랜덤 노이즈(random noise)란?

랜덤 노이즈

화이트 노이즈, 핑크 노이즈, 브라우니안(Brownian) 노이즈는 모두 스펙트럼 에너지 분포가 다른 랜덤 신호입니다. 이들은 소리의 특성과 에너지 분포를 다르게 하며, 오디오 테스트, 사운드 디자인, 백색소음 치료, 모듈레이션 등에 사용됩니다.

아래에 각각의 정의, 청각적 특징, 생성 방식(알고리즘)을 정리해 드리겠습니다.

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1. 화이트 노이즈 (White Noise)

정의

• 모든 주파수 대역에 같은 에너지를 가지는 노이즈
• 스펙트럼 밀도: 0dB/옥타브
• 주파수당 에너지 분포가 균등함

청각적 특징

• 샤아아아아 소리 (TV 안테나 잡음과 유사)
• 고역이 강조되어 다소 날카롭게 들림

생성 방식

// 샘플마다 랜덤한 값을 생성
sample = Float.random(in: -1.0...1.0)

• 단순히 uniform 랜덤 값으로 오디오 버퍼를 채우면 됩니다.

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2. 핑크 노이즈 🌸 (Pink Noise)

정의

• 주파수가 2배가 될수록 에너지가 절반으로 줄어듦
• 스펙트럼 밀도: -3dB/옥타브
• 인간 청각 특성에 더 자연스럽게 들리는 노이즈

청각적 특징

• 부드러운 바람소리, 빗소리와 유사
• 고역이 덜 강조됨

생성 방식

1. 필터 방식:

   • 화이트 노이즈 → 1/f 필터(로우패스 계열 필터)를 통과시켜 감쇠
   • 예: IIR 필터나 FIR 필터 사용

2. Voss-McCartney 알고리즘:

   • 여러 개의 서로 다른 주기에서 값을 바꾸는 난수 발생기
   • 각 샘플마다 일부만 갱신하여 저역 강조됨

3. 오디오키트 예시:

let pinkNoise = PinkNoise(amplitude: 0.5)

내부적으로는 고역을 점차 감쇠시키는 방식 사용

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3. 브라우니안 노이즈 (Brown Noise = Brownian, 적색 노이즈)

정의

• 주파수 증가에 따라 에너지가 급격히 감소
• 스펙트럼 밀도: -6dB/옥타브
• Brownian motion(브라운 운동)의 누적 효과와 유사

청각적 특징

• 무거운 저음 중심, 폭풍 소리 느낌
• 고역 거의 없음

생성 방식

// 이전 샘플값에 현재 난수값을 누적
var lastSample = 0.0
let currentSample = lastSample + Double.random(in: -0.05...0.05)
lastSample = currentSample

• 즉, 화이트 노이즈를 적분한 형태 → 신호가 누적되면서 저역 성분이 강해짐

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요약 비교

구분	에너지 분포	청각 특징	생성 방식 요약
화이트 노이즈	평탄(0dB/옥타브)	샤아아, 고역 많음	random(-1...1)
핑크 노이즈	-3dB/옥타브 감소	자연음에 가까움	필터 or Voss-McCartney
브라운 노이즈	-6dB/옥타브 감소	무겁고 둔탁한 저음	누적형: y[n] = y[n-1] + rand

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