audio - ffmpegの異なるフェードイン/フェードアウト曲線の違いは何ですか?

Question

afadeここからの可能な曲線とacrossfadeフィルターのリストは次のとおりですhttps://ffmpeg.org/ffmpeg-filters.html#afade-1

tri
    select triangular, linear slope (default) 

qsin
    select quarter of sine wave 

hsin
    select half of sine wave 

esin
    select exponential sine wave 

log
    select logarithmic 

ipar
    select inverted parabola 

qua
    select quadratic 

cub
    select cubic 

squ
    select square root 

cbr
    select cubic root 

par
    select parabola 

exp
    select exponential 

iqsin
    select inverted quarter of sine wave 

ihsin
    select inverted half of sine wave 

dese
    select double-exponential seat 

desi
    select double-exponential sigmoid 

からのコードは次のlibavfilter/af_afade.cとおりです。

switch (curve) {
case QSIN:
    gain = sin(gain * M_PI / 2.0);
    break;
case IQSIN:
    /* 0.6... = 2 / M_PI */
    gain = 0.6366197723675814 * asin(gain);
    break;
case ESIN:
    gain = 1.0 - cos(M_PI / 4.0 * (CUBE(2.0*gain - 1) + 1));
    break;
case HSIN:
    gain = (1.0 - cos(gain * M_PI)) / 2.0;
    break;
case IHSIN:
    /* 0.3... = 1 / M_PI */
    gain = 0.3183098861837907 * acos(1 - 2 * gain);
    break;
case EXP:
    /* -11.5... = 5*ln(0.1) */
    gain = exp(-11.512925464970227 * (1 - gain));
    break;
case LOG:
    gain = av_clipd(1 + 0.2 * log10(gain), 0, 1.0);
    break;
case PAR:
    gain = 1 - sqrt(1 - gain);
    break;
case IPAR:
    gain = (1 - (1 - gain) * (1 - gain));
    break;
case QUA:
    gain *= gain;
    break;
case CUB:
    gain = CUBE(gain);
    break;
case SQU:
    gain = sqrt(gain);
    break;
case CBR:
    gain = cbrt(gain);
    break;
case DESE:
    gain = gain <= 0.5 ? cbrt(2 * gain) / 2: 1 - cbrt(2 * (1 - gain)) / 2;
    break;
case DESI:
    gain = gain <= 0.5 ? CUBE(2 * gain) / 2: 1 - CUBE(2 * (1 - gain)) / 2;
    break;
}

彼らはどのように見えますか？彼らはどのように聞こえますか？フェードイン+フェードアウトとクロスフェードはどっちがおすすめ？個人的には、オーディオ クリックを回避しようとしているだけです。クロスフェードは、ここでは少しやり過ぎかもしれません。

関連リンク: http://manual.audacityteam.org/man/fade_and_crossfade.html . ただし、大胆な名前がffmpeg名にどのように変換されるかはわかりません。