ГОЛУБЯТНЯ:Бум грувить! Часть последняя. (С посвящением светлой памяти гоблинов)

Автор: Сергей Голубицкий

Как в воду глядел: зашебуршилась тектоника, заколебались замшелые шлейфы и глубинные пласты, повыползали, щурясь, на свет божий гномы и гоблины, носящие гордую кличку «Профессионалы». И застрочили подметные письма в обход автора — прямиком в редакцию: «Автор вообще не знает, что у хороших проигрывателей имеются выходы не только линейные, но и прямые (звукосниматель подключается к усилителю напрямую, минуя предусилитель-корректор), а у усилителей, соответственно, имеется особый вход. Интересно, с линейного входа звуковой карты удастся что-либо зарегистрировать (не записать!), если используется такое подключение? Другая рекомендация автора — о смахивании батистовой портянкой (?) пылинок — тоже не отвечает требованиям качественной оцифровки. В таких случаях диск надо мыть или купать, как говорили в старину, в растворе ПАВ и в спирте, чтобы вымыть загрязнения из дорожек, а не загонять их туда. Кроме того, по некоторым признакам, автор адресует статью лицам, основательно забывшим, как пользоваться проигрывателем (или никогда этого не умевшим). Не лучше было бы вместо имеющегося в статье словоблудия дать в порядке напоминания полезные сведения об основных типах проигрывателей и звукоснимателей (возможно, пользователь сможет раздобыть и хорошую модель, а не „поганенькую“), о регулировке тонарма вообще и для целей однократного максимально хорошего воспроизведения и т. п.».

Как объяснить человеку, всю жизнь проведшему в ремонтной мастерской за шлифованием аппендикса своего несуществующего чувства юмора в растворе ПАВ (в переводе с гоблинского — «Поверхностно Активное Вещество», то есть мыло или шампунь!), что не для него «Бум грувить» писалось? Как уговорить профессиональных гоблинов, не желающих угомониться с самого момента появления на свет «Компьютерры», что не для них делается журнал?

Больше всего, однако, поражает гоблинский мазохизм: с первой «Голубятни» было очевидно, что в этой колонке гетеросексуальный, живущий полноценной невиртуальной жизнью человек (по-гоблински «ламер») мажет толстым слоем культур-повидло на IT-бутерброд для себе подобных полноценных людей? Казалось бы, куда проще: не врубаешься — проходи мимо. Тем более что вас, гоблинов и гномов, тут не любят. Вот и ладушки: читайте себе и дальше свое фэнтези, живите полноценной жизнью в Lineage и Ultima Online, паяйте микросхему, лудите проводки, умывайтесь ПАВ. Куда там! И лезут, и лезут, и лезут, и лезут, борются, так сказать, за чистоту собственных представлений о сути вещей. Антонелло вот поведал, что на последней презентации «Эпсона» гоблины подходили к нему пачками и выражали снобистское возмущение «Бум грувить». Ну, типа: «Мы с женой эстеты! Кто позволил, мля, дилетанту писать о святом, о звукозаписи?!»

Во избежание новых вспышек флегмоны и геморроидальных возбуждений даю дискламер на языке, максимально приближенном к устройству мозгов и эстетическому хоботку гоблинов и гномов: В «Голубятнях», подобных «Бум грувить», посредством приемов современной постмодернистской литературы типа буквализации метафор, гиперболизации сравнений и многоуровневого глоссирования (прости меня, господи) конченый ламер делится субъективным опытом (на гоблинском — «ИМХО») с себе подобными, для коих IT-специфика не имеет ни малейшей внутренней ценности и служит исключительно целям получения удовольствия от художественного текста! Capici, грызуны?

Теперь по существу вопроса. Да, низкий уровень записи неизбежно ведет к росту нелинейных искажений и повышению уровня шумов, которые плохо устраняются программной коррекцией. Да, лучше одалживать у знакомых хороший проигрыватель вместо плохого, желательно еще и с усилителем и предусилителем. Да, лучше не смахивать пыль батистовой портянкой, а мыть винил мылом. Только… АЛЁ ГАРАЖ! ГОБЛИН, СПУСТИСЬ НА ЗЕМЛЮ! Кто будет заниматься подобной фигней? Кому нужны наукообразные неудобоваримые, непроизносимые и непонятные термины — все эти «электретные микрофоны», «АЧХ с сильным подъемом низких частот» и «оцифровка с запасом по числу уровней квантования — 18, 20, 22 или 24»? Вы чо, в натуре, гномы?

Далее. В «Бум грувить» целый абзац посвящен тому, что не нужно втыкать проигрыватель в гнездо микрофона, не потому, что автор, как написал один гоблин, «не знает, что у хороших проигрывателей имеются выходы не только линейные, но и прямые» (автор это знал, когда гоблина еще не зачали в муках), а потому, что девяносто девять нормальных людей из ста непременно и обязательно будут использовать именно микрофонный вход. И такой подход, каким бы смешным он ни казался homo technicus, логичен и естественен для homo sapiens. Того самого чудаковатого, ламернутого homo sapiens, что нанимает на работу и платит зарплату узкоспециализированному homo technicus.

Единственное, в чем правы гоблины: снимая звук напрямую с проигрывателя, невозможно устранить так называемую RIAA-коррекцию[RIAA (Recording Institute Association of America) — Ассоциация звукозаписывающих организаций Америки], вносящую искажение в фонограмму на этапе ее записи на винил. Суть RIAA-коррекции состоит в том, что при нарезке борозд улучшается отношение сигнал/шум за счет искусственного повышения высоких частот, а также увеличивается продолжительность записи за счет искусственного понижения низких частот. Устранением RIAA-коррекции как раз и занимается предварительный усилитель. Тут, однако, есть маленькая оговорочка, сводящая на нет все «профессиональные» возражения: я не случайно рекомендовал читателям в первой «Бум грувить» одалживать у знакомых «плохонький» проигрыватель! Дело в том, что в «плохонькие» проигрыватели в девяти случаях из десяти предусилитель-корректор уже встроен (пресловутое экономичное решение «все в одном»)! Так что не нужно пользоваться Bang&Olufsen — вот и не возникнут проблемы с искажением фонограммы.

Теперь вернемся в грувильную мастерскую и доведем до конца наше непотребное ламерское дело.

Напоминаю фабулу: после оцифровки старой доброй пластинки мы последовательно удалили из фонограммы механические шумы, а затем повысили уровень записи. Между прочим, теперь понятно, почему не следует нормализировать запись до устранения кликов и щелчков. Поскольку нормализация зависит от уровня максимальных и минимальных пиков, а щелчки и клики — это диспропорциональные амплитудные взрывы, то они как раз и становятся теми пиками, по которым звуковой редактор обрабатывает запись. В результате аномальное пиковое значение щелчка нормализируется до 0 дБ (или —1 дБ), а остальная — продуктивная — часть фонограммы остается, как и раньше, на заниженном уровне.

Поковырявшись в звуковом редакторе, читатель сразу заметит, что из обилия спецэффектов и прочих форм воздействия на оригинальную фонограмму, реализованных в Adobe Audition, мы задействовали лишь две процедуры: устранение щелчков и нормализацию. За бортом остались удаление шипения (hiss), наложение фильтров, шумоподавление (noise reduction) и еще куча всякого непроизносимого. Спешу успокоить: сделали мы это вполне сознательно — из боязни выплеснуть вместе с водой и ребенка. Никто не сомневается, что профессиональный редактор позволяет оскопить и загермафродитить звуковую композицию до состояния стерильной чистоты — было бы желание. Опасность, однако, в том, что лишенная «лишнего» шипения и «лишних» шумов музыка имеет все шансы превратиться не в цифровой чупа-чупс, а — в окоченевший труп на мраморном столе прозектора. Посему «огрехам» аналоговых записей коллекции я противопоставил исключительно медицинский принцип «не навреди», сведя вмешательство в оригинальный звук до минимума.

Нам осталось разрезать на треки wav-файл каждой из сторон пластинки, конвертировать оцифрованную запись в формат CD-DA и прожечь компакт-диск.

Начинаем с резки. Алгоритм: открываем фонограмму, находим места, разделяющие треки, выделяем треки по очереди, копируем их в буфер обмена (Ctrl+С), создаем новые файлы с теми же параметрами (44100, стерео, 16-bit) — по одному на каждый трек — и вставляем в него отрезки фонограммы (Ctrl+V). Затем сохраняем файлы под именами, соответствующими названиям композиции и позаимствованными с обложки пластинки (рис. 1).

При делении на треки особую актуальность обретает старинная максима: «Не верь глазам своим». В том смысле, что необходимо проверять на слух каждый участок фонограммы, который визуально показался вам паузой между треками: вполне вероятно, что вы спутали с тишиной просто тихую музыку, предваряющую либо завершающую композицию.

Заключительный этап — изготовление компакт-диска. С поставленной задачей справляются миллионы программ — от культового и оттого не менее дурацкого Nero до изысканного Exact Audio Copy (EAC). Мы, однако, пойдем самым коротким и логичным путем — задействуем возможности самой Adobe Audition. В любом случае большинство современных программ для прожига дисков конвертируют PCM (wav) файлы в CD-DA автоматически, поэтому не забивайте голову.

Переключаемся из экрана Edit View в CD Project View (рис. 2).

Контекстное меню (правая кнопка мыши) — опция Insert Audio (Вставить звуковой файл) — добавляем в проект все wav-файлы, содержащие оцифрованную запись треков пластинки (рис. 3).

Если порядок треков не соответствует оригинальному (на пластинке), вы легко восстановите статус-кво кнопками в правом верхнем углу окна CD Project View (рис. 4).

Кнопка Track Properties открывает доступ к настройкам, самая полезная из которых — изменение двухсекундной паузы, которую программа устанавливает по умолчанию между треками (рис. 7).

Что касается опции Copy Protection, то — я вас умоляю! — пора, наконец, повзрослеть. Чего стоит одно объяснение Адобы для своего реверанса в адрес архонтов копирайта: «Опция устанавливает на трек защитный флаг в соответствии со спецификацией Red Book, однако для задействования защиты от копирования проигрыватель компакт-дисков должен поддерживать эту спецификацию». Ха-ха, приходите вчера!

В нижнем углу окна CD Project View приводится сводная информация создаваемого компакт-диска. Здесь же расположена магическая кнопка для прожига — Write CD (рис. 5).

Окно записи диска ничем не отличается от привычных программ (рис. 6).

Повторно жмем кнопку Write CD и через пять минут наслаждаемся оцифрованной записью давно похеренной пластинки из любимой коллекции нашей первобытной докомпьютерной молодости!

АНАЛИЗЫ: Дам, но не вам

Автор: Родион Насакин

О том, что отечественные банки дерут с россиян неприлично высокие проценты за кредиты, знает каждый. Это не мешает согражданам покупать все больше в долг, однако осадочек остается немалый — как в душах заемщиков, так и в карманах кредиторов. Причина такого положения дел общеизвестна: банкиры закладывают в процентную ставку свои кредитные риски, то есть компенсируют невозврат денег процентными выплатами более благонадежных клиентов. Оставим в покое глобальные варианты решения этой проблемы, вроде мероприятий по повышению уровня жизни населения или принятия очередных законов, регламентирующих кредитную деятельность. Будем исходить из установленной взаимосвязи: высокий риск приводит к высоким ставкам. Следовательно, решив задачу понижения своих кредитных рисков, банк сможет сделать условия кредитования приемлемыми для большей группы потенциальных клиентов, а значит, и получить дополнительное преимущество на рынке розничного кредитования. Причем преимущество довольно солидное. Например, в компьютерных или автомобильных салонах сейчас предлагаются кредитные продукты нескольких банков на выбор, а пресловутая «надежность» банка в данном случае никого не волнует: деньги возьмут у того, кто раздает их дешевле всех.

Если подойти к вопросу философски, то решение о предоставлении кредита представляет собой компромисс между страхом потерять деньги и желанием получить прибыль в виде процентов. Находить этот компромисс приходится в каждом конкретном случае, оценивая платежеспособность очередного клиента. И если оценить возможности корпоративного заемщика относительно просто, исходя из его финансовой отчетности, общеизвестной репутации и т. п., то в случае с частными клиентами это сделать сложнее. Например, неким суррогатом официального подтверждения достаточного уровня дохода является налоговая документация, однако, учитывая распространенность «серых» зарплат, доверие лишь справкам из налоговой может отсечь массу состоятельных граждан, способных и желающих платить за свои маленькие радости. О стабильности положения может косвенно свидетельствовать состояние в браке, стаж работы на одном месте, информация о ранее погашенных кредитах сравнимого размера и множество других факторов[Кстати, в США с 1974 года законодательно запрещено принимать решение о выдаче кредита по таким персональным аспектам, как возраст, пол или семейное положение, что существенно способствовало развитию «беспристрастных» информационных систем оценки платежеспособности]. Поэтому банки частенько и заставляют своих клиентов бегать по инстанциям и собирать ворох бумаг, подаваемых вместе с заявлением о выдаче кредита.

Одновременно с этим существует конкуренция между банками, которая обостряется по мере роста рынка и расширения целевой аудитории потенциальных клиентов. А, между прочим, в России в прошлом году наблюдался настоящий бум потребительского кредитования, да и ипотека делала в 2005-м первые твердые шаги. Сейчас в это трудно поверить, но еще в 90-е годы абсолютное большинство розничных кредитов выдавалось сотрудникам банков и руководству корпоративных клиентов. Но уже в 2002 году, по данным Центробанка, населению был выдан 141 млрд. рублей. В 2003-м — 298 млрд., а в 2004-м — 616,5 млрд. А в январе 2006-го, по некоторым оценкам, объем рынка потребительского кредитования в России превысил 1 трлн. руб. На этом фоне клиента начинают уважать, за него борются и, единожды поймав добросовестного плательщика, стараются его не упустить. Если же заставлять его доказывать свою платежеспособность и ожидать «вердикта» несколько недель, а то и месяцев, клиент может обидеться и уйти в другой банк. Так что быстрота реагирования на обращение клиента становится прямым конкурентным фактором. Достаточно вспомнить рекламную кампанию, проведенную «Импэксбанком» в прошлом году, по поводу сокращения срока принятия решения до одного дня.

В то же время оперативность не должна отражаться на качестве принимаемых решений. Если выдавать кредиты всем без разбору, то лидирующее положение на рынке обернется финансовой катастрофой, подобной той, которая постигла в конце 2003 года Южную Корею. Объем просроченных потребительских кредитов к тому времени составлял 57,47 млрд. долларов, или 13,5% от общего числа выданных кредитов (аналогичные показатели 1999 года — 10,95 млрд. и 2,6% соответственно[Доля невозвратов в России, по разным оценкам, колеблется от 3 до 4%]). С одной стороны, это привело к возрастанию числа самоубийств и преступлений на долговой почве, а с другой — к серьезному банковскому кризису. Причиной столь безрадостной картины послужило отсутствие у банков отработанных систем управления рисками на фоне жесткой борьбы за рынок.

Впрочем, эта проблема гораздо старше и, по сути, родилась вместе с розничным кредитованием. Первый алгоритм для оценки потенциального кредитозаемщика был предложен еще в 1941 году Дэвидом Дюраном. К тому же времени можно отнести появление термина «кредитный скоринг», означающего сложную математическую систему определения степени платежеспособности заемщика, основанную на анализе нескольких характеристик клиента. Между прочим, модель Дюрана (см. врезку) широко применяется в финансовых организациях по сей день. Разумеется, в середине XX века речь шла не об использовании специализированного ПО, а о схеме работы кредитных инспекторов.

Задача скоринга — не только выявить потенциально неплатежеспособного клиента, но и пресечь деятельность мошенников, изначально не планирующих возвращать кредит. Если в первом случае шанс получения от клиента правдивых данных достаточно велик, то злоумышленники пытаются вводить специально составленный набор данных, для того чтобы найти и использовать «слабые места» в системе скоринга. Эта криминальная практика является довольно распространенной. Множество фирм, формально консультирующих заемщиков при заполнении документов на получение кредита, на деле за определенную сумму подсказывают своим клиентам «правильные» ответы на вопросы банковской анкеты. Иногда злоумышленникам удается обманывать систему до тех пор, пока схема мошенничества не будет обнаружена соответствующей службой банка.

«Обороноспособность» системы зависит прежде всего от модели оценки клиента. Обычный анализ вопросов анкеты наиболее уязвим для «взлома», так как обойти все «ловушки», которые банк может поставить для проверки достоверности предоставляемых данных, сравнительно просто. Обычно для этого формируются специальные группы «заемщиков», формально соответствующих требованиям банка по проверяемым характеристикам и «правильно» отвечающим на те вопросы анкеты, которые затруднительно проверить.

Более эффективным подходом в обеспечении кредитной безопасности является составление психологического портрета заемщика путем сбора максимально детализированной информации. Вкупе со средствами, вроде data mining, это дает неплохие результаты.

По мере развития ИТ банки стали заказывать разработчикам и скоринг-системы. В результате к настоящему времени даже сформировался рынок таких ИТ-решений, хотя большинство банков предпочитают уникальные разработки. Дело в том, что алгоритмы работы скоринг-системы должны оставаться конфиденциальной информацией, поскольку при получении таких данных злоумышленники, теоретически, могут указать «правильные» данные при оформлении заявки и «обмануть» систему. Подобное ПО дало новые возможности для обслуживания клиентов. Помимо уже упоминаемого сокращения срока обработки клиентских данных (если верить представителям «Хоум Кредит энд Финанс Банк» [ХКФБ], их система принимает решение о выдаче кредита до 50 тысяч рублей в течение нескольких минут), стало возможным, например, отказать клиенту в том или ином кредитном продукте и сразу же предложить альтернативный вариант (с меньшей суммой или на более жестких условиях), соответствующей рассчитанному показателю платежеспособности. По этому принципу с 2005 года работают ХКФБ и «Русский стандарт». Вместо отказа в предоставлении кредита клиенту предлагают, например, увеличить первоначальный взнос до указанной суммы.

Кстати, развитие скоринга в отечественной банковской практике может несколько притормозиться в результате принятого в 2005 году закона о кредитных историях. По этому документу к 1 сентября 2005 года все российские банки заключили договор с одним из бюро кредитных историй (пока можно выделить четыре крупных учреждения) на передачу данных о «своих» заемщиках и запрос данных о «чужих». Одновременно с этим Центробанк разработал интернет-сервис для доступа к Центральному каталогу кредитных историй, благодаря которому пользователь может ознакомиться с местонахождением своей собственной финансовой биографии. Появление общей базы кредитных историй дает отечественным банкам новые возможности для проверки платежеспособности клиентов, и ряд кредитных учреждений может отказаться в этом случае от автоматизированной оценки.

Скоринговые системы используют статистические методы работы, а значит, нуждаются в массивах исходных данных о ранее выданных кредитах (выборке) для выявления зависимостей. Например, для выявления степени влияния семейного положения на возврат кредита. Появляется вопрос, где это исходное информационное «сырье» взять. Можно, конечно, собирать характеристики клиентов, выдавать кредиты всем подряд и потом фиксировать случаи невозврата или несвоевременного возврата. Ну а тем, кто не хочет применять столь радикальный способ обучения на собственных ошибках, приходится искать альтернативные пути решения проблемы. На самом деле, таких путей всего два. Можно воспользоваться уже собранной кем-то другим базой данных или использовать методы, требующие для корректного применения меньших по объему массивов опытных данных. Первый способ свойствен в первую очередь при разработке банками собственных решений. Второй используется вендорами «серийных» систем скоринга. Однако ни один из этих вариантов нельзя назвать идеальным.

Очевидно, что данные о клиентах, например, американского банка мало подойдут для адекватной оценки российских заемщиков. Совершенно другие доходы, уровень жизни, менталитет делают невозможным использование такой БД даже с сильной коррекцией результатов. Классический подход к скорингу[Регрессионный анализ остается самым распространенным методом, использующимся в скоринге] предусматривает принятие положительного решения о выдаче кредита в том случае, если выходной показатель превышает некий критический порог. А выходной показатель вычисляется как сумма численных характеристик параметров (возраст, количество иждивенцев, доход, наличие кредитной карты и т. д.), помноженных на соответствующий «вес» (значимость показателя в общей оценке). Да и само слово «scoring» можно перевести как «подсчет очков». Обучение системы сводится к подгонке «весов». Так вот «веса» одного и того же параметра для США и РФ будут существенно различаться. Кроме того, очевидно, что кредитоспособность заемщика зависит не только от его собственных характеристик, но и от общей макроэкономической ситуации в стране — например, от уровня инфляции. Кстати, бескрайние просторы нашей Родины накладывают дополнительные трудности. Настраивать систему многофилиальному банку приходится для каждого региона отдельно, так как в разных уголках России люди отличаются как доходами, так и менталитетом.

В компании «Франклин & Грант», специалисты которой занимаются созданием математических моделей и их программной реализацией для решения финансовых задач, утверждают, что в России вообще не существует кредитных историй достаточной длины для обучения системы. Что уж говорить о новых типах кредитных продуктов, появляющихся в стране. Например, об ипотеке, собирать данные по которой для настройки системы нужно еще лет десять.

В ХКФБ проблему решили довольно оригинально, использовав для обучения своей системы скоринга базу данных о 4,2 млн. заемщиков из стран Центральной Европы. В этом случае «веса» различных исходных параметров получились достаточно схожими с российскими, и после небольшой коррекции под национальную специфику и текущий банк система стала работоспособной.

Если имеются выборки сравнительно небольшого размера, разумно использовать иные методы анализа, такие как метод ближайших соседей или дерево классификаций. В первом случае новому заемщику, исходя из каких-либо его характеристик, система ставит в соответствие определенную точку с соответствующими координатами. В зависимости от того, каких точек по соседству с данной большинство: «плохих» или «хороших» (которым соответствуют люди, отдавшие или не отдавшие кредит), принимается решение о выдаче денег. При использовании деревьев классификаций система обучается следующим образом. На основе имеющихся данных строится дерево. При построении все известные ситуации обучающей выборки сначала попадают в верхний узел, а потом распределяются по узлам (рис. 1). Критерий разбиения — это различные значения входного фактора.