanılan ses çözünürlüğü değeri vardır, (ingilizce bitrate diyoruz buna) bu oranın tam olarak karşılığı şöyledir: bir ses'in 1 saniyede içerdiği bit miktarı. Özetle 128kbps ile kodlanmış bir ses dosyamız var ise bunun anlamı bu ses dosyasının 1 saniyede 128 kilo bit veriye sahip olduğudur (yani 1 saniyesi 16 kilo bayt.)
Sesi örnekleyeceğimiz seviye sayısı ve quantalama (örnekleme) süresi ni de hesaba katalım.
Basit bir örnek olarak: 1 quantta (10 mili saniye olsun) 8 seviyeye bakalım:
8 seviye varsa bunu 3bit ile ifade ederiz (2 üzeri 3 = 8'den 3 bit)
1 saniyeye yayacağız bunu bu durumda 100 örnek alacağız ve her bir örnek 3 bitten oluşacak. 300bps ile sesi analogdan dijitale çevirmiş oluruz. (daha yüksek kalitede sesi dijiyal olarak saklamak için bu örnekteki quantalama sayısını ve seviye sayısını artırmak gerekir)

neyse, örnekteki ilk quant'ımıza gelelim: bu quant'ın değeri 0-7 arası bir değer olacaktır.
ilk quant'ımız 5 olsun
ikinci quant'ımız 3 olsun
üçüncü quantımız -2 olsun
dördüncü quantımız -4 olsun

orjinal ses dosyasına bindireceğimiz sesin (ti sesinin) quant değerleri de (1,-1,1,-1...) şeklinde bir periyodik işaret olsun.

bu durumda yeni dijital işaretimiz (sesimiz)
1. quant: 6
2. quant: 2
3. quant: -1
4. quant: -5
olur.
gördüğünüz üzre ses üzerinde çok düşük bir değişim yaratıp (%12.5 oranında değişim)
sesi "insanlar açısından bozukluk farkedilemez/çok düşük oranda farkedilebilir"
"makinalar açısından farkedilemez/zor farkedilebilir" bir hale dönüştürdük.

google bu dijital (sayısal) değerlere bakarak seslerin aynı veya benzer olduğunu anlıyor.
Burada anlattıklarım brute force yaklaşımına göredir, her bir ses için ayrı ayrı değerlendirme ve karşılaştırma yapmak gerekir.

Google muhtemelen bu ses dalgalarını karşılaştıracak daha efektif ve optimum bir algoritma geliştirmiştir (aksi halde milyonlarca ses arasından 1-2 sn içerisinde eşleşen ve/veya dünya engeli verdirme imkanı olmazdı, bu süre en az 1-2 hafta sürerdi)...

cakirturk' Alıntı:

Teknik açıklama:
Bir videoyu/müziği camtasia programına attığınız zaman timeline (zaman çizgisinde) şu resimdekine benzer bir grafikle karşılaşırsınız. Bu grafik zaman domenindeki frekans değerlerini gösteren bir grafiktir.

Kolay anlaşılsın diye gri çerçevelerle ayrılmış 2 farklı zaman-frekans grafiği çizdim.
1. grafik normal ses dosyanıza ait grafiği temsil ediyor.
Bu grafikte sarı ile ayrılmış ve pembe ile işaretlenmiş kısımlar (grafikteki negatif kısımlar da dahil) insanların duyabildiği frekans aralığını temsil ediyor.
2. grafik ise ilgili müziğe eklenen (frekansın üzerine bindirilen) o bahsettiğiniz "ti sesi"ni temsil ediyor.

Frekansları üst üste bindirdiğinizde kulağınız çok az da olsa (özellikle çok tiz ve çok bas seslerde) bozulmaları farkedebilir, ve hatta çok tiz seslerde müziği duyamamanıza, müziksiz kısımlarda cızırtı (teknik adı gürültü, noise) duymanıza sebep olabilir.

Google bu üzerine oynanmış müziği nasıl ayırt ediyor/edemiyor? sorusuna gelelim:
Bir ses dosyasını analog sinyalden dijital sinyale dönüştürürken kullanılan ses çözünürlüğü değeri vardır, (ingilizce bitrate diyoruz buna) bu oranın tam olarak karşılığı şöyledir: bir ses'in 1 saniyede içerdiği bit miktarı. Özetle 128kbps ile kodlanmış bir ses dosyamız var ise bunun anlamı bu ses dosyasının 1 saniyede 128 kilo bit veriye sahip olduğudur (yani 1 saniyesi 16 kilo bayt.)
Sesi örnekleyeceğimiz seviye sayısı ve quantalama (örnekleme) süresi ni de hesaba katalım.
Basit bir örnek olarak: 1 quantta (10 mili saniye olsun) 8 seviyeye bakalım:
8 seviye varsa bunu 3bit ile ifade ederiz (2 üzeri 3 = 8'den 3 bit)
1 saniyeye yayacağız bunu bu durumda 100 örnek alacağız ve her bir örnek 3 bitten oluşacak. 300bps ile sesi analogdan dijitale çevirmiş oluruz. (daha yüksek kalitede sesi dijiyal olarak saklamak için bu örnekteki quantalama sayısını ve seviye sayısını artırmak gerekir)

neyse, örnekteki ilk quant'ımıza gelelim: bu quant'ın değeri 0-7 arası bir değer olacaktır.
ilk quant'ımız 5 olsun
ikinci quant'ımız 3 olsun
üçüncü quantımız -2 olsun
dördüncü quantımız -4 olsun

orjinal ses dosyasına bindireceğimiz sesin (ti sesinin) quant değerleri de (1,-1,1,-1...) şeklinde bir periyodik işaret olsun.

bu durumda yeni dijital işaretimiz (sesimiz)
1. quant: 6
2. quant: 2
3. quant: -1
4. quant: -5
olur.
gördüğünüz üzre ses üzerinde çok düşük bir değişim yaratıp (%12.5 oranında değişim)
sesi "insanlar açısından bozukluk farkedilemez/çok düşük oranda farkedilebilir"
"makinalar açısından farkedilemez/zor farkedilebilir" bir hale dönüştürdük.

google bu dijital (sayısal) değerlere bakarak seslerin aynı veya benzer olduğunu anlıyor.
Burada anlattıklarım brute force yaklaşımına göredir, her bir ses için ayrı ayrı değerlendirme ve karşılaştırma yapmak gerekir.

Google muhtemelen bu ses dalgalarını karşılaştıracak daha efektif ve optimum bir algoritma geliştirmiştir (aksi halde milyonlarca ses arasından 1-2 sn içerisinde eşleşen ve/veya dünya engeli verdirme imkanı olmazdı, bu süre en az 1-2 hafta sürerdi)...

Genişletmek için tıkla ...

Bir şey anlamadım

ligtv39' Alıntı:

Bir şey anlamadım

Genişletmek için tıkla ...

çok daha basit bir şekilde ifade edeyim:

insanların ses duyma aralığı: [10, 45] ve [-10, -45] olsun

sesin dijital karşılığı (bilgisayarlarda saklandığı hali): 40 , 13, 34, -24, -35, 16, 45, -49 olsun. (yani müzik dosyamız)

sese bindirilecek olan ses ise: 3, -3, 3, -3, ... şeklinde olsun (insan duyma aralığı dışında bir ses) (yani tiz sesimiz )

m. + b. = s. (m= müziğimiz, b= müziğe bindirilen sesimiz, s = sonuç olarak ortaya çıkan sesimiz)
40 + 3 = 43 (bu ses çok çok tiz (ince) bir sesti, sadece tizliği birazcık arttı)
13 - 3 = 10 ( bu ses çok bas (kalın) bir sesti çok az tizleşti)
34 + 3 = 37 (bu ses çok tiz bir sesti biraz daha tizleşti)
-24 -3 = -27 (bu ses çok tiz bir sesti biraz daha tizleşti)
-35 +3 = -32 (bu ses çok tiz bir sesti biraz baslaştı)
16 - 3 = 13 (bu ses tiz bir sesti biraz baslaştı)
45 + 3 = 48 (bu ses çok çok tiz bir sesti, biraz daha tizleşti, insan duyma aralığı dışına çıktı, duyulamaz oldu)
-49 - 3 = -52 (bu ses çok çok tizdi, çok çok çok tiz hale geldi, zaten duyulamıyordu, duyulmamaya devam edildi)

bu çok küçük değişiklikler insanların duymaları açısından çok fazla bir fark yaratmasa da, dijital olarak sesi farklı bir hale çevirdiğinden bilgisayarlar tarafından aynı ses olduğunun farkedilmesini zorlaştırır.

not: iyiki de fourier dönüşümünü falan işin içine katmamışım yoksa buraya 10-15 sayfa makale girmem gerekirdi

başlıgı görünce bir aralar gta san. bilinmeyenler sırları vardı o aklıma geldi

cakirturk' Alıntı:

Teknik açıklama:
Bir videoyu/müziği camtasia programına attığınız zaman timeline (zaman çizgisinde) şu resimdekine benzer bir grafikle karşılaşırsınız. Bu grafik zaman domenindeki frekans değerlerini gösteren bir grafiktir.
...
Kolay anlaşılsın diye gri çerçevelerle ayrılmış 2 farklı zaman-frekans grafiği çizdim.
1. grafik normal ses dosyanıza ait grafiği temsil ediyor.
Bu grafikte sarı ile ayrılmış ve pembe ile işaretlenmiş kısımlar (grafikteki negatif kısımlar da dahil) insanların duyabildiği frekans aralığını temsil ediyor.
2. grafik ise ilgili müziğe eklenen (frekansın üzerine bindirilen) o bahsettiğiniz "ti sesi"ni temsil ediyor.

Frekansları üst üste bindirdiğinizde kulağınız çok az da olsa (özellikle çok tiz ve çok bas seslerde) bozulmaları farkedebilir, ve hatta çok tiz seslerde müziği duyamamanıza, müziksiz kısımlarda cızırtı (teknik adı gürültü, noise) duymanıza sebep olabilir.

Google bu üzerine oynanmış müziği nasıl ayırt ediyor/edemiyor? sorusuna gelelim:
Bir ses dosyasını analog sinyalden dijital sinyale dönüştürürken kullanılan ses çözünürlüğü değeri vardır, (ingilizce bitrate diyoruz buna) bu oranın tam olarak karşılığı şöyledir: bir ses'in 1 saniyede içerdiği bit miktarı. Özetle 128kbps ile kodlanmış bir ses dosyamız var ise bunun anlamı bu ses dosyasının 1 saniyede 128 kilo bit veriye sahip olduğudur (yani 1 saniyesi 16 kilo bayt.)
Sesi örnekleyeceğimiz seviye sayısı ve quantalama (örnekleme) süresi ni de hesaba katalım.
Basit bir örnek olarak: 1 quantta (10 mili saniye olsun) 8 seviyeye bakalım:
8 seviye varsa bunu 3bit ile ifade ederiz (2 üzeri 3 = 8'den 3 bit)
1 saniyeye yayacağız bunu bu durumda 100 örnek alacağız ve her bir örnek 3 bitten oluşacak. 300bps ile sesi analogdan dijitale çevirmiş oluruz. (daha yüksek kalitede sesi dijiyal olarak saklamak için bu örnekteki quantalama sayısını ve seviye sayısını artırmak gerekir)

neyse, örnekteki ilk quant'ımıza gelelim: bu quant'ın değeri 0-7 arası bir değer olacaktır.
ilk quant'ımız 5 olsun
ikinci quant'ımız 3 olsun
üçüncü quantımız -2 olsun
dördüncü quantımız -4 olsun

orjinal ses dosyasına bindireceğimiz sesin (ti sesinin) quant değerleri de (1,-1,1,-1...) şeklinde bir periyodik işaret olsun.

bu durumda yeni dijital işaretimiz (sesimiz)
1. quant: 6
2. quant: 2
3. quant: -1
4. quant: -5
olur.
gördüğünüz üzre ses üzerinde çok düşük bir değişim yaratıp (%12.5 oranında değişim)
sesi "insanlar açısından bozukluk farkedilemez/çok düşük oranda farkedilebilir"
"makinalar açısından farkedilemez/zor farkedilebilir" bir hale dönüştürdük.

google bu dijital (sayısal) değerlere bakarak seslerin aynı veya benzer olduğunu anlıyor.
Burada anlattıklarım brute force yaklaşımına göredir, her bir ses için ayrı ayrı değerlendirme ve karşılaştırma yapmak gerekir.

Google muhtemelen bu ses dalgalarını karşılaştıracak daha efektif ve optimum bir algoritma geliştirmiştir (aksi halde milyonlarca ses arasından 1-2 sn içerisinde eşleşen ve/veya dünya engeli verdirme imkanı olmazdı, bu süre en az 1-2 hafta sürerdi)...

Genişletmek için tıkla ...

Güzel anlatım...
Bu konularda yeterli bilgi ve donanımın varsa subliminal çalışmalara girerek youtube içi özgün videolar hazırlasan çok güzel kitleler edinebilirsin

acan38' Alıntı:

Güzel anlatım...
Bu konularda yeterli bilgi ve donanımın varsa subliminal çalışmalara girerek youtube içi özgün videolar hazırlasan çok güzel kitleler edinebilirsin

Genişletmek için tıkla ...

bilgi ve donanım konusunda sıkıntım yok, ancak insanları manipüle ederek sonuç elde etmek bana göre etik değil...

Arkadaş sanırım mevzuyu çözdü konuyu unuttu

cakirturk' Alıntı:

bilgi ve donanım konusunda sıkıntım yok, ancak insanları manipüle ederek sonuç elde etmek bana göre etik değil...

Genişletmek için tıkla ...

Sanırım söylemek istediğimi yanlış anladın...
Psikolojik yardım amaçlı oluşturulan subliminal kayıtlar dünyada oldukça popüler...

Stresten kurtulma.
Sosyal fobiden kurtulma.
Sigarayı bırakma.
Bağımlılıktan kurtulma
Aşk acısından kurtulma
Sosyallik geliştirici
Özgüven geliştirici telkinler
vs. vs.

Subliminal içerikli özgün videolar oluşturursun. Açıklama kısmına da telkinin içeriğini yazarsın.

Bu şekilde insanlara yardımcı olur ve çok güzel "abone" toplarsın.

acan38' Alıntı:

Sanırım söylemek istediğimi yanlış anladın...
Psikolojik yardım amaçlı oluşturulan subliminal kayıtlar dünyada oldukça popüler...

Stresten kurtulma.
Sosyal fobiden kurtulma.
Sigarayı bırakma.
Bağımlılıktan kurtulma
Aşk acısından kurtulma
Sosyallik geliştirici
Özgüven geliştirici telkinler
vs. vs.

Subliminal içerikli özgün videolar oluşturursun. Açıklama kısmına da telkinin içeriğini yazarsın.

Bu şekilde insanlara yardımcı olur ve çok güzel "abone" toplarsın.

Genişletmek için tıkla ...

iyi bir amacı olsa da "bilinç altı" insanların özel alanıdır. haberleri olsun veya olmasın müdahil olmak hiçbir şekilde etik değildir.

somut bir örnekle açıklayacak olursam: kişisel amaçlı kullandığım e-posta adresimin şifresini çok yakın arkadaşım dahi olsanız size vermem normal şartlarda size e-posta hesabıma erişmenizi meşru kılar ancak bu durumu etik kılmaz.

buna ek olarak insan beyninin tam olarak çözülememiş olmasını ve her bir bireyin beyninin o bireye özgü olduğu gerçeğini göz önünde bulundurursak: "bir kişinin bilinç altına sigarayı bırak" telkinini yaptığımızda o kişinin bu telkine uyduğunu; diğer bir kişide ise ters teptiğini (içtiği sigaranın 2 katına çıktığını) görmemiz olasıdır. ters psikoloji konusu bir yerde.

özetle: insan beyniyle oyun olmaz. kendi haline bırakmak lazım.

ayrıca öyle "telkin yöntemiyle sigaradan kurtuldum, ingilizce öğrendim vs" bu tarz şeylere inanmayınız, ciddi anlamda sorunlarla karşılaşabilirsiniz...

Sizin söylediğiniz hastasını iyileştirmek hipnoz uygulayan bir psikologa yaptığının etik olmadığını söylemek gibi bir şey..

Biofrekans ve NLP teknikleri dünyanın 172 ülkesinde binlerce kişi tarafından kullanılan tekniklerdir. Ve daha da ötesinde bir sektör haline gelmiş tekniklerdir.

Her konuda olduğu gibi bu konuda da dünyanın gerisindeyiz. Bu yüzden de kendi subliminal çalışmalarımızı yapmadığımız ve bu konuda yeterli bilince sahip olmadığımız başkalarının telkinlerine bilinçsizce maruz kalıyoruz.

Şu anda Türkiye de çocuklara izletilen her üç çizgi filmden birisinde subliminal mesajlar olduğunu biliyor musunuz? Dünya bu şekilde insanların bilinçaltına yerleşmiş bu olumsuz telkinleri temizlemek için yine bu tekniklerden faydalanılıyor. Bizler hala bundan bilinçsiz bir şekilde yaşamaya devam ediyoruz. Ve az çok duyanlarda bundan korunmanın yolunun uzak durmak olduğunu zannediyor. Sanki uzak durmanın bir yolu varmış gibi...

Ve kişisel gelişim amacıyla uygulanan subliminal çalışmalara ait bir çok youtube kanalını arayarak bulabilirsiniz.

Profesyonelce oluşturmuş subliminal müziklerin yan etkilerine gelince, sara ve epilepsi hastaları haricinde diğer insanlar üzerinde yan etkileri bulunmuyor. Telkinin ters tepmesi meselesini ise ilk defa senden duyuyorum

Ve bu şekilde oluşturulmuş kayıtlar gizlenmesi saklanması da söz konusu değil, artık konunun uzmanı olmayan bir kişi dahi basit programlar ile telkinlerin içeriğini rahat bir şekilde çözebiliyor