KIELEN PITKITTÄISTEN VÄRÄHTELYJEN HAVAITSEMINEN PIANON ÄÄNESSÄ 1 JOHDANTO 2 KUUNTELUKOKEET
|
|
- Iivari Juusonen
- 6 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 KIELEN PITKITTÄISTEN VÄRÄHTELYJEN HAVAITSEMINEN PIANON ÄÄNESSÄ Heidi-Maria Aalto-yliopiston sähkötekniikan korkeakoulu Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos PL 13000, Aalto 1 JOHDANTO Tässä työssä tutkittiin kuuntelukokeiden avulla, miten havaitsemme kielen pitkittäisiä värähtelyjä pianon äänessä. Aiemmin on arveltu, että nämä värähtelyt ovat kuultavissa erityisesti matalissa, voimakkaissa äänissä, mutta ei ole ollut selvää kuinka korkeissa äänissä ne ovat kuulon kannalta merkittäviä. Tämä tieto on tärkeää kehitettäessä tehokkaita, ihmisen kuulon mukaan optimoituja pianon fysiikkaan perustuvia synteesialgoritmeja, joissa kaikki soittimen äänen piirteet mallinnetaan laskennallisesti. Mikäli tiedetään, mitkä piirteet eivät ole merkittäviä, ne voidaan jättää mallintamatta ja säästää arvokasta laskentatehoa muihin toimintoihin. Kielen pitkittäisillä värähtelyillä tarkoitetaan sekä pitkittäisiä moodeja, jotka syntyvät kielen vapaasta värähtelystä pitkittäissuunnassa, että ns. phantom-ääneksiä, jotka puolestaan aiheutuvat kielen poikittaisliikkeen aiheuttamasta pakkovärähtelystä. Phantomäänekset ovat suhteellisen uusi löytö pianon äänessä; ensimmäiseksi niistä kirjoittivat Nakamura ja Naganuma vuonna 1993 [1]. Myöhemmin nimensä niille antoi Conklin [2], joka myös raportoi niiden alkuperän [3]. Matemaattisen teorian pitkittäisille värähtelyille esittivät Bank ja Sujbert [4]. He myös esittivät, että pitkittäisiä moodeja ja phantom-ääneksiä voi käsitellä yhtenä kokonaisuutena. Ensimmäinen tieteellinen artikkeli pitkittäisvärähtelyjen havaitsemisesta pianon äänessä julkaistiin hiljattain [5]. Tämä artikkeli pohjautuu viitteessä [5] esitettyyn työhön. Kappaleessa 2 esitetään kuuntelukoemenetelmä sekä testissä käytetyt äänet, ja kappaleessa 3 raportoidaan kuuntelukokeen tulokset. Lopuksi kappaleessa 4 tehdään yhteenveto. 2 KUUNTELUKOKEET Kuuntelukoe koostui kahdesta osatestistä. Ensimmäisessä osatestissä tutkittiin, miten koehenkilöt havaitsevat eroja sellaisten pianon äänten, joissa on mukana pitkittäiset värähtelykomponentit ja niiden äänten välillä, joista ne on jätetty pois. Tässä osatestissä käytettiin ABX-testimenetelmää [6]. Kokeen toinen osatesti oli preferenssitesti, jossa koehenkilöitä pyydettiin vastaamaan kunkin testiäänen osalta kysymykseen ovatko pitkittäisvärähtelyt niin merkittävä osa pianon ääntä, että ne pitäisi ottaa huomioon fysiikkaan perustuvassa pianosyntetisaattorissa?. 1
2 2.1 Testiäänten generointi Testiäänten generointia varten analysoitiin äänitettyjä pianon ääniä kolmesta soittimesta: Steinwayn flyygelistä, Yamahan pystypianosta ja Yamahan flyygelistä. Kaikki äänet oli soitettu fortissimo-dynamiikalla, sillä pitkittäiset värähtelykomponentit ovat merkittäviä juuri suurilla värähtelyamplitudeilla. Analyysin perusteella syntetisoitiin kustakin äänitetystä äänestä r[n] poikittaiset värähtelykomponentit s poik [n], pitkittäiset värähtelykomponentit s pitk [n] ja jäännössignaali s res [n], joka sisältää alkutransientin ja kaikupohjasta aiheutuvan kopsahduksen. Analyysin aluksi sekä poikittaisten että pitkittäisten värähtelykomponenttien taajuudet etsittiin äänitettyjen äänten spektristä käyttämällä puoliautomaattista algoritmia, joka etsii äänen spektristä piikit. Poikittaisia värähtelykomponentteja vastaavat, eksponentiaalisesti vaimenevat sinikomponentit mallinnettiin toisen asteen suotimilla [7], joiden navat estimoitiin FZ-ARMA-menetelmällä [8]. Poikittaiset värähtelykomponentit s poik [n] mallinnettiin suotimista saatujen impulssivasteiden avulla. Mallinnetut poikittaiset värähtelykomponentit vähennettiin alkuperäisestä, äänitetystä äänestä ja pitkittäiset värähtelykomponentit s pitk [n] mallinnettiin samanlaisella analyysisynteesimenetelmällä kuin poikittaiset värähtelykomponentit. Jäännössignaali s res [n] saatiin vähentämällä mallinnetut poikittaiset ja pitkittäiset värähtelykomponentit äänitetystä äänestä. Lopuksi muodostettiin testissä käytetyt ääniparit seuraavasti. Ääni, jossa pitkittäisiä komponentteja ei ole mukana (testiääni) saatiin summaamalla poikittaiset värähtelykomponentit ja jäännössignaali: y testi [n] =s poik [n]+s res [n]. (1) Ääni, jossa pitkittäiset värähtelykomponentit ovat mukana (referenssiääni) muodostettiin vastaavasti summaamalla poikittaiset ja pitkittäiset värähtelykomponentit sekä jäännössignaali: 2.2 Koehenkilöt ja testiympäristö y ref [n] =s poik [n]+s pitk [n]+s res [n]. (2) Kahdeksan normaalikuuloista, iältään vuotiasta koehenkilöä osallistui kuuntelukokeeseen. Kaikilla heillä oli kokemusta jonkin soittimen soitosta useamman vuoden ajalta. Koehenkilöt 5-8 olivat soittaneet pianoa vuotta, mutta koehenkilöillä 1-4 ei ollut juurikaan kokemusta pianonsoitosta. Tämän artikkelin kirjoittaja osallistui myös kuuntelukokeeseen (koehenkilö no. 8). Kuuntelukoe suoritettiin Aalto-yliopiston signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitoksen kuunteluhuoneessa, ja koehenkilöt suorittivat kokeen yksi kerrallaan. Kokeen käyttöliittymä koodattiin Matlab-ohjelmalla ja äänet soitettiin koehenkilöille käyttäen Sennheiser HD580-kuulokkeita. Ennen varsinaisen kokeen alkua koehenkilöt tekivät harjoitustestin, jonka tarkoituksena oli tutustuttaa koehenkilö käyttöliittymään ja testiääniin. He saivat myös säätää äänenvoimakkuuden miellyttäväksi. 2
3 2.3 Testimenetelmä Ennen varsinaista testiä suoritettiin pilottikoe, jonka tarkoituksena oli saada selville, mikä on pitkittäisten värähtelykomponenttien havaitsemisen kannalta kaikkein kiinnostavin perustaajuusalue. Tähän testiin osallistui viisi koehenkilöä, joista kaksi osallistui myöhemmin varsinaiseen testiin. Pilottitestin tulosten perusteella testiäänet valittiin pianon koskettimiston alueelta C 3 F # 6 (MIDI-indeksit 48-78, perustaajuudet f 0 = Hz). Tämä alue jaettiin puolen oktaavin kaistoihin ja näiltä kaistoilta etsittiin testiä varten ne äänet, joiden spektristä löytyi korkeimmat pitkittäiset värähtelykomponentit. Varsinaisessa testissä, jossa pitkittäisten värähtelykomponenttien havaittavuutta tutkittiin, käytettiin ABX-testimenetelmää [6]. Tässä testissä X oli tuntematon referenssiääni, A oli testiääni ja B oli referenssiääni. Koehenkilö sai kuunnella näitä ääniä niin monta kertaa kuin halusi, ja päätöksen tehtyään hän vastasi kysymykseen onko X sama kuin A vai B?. ABX-testi jaettiin kolmeen osaan, joissa kussakin tutkittiin ääniä kolmesta eri soittimesta. Jokaisesta soittimesta oli mukana kuusi ääniparia. Nämä kuusi testitapausta toistettiin koehenkilölle 16 kertaa, ja niiden järjestys oli satunnainen. Kaksi ensimmäistä osaa testistä suoritettiin yhdessä sessiossa ja kolmas osa sekä preferenssitesti suoritettiin toisessa sessiossa, joka järjestettiin eri päivänä kuin ensimmäinen sessio. Preferenssitestissä koehenkilöiltä kysyttiin, ovatko erot testi- ja referenssiäänten välillä niin merkittäviä, että ne pitäisi ottaa huomioon kehitettäessä pianosyntetisaattoria. Koehenkilöt pystyivät vastaamaan ainoastaan kyllä tai ei. Tämä testi koostui kolmesta lyhyestä osasta, joissa kaikissa tutkittiin ääniä kustakin kolmesta eri soittimesta. Nyt mukana oli kahdeksan testiääntä jokaisesta soittimesta: ABX-testin äänten lisäksi mukaan otettiin kaksi matalaa ääntä. Nämä matalat äänet jätettiin pois ABX-testistä, koska pilottitestissä kaikki koehenkilöt osasivat erottaa äänet, joissa pitkittäiset värähtelykomponentit olivat mukana niistä äänistä, joissa niitä ei ollut. 3 TULOKSET 3.1 ABX-testin tulokset ABX-testin tulokset on esitetty kuvassa 1. Pystyakselin arvot kertovat niiden koehenkilöiden lukumäärän, jotka ovat kuulleet eron 12 tapauksessa 16:sta. Tämä perustuu siihen, että mikäli koehenkilö arvaa vastaukset, hän saa 75 % tapauksesta oikein alle 5 % todennäköisyydellä. Tämä raja on yleisesti käytössä ABX-testin tulosten tulkinnassa [6]. Kuten kuvasta nähdään, tulokset ovat samankaltaisia kaikkien kolmen soittimen tapauksessa. Merkittävyyden rajaksi valittiin 25 %, eli kahden koehenkilön kahdeksasta on havaittava ero vähintään 75 % testitapauksista (vaakaviiva kuvassa 2). Yli puolet koehenkilöistä kuulivat eron testi- ja referenssiäänten välillä aina nuottiin C 4 (f 0 =261.6 Hz) asti; tämän jälkeen käyrässä on nähtävissä kuoppa, jonka jälkeen yli puolet koehenkilöistä kuulivat eron jälleen nuotin C 5 ympäristössä. Toistaiseksi on epäselvää, mistä tämä kuoppa johtuu, mutta se voidaan todeta, että pitkittäiset värähtelyt havaitaan aina nuottiin C 5 (f 0 =523.3 Hz) asti. Koehenkilökohtaiset tulokset on esitetty viitteessä [5]. 3
4 <993;5=2>:24538=6? ) ( EB?BFB8G EB?BFB8D *!"#$%& '(#$!& ")#$'& (*#$"& +!#$,& +-#.,& / #39:;;2& Kuva 1: ABX-testin tulokset Steinwayn flyygelille (ohut yhtenäinen viiva), Yamahan pystypianolle (katkoviiva) ja Yamahan flyygelille (paksu yhtenäinen viiva). Pystyakselin arvot osoittavat niiden koehenkilöiden lukumäärän, jotka havaitsivat eron testi- ja referenssiäänten välillä 75 % tapauksista. Vaakaviiva esittää kynnysarvoa, joksi valittiin 25 % (useampi kuin kaksi koehenkilöä kahdeksasta on kuullut eron vähintään 75 % testitapauksista). 3.2 Preferenssitestin tulokset Kuvassa 2 on esitetty preferenssitestin tulokset. Pystyakselin arvot esittävät niiden koehenkilöiden lukumäärän, jotka ovat olleet sitä mieltä, että ero testi- ja referenssiäänten välillä on niin suuri, että pitkittäiset värähtelykomponentit on otettava huomioon pianosyntetisaattorissa. Kuvasta voidaan nähdä, että pitkittäiset värähtelyt ovat koehenkilöiden mielestä hyvin merkittävä osa pianon ääntä erityisesti kahden matalimman oktaavin alueella kaikkien kolmen soittimen tapauksessa. Mikäli rajaksi otetaan se, että useampi kuin kaksi koehenkilöä kahdeksasta pitää eroa merkittävänä (vaakaviiva kuvassa 2), voidaan todeta, että pitkittäiset värähtelykomponentit pitäisi mallintaa pianosyntetisaattorissa aina nuottiin A 3 (f 0 =220Hz) asti. 4 YHTEENVETO Tässä artikkelissa esitetyssä työssä tutkittiin sitä, kuinka korkeissa pianon äänissä ihmiset havaitsevat pitkittäiset värähtelykomponentit. Mukana oli syntetisoituja ääniä kolmesta soittimesta: Steinwayn flyygelistä, Yamahan pystypianosta ja Yamahan flyygelistä. Koehenkilöille soitettiin testiääniä, joissa pitkittäisiä värähtelykomponentteja ei ollut ja referenssiääniä, joissa ne oli mukana. Testimenetelmänä käytettiin ABX-testiä. Tulokset osoittavat, että pitkittäiset värähtelykomponentit havaitaan aina nuottiin C 5 (f 0 =523.3 Hz) asti. Lisäksi koehenkilöt osallistuivat toiseen testiin, jossa kysyttiin onko ero testi- ja referenssiäänten välillä niin suuri, että se pitäisi ottaa huomioon pianosyntetisaattorissa. Tämän testin tulokset osoittavat, että ero on merkittävä nuottiin A 3 (f 0 =220Hz) asti. 4
5 <993;5=2>:24538=6? ) ( EB?BFB8G EB?BFB8D *!"#$%& '(#$!& ")#$'& (*#$"& +!#$,& +-#.,& / #39:;;2& Kuva 2: Preferenssitestin tulokset Steinwayn flyygelille (ohut yhtenäinen viiva), Yamahan pystypianolle (katkoviiva) ja Yamahan flyygelille (paksu yhtenäinen viiva). Pystyakselilla on niiden koehenkilöiden lukumäärä, joiden mielestä ero testi- ja referenssiäänten välillä on merkittävä. Vaakaviiva esittää kynnysarvoa, joksi valittiin 25 % (useampi kuin kaksi koehenkilöä kahdeksasta on pitänyt eroa merkittävänä). 4.1 Kiitokset Artikkelissa esitetty alkuperäinen työ on tehty yhdessä Balázs Bankin kanssa. Heidi- Maria Lehtosen työtä rahoittaa Suomen Akatemia (projekti no ). VIITTEET [1] NAKAMURA I& NAGANUMA D, Characteristics of piano sound spectra, in Proc. Stockholm Music Acoust. Conf., pages , Stockholm, Sweden, [2] CONKLIN H A, Piano strings and phantom partials, J. Acoust. Soc. Am., 102(1997) 1, 659. [3] CONKLIN H A, Generation of partials due to nonlinear mixing in a stringed instrument, J. Acoust. Soc. Am., 105(1999) 1, [4] BANK B& SUJBERT L, Generation of longitudinal vibrations in piano strings: From physics to sound synthesis, J. Acoust. Soc. Am., 117(2005) 4, [5] BANK B& LEHTONEN H M, Perception of longitudinal components in piano string vibrations, J. Acoust. Soc. Am. Express Lett., 128(2010) 3, EL117 EL123. [6] CLARK D, High-resolution subjective testing using a double-blind comparator, J. Audio Eng. Soc., 30(1982) 5, [7] BANK B, Perceptually motivated audio equalization using fixed-pole parallel second-order filters, IEEE Signal Process. Lett., 15(2008), [8] KARJALAINEN M, ESQUEF PAA, ANTSALO P, MÄKIVIRTA A, & VÄLIMÄKI V, Frequency-zooming ARMA modeling of resonant and reverberant systems, J. Audio Eng. Soc., 50(2002) 12,
Kohti uuden sukupolven digitaalipianoja
Kohti uuden sukupolven digitaalipianoja Heidi-Maria Lehtonen, DI Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos Esitys RISS:n kokouksessa 17.11.2010 Esityksen sisältö
KAIKUPEDAALIN VAIKUTUKSET PIANON ÄÄNEEN: ANALYYSI JA SYNTEESI 1 JOHDANTO 2 ÄÄNITYKSET JA SIGNAALIANALYYSI
: ANALYYSI JA SYNTEESI Heidi-Maria Lehtonen, Henri Penttinen, Jukka Rauhala ja Vesa Välimäki Teknillinen korkeakoulu Akustiikan ja äänenkäsittelytekniikan laboratorio PL 3, 21 TKK, Espoo heidi-maria.lehtonen@tkk.fi,
Pianon äänten parametrinen synteesi
Pianon äänten parametrinen synteesi Jukka Rauhala Pianon akustiikkaa Kuinka ääni syntyy Sisält ltö Pianon ääneen liittyviä ilmiöitä Pianon äänen synteesi Ääniesimerkkejä Akustiikan ja äänenkäsittelytekniikan
LASKOSTUMISEN HAVAITSEMINEN SAHA-AALLOSSA
Heidi-Maria Lehtonen 1, Jussi Pekonen 2 ja Vesa Välimäki 1 1 Aalto-yliopisto Sähkötekniikan korkeakoulu Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos PL 13, 76 AALTO heidi-maria.lehtonen@aalto.fi 2 Itsenäinen
ÄÄNEKKÄÄMMÄN KANTELEEN SUUNNITTELU JA ANALYYSI 1 JOHDANTO
ÄÄNEKKÄÄMMÄN KANTELEEN SUUNNITTELU JA ANALYYSI Henri Penttinen (1), Jyrki Pölkki (2), Vesa Välimäki (1), Matti Karjalainen (1) ja Cumhur Erkut (1) (1)Teknillinen korkeakoulu, Akustiikan ja äänenkäsittelytekniikan
ÄÄNILÄHDERYHMIEN TILAJAKAUMAN HAVAITSEMINEN 1 JOHDANTO 2 MENETELMÄT
Olli Santala ja Ville Pulkki Aalto-yliopisto, Sähkötekniikan korkeakoulu Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos PL 13, 76 AALTO olli.santala@aalto.fi 1 JOHDANTO Ihmisen suuntakuulon toimintaa on tutkittu
THE audio feature: MFCC. Mel Frequency Cepstral Coefficients
THE audio feature: MFCC Mel Frequency Cepstral Coefficients Ihmiskuulo MFCC- kertoimien tarkoituksena on mallintaa ihmiskorvan toimintaa yleisellä tasolla. Näin on todettu myös tapahtuvan, sillä MFCC:t
ÄÄNEKKÄÄMMÄN KANTELEEN MALLINTAMINEN ELEMENTTIME- NETELMÄLLÄ
ÄÄNEKKÄÄMMÄN KANTELEEN MALLINTAMINEN ELEMENTTIME- NETELMÄLLÄ Henna Tahvanainen 1, Jyrki Pölkki 2, Henri Penttinen 1, Vesa Välimäki 1 1 Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos Aalto-yliopiston sähkötekniikan
PIANON ÄÄNEN ANALYYSI JA SYNTEESI. Heidi-Maria Lehtonen, Jukka Rauhala, Vesa Välimäki
Heidi-Maria Lehtonen, Jukka Rauhala, Vesa Välimäki Teknillinen korkeakoulu Akustiikan ja äänenkäsittelytekniikan laboratorio PL 3000, 02015 TKK, Espoo hml@acoustics.hut.fi 1 JOHDANTO Piano on yksi yleisimmistä
Teknillinen korkeakoulu, Akustiikan ja äänenkäsittelytekniikan laboratorio PL 3000, 02015 TKK, Espoo Henri.Penttinen@hut.fi
KITARAEFEKTEJÄ KAIKUKOPPAMALLEILLA Henri Penttinen 1, Vesa Välimäki 1,2 ja Matti Karjalainen 1 1 Teknillinen korkeakoulu, Akustiikan ja äänenkäsittelytekniikan laboratorio PL 3000, 02015 TKK, Espoo Henri.Penttinen@hut.fi
Ilmavaihtoäänen taajuusjakauma ja ääniympäristötyytyväisyys
Ilmavaihtoäänen taajuusjakauma ja ääniympäristötyytyväisyys David Oliva david.oliva@turkuamk.fi 040 0807 594 Turun ammattikorkeakoulu Sisäilmastoseminaari 16.3.2016 TAUSTA - Ilmanvaihtoäänet Ilmanvaihdon
2 CEMBALON TOIMINTAPERIAATE JA OMINAISUUKSIA
CEMBALON ÄÄNEN ANALYYSI JA SYNTEESI Vesa Välimäki, Henri Penttinen, Jonte Knif *, Mikael Laurson *, Cumhur Erkut Teknillinen korkeakoulu Akustiikan ja äänenkäsittelytekniikan laboratorio PL 3000, 02015
PSYKOAKUSTINEN ADAPTIIVINEN EKVALISAATTORI KUULOKEKUUNTELUUN MELUSSA
PSYKOAKUSTINEN ADAPTIIVINEN EKVALISAATTORI KUULOKEKUUNTELUUN MELUSSA Jussi Rämö 1, Vesa Välimäki 1 ja Miikka Tikander 2 1 Aalto-yliopisto, Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos PL 13000, 00076 AALTO
HRTFN MITTAAMINEN SULJETULLA VAI AVOIMELLA KORVA- KÄYTÄVÄLLÄ? 1 JOHDANTO 2 METODIT
SULJETULLA VAI AVOIMELLA KORVA- KÄYTÄVÄLLÄ? Marko Hiipakka, Ville Pulkki Aalto-yliopisto Sähkötekniikan korkeakoulu Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos PL 1, 7 AALTO Marko.Hiipakka@aalto.fi, Ville.Pulkki@aalto.fi
SGN-4200 Digitaalinen Audio Harjoitustyö-info
1 SGN-4200 Digitaalinen Audio Harjoitustyö-info 04.04.2012 Joonas Nikunen Harjoitystyö - 2 Suorittaminen ja Käytännöt Kurssin pakollinen harjoitustyö: Harjoitellaan audiosignaalinkäsittelyyn tarkoitetun
Fysikaaliseen mallinnukseen pohjautuva äänisynteesi
Fsikaaliseen mallinnukseen pohjautuva äänisnteesi Yleistä taustaa Eri mallinnustekniikat Sisält ltö Pintaa svemmältä: digitaalinen aaltojohtotekniikka Jukka Rauhala 17.1.2008 Mitä on fsikaalinen mallinnus
SGN-4200 Digitaalinen audio
SGN-4200 Digitaalinen audio Luennot, kevät 2013, periodi 4 Anssi Klapuri Tampereen teknillinen yliopisto Kurssin tavoite Johdanto 2! Tarjota tiedot audiosignaalinkäsittelyn perusteista perusoperaatiot,
5 Akustiikan peruskäsitteitä
Puheen tuottaminen, havaitseminen ja akustiikka / Reijo Aulanko / 2016 2017 14 5 Akustiikan peruskäsitteitä ääni = ilmapartikkelien edestakaista liikettä, "tihentymien ja harventumien" vuorottelua, ilmanpaineen
2 KLAVIKORDIN TOIMINTAPERIAATE JA AKUSTIIKKA
KLAVIKORDIN ÄÄNEN SYNTEESI Vesa Välimäki 1, 2 ja Mikael Laurson 3 1 Porin korkeakouluyksikkö, PL 300, 28101 Pori 2 TKK, Akustiikan ja äänenkäsittelytekniikan laboratorio, PL 3000, 02015 TKK, Espoo 3 Sibelius-Akatemia,
Organization of (Simultaneous) Spectral Components
Organization of (Simultaneous) Spectral Components ihmiskuulo yrittää ryhmitellä ja yhdistää samasta fyysisestä lähteestä tulevat akustiset komponentit yhdistelyä tapahtuu sekä eri- että samanaikaisille
Prosodian havaitsemisesta: suomen lausepaino ja focus
Prosodian havaitsemisesta: suomen lausepaino ja focus Martti Vainio Helsingin yliopisto, Fonetiikan laitos; Kieliteknologia Juhani Järvikivi, Turun yliopisto, Psykologia; University of Dundee Yleistä Lingvistisen
KOLMIULOTTEISEN TILAN AKUSTIIKAN MALLINTAMINEN KAKSIULOTTEISIA AALTOJOHTOVERKKOJA KÄYTTÄEN
KOLMIULOTTEISEN TILAN AKUSTIIKAN MALLINTAMINEN KAKSIULOTTEISIA AALTOJOHTOVERKKOJA KÄYTTÄEN Antti Kelloniemi 1, Vesa Välimäki 2 1 Tietoliikenneohjelmistojen ja multimedian laboratorio, PL 5, 15 TKK, antti.kelloniemi@tkk.fi
Turun ammattikorkeakoulu, sisäympäristön tutkimusryhmä Lemminkäisenkatu B Turku
ASUNTOON KUULUVAN KAPEAKAISTAISEN MELUN SANKTIOINTI - LABORATORIOTUTKIMUS David Oliva, Valtteri Hongisto Turun ammattikorkeakoulu, sisäympäristön tutkimusryhmä Lemminkäisenkatu - B 5 Turku etunimi.sukunimi@turkuamk.fi
(1) Teknillinen korkeakoulu, Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos PL 3000, FI-02015 TKK Etunimi.Sukunimi@tkk.fi - http://www.acoustics.hut.
VOIMASOINNUN LAATU - DUURI VAI MOLLI? Henri Penttinen (1), Esa Lilja (2), Niklas Lindroos (1) (1) Teknillinen korkeakoulu, Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos PL 3000, FI-02015 TKK Etunimi.Sukunimi@tkk.fi
Äänen eteneminen ja heijastuminen
Äänen ominaisuuksia Ääni on ilmamolekyylien tihentymiä ja harventumia. Aaltoliikettä ja värähtelyä. Värähtelevä kappale synnyttää ääntä. Pistemäinen äänilähde säteilee pallomaisesti ilman esteitä. Käytännössä
Sanajärjestyksen ja intensiteetin vaikutus suomen intonaation havaitsemisessa ja tuotossa
Sanajärjestyksen ja intensiteetin vaikutus suomen intonaation havaitsemisessa ja tuotossa Martti Vainio, Juhani Järvikivi & Stefan Werner Helsinki/Turku/Joensuu Fonetiikan päivät 2004, Oulu 27.-28.8.2004
Yleistä. Digitaalisen äänenkäsittelyn perusteet. Tentit. Kurssin hyväksytty suoritus = Harjoitustyö 2(2) Harjoitustyö 1(2)
Yleistä Digitaalisen äänenkäsittelyn perusteet Jouni Smed jouni.smed@utu.fi syksy 2006 laajuus: 5 op. (3 ov.) esitiedot: Java-ohjelmoinnin perusteet luennot: keskiviikkoisin 10 12 12 salissa β perjantaisin
Digitaalinen audio
8003203 Digitaalinen audio Luennot, kevät 2005 Tuomas Virtanen Tampereen teknillinen yliopisto Kurssin tavoite Johdanto 2 Tarjota tiedot audiosignaalinkäsittelyn perusteista perusoperaatiot, sekä niissä
f k = 440 x 2 (k 69)/12 (demoaa yllä Äänen väri Johdanto
Äänen väri vs. viritysjärjestelmät Anssi klap@cs.tut.fi www.cs.tut.fi/~klap Lähdemateriaali: Tuning, Timbre, Spectrum, Scale by William A. Sethares Johdanto Oktaaviesimerkki: perusidea Länsimaisen virityksen
Antti Kelloniemi, Kalle Koivuniemi, Jarkko Punnonen, Sari Suomela. Tiivistelmä
Antti Kelloniemi, Kalle Koivuniemi, Jarkko Punnonen, Sari Suomela Nokia Oyj Smart Devices PL 226 00045 Nokia Group antti.kelloniemi@nokia.com, kalle.koivuniemi@nokia.com, ext-jarkko.punnonen@nokia.com,
SWEPT SINE MITTAUSTEKNIIKKA (NOR121 ANALYSAATTORILLA)
SWEPT SINE MITTAUSTEKNIIKKA (NOR121 ANALYSAATTORILLA) KÄYTTÖKOHTEET: mittaukset tiloissa, joissa on kova taustamelu mittaukset tiloissa, joissa ääni vaimenee voimakkaasti lyhyiden jälkikaiunta-aikojen
Cubase perusteet pähkinänkuoressa. Mikä Cubase on? Projektin aloitus
Cubase perusteet pähkinänkuoressa 1. Mikä Cubase on? 2. Projektin aloitus 3. Audion äänittäminen. 4. MIDI-tiedon tallentaminen ja virtuaali instrumentit 5. Miksaus. Mikä Cubase on? Cubase on Windows XP
Tiivistelmä KAIUTTIMEN ÄÄNEKKYYDEN MITTAAMINEN 1 JOHDANTO 2 ÄÄNEKKYYDEN MITTAAMINEN VAALEANPUNAISELLA KOHINALLA. Juha Holm, Aki Mäkivirta
Juha, Aki Mäkivirta Genelec Oy Olvitie 5 74100 IISALMI juha.holm@genelec.com Tiivistelmä Tässä artikkelissa kerron kaksi menetelmää mitata äänekkyyttä tavalla, joissa otetaan huomioon musiikin spektri
Åbo Akademi 3.5.2011 klo 12-16. Mietta Lennes mietta.lennes@helsinki.fi. Nykykielten laitos Helsingin yliopisto
Åbo Akademi 3.5.2011 klo 12-16 Mietta Lennes mietta.lennes@helsinki.fi Nykykielten laitos Helsingin yliopisto Praat-puheanalyysiohjelma Mikä on Praat? Mikä on Praat? Praat [Boersma and Weenink, 2010] on
Historiaa musiikillisten äänten fysikaalisesta mallintamisesta
Äänilähteiden fysikaalinen mallintaminen uusin äänisynteesimetodi simuloi soittimen äänentuottomekanismia käyttö musiikillisissa äänissä: -jäljitellään olemassaolevia akustisia instrumentteja -mahdollistaa
Ääntöväylän 3D- mallintaminen. TkT Daniel Aalto TYKS, Suu- ja leukasairauksien klinikka
Ääntöväylän 3D- mallintaminen TkT Daniel Aalto TYKS, Suu- ja leukasairauksien klinikka Tervehdys ryhmältämme! Turun yliopisto & TYKS: Prof. Risto- Pekka Happonen, Prof. RiiHa Parkkola, Dos. Tero Soukka,
Mitä tulisi huomioida ääntä vaimentavia kalusteita valittaessa?
Mitä tulisi huomioida ääntä vaimentavia kalusteita valittaessa? Kun seinät katoavat ja toimistotila avautuu, syntyy sellaisten työpisteiden tarve, joita voi kutsua tilaksi tilassa. Siirrettävillä väliseinillä
Miten ympäristömelua pitäisi mitata, jotta tulos edustaisi koettua häiritsevyyttä?
Miten ympäristömelua pitäisi mitata, jotta tulos edustaisi koettua häiritsevyyttä? Valtteri Hongisto meluntorjunnan dosentti, Aalto-yliopisto yliopettaja, Turun ammattikorkeakoulu etunimi.sukunimi@turkuamk.fi
Toimistohuoneiden välisen ääneneristyksen ja taustamelutason vaikutus työtehokkuuteen
Toimistohuoneiden välisen ääneneristyksen ja taustamelutason vaikutus työtehokkuuteen Johanna Varjo, Valtteri Hongisto, Henri Leppämäki*, David Oliva, Jukka Hyönä* Työterveyslaitos, Sisäympäristölaboratorio,
Tuulivoimaloiden ympäristövaikutukset
25.10.2012 1 (6) Tilaaja Suomen Tuulivoima Oy y-tunnus 24098903 Tuulivoimaloiden ympäristövaikutukset Savonrannan Syvälahden tuulivoimalat 25.10.2012 2 (6) Turbiinien varjovaikutus Turbiinin pyörivä roottori
YLEINEN AALTOLIIKEOPPI
YLEINEN AALTOLIIKEOPPI KEVÄT 2017 1 Saana-Maija Huttula (saana.huttula@oulu.fi) Maanantai Tiistai Keskiviikko Torstai Perjantai Vk 8 Luento 1 Mekaaniset aallot 1 Luento 2 Mekaaniset aallot 2 Ääni ja kuuleminen
MATKAPUHELINKAIUTTIMIEN TAAJUUSVASTEISTA JA SÄRÖKÄYT- TÄYTYMISESTÄ 1 JOHDANTO 2 ANALYYSIMENETELMÄT
MATKAPUHELINKAIUTTIMIEN TAAJUUSVASTEISTA JA SÄRÖKÄYT- TÄYTYMISESTÄ Henri Penttinen, Antti Jylhä, Perttu Laukkanen ja Niko Lehtonen Aalto-yliopiston sähkötekniikan korkeakoulu Signaalinkäsittelyn ja akustiikan
Ohje: Adobe Connect kokoukseen tai -opetukseen osallistuvalle
Video aiheesta: http://connect.metropolia.fi/p38171838/ Ohje: Adobe Connect kokoukseen tai -opetukseen osallistuvalle Tarvitaan vain -Tietokone nettiyhteydellä - mieluiten johdolla nettiin; Wlan ja etenkin
Tuulivoimaloiden (infra)ääni
Tuulivoimaloiden (infra)ääni 13.11.2018 I TkT Panu Maijala, VTT Kaikki tämän esityksen kuvat ja grafiikka: Copyright 2018 Panu Maijala Esityksen sisältö Mistä kiikastaa? Tuulivoimaloiden äänen perusteita.
Kokemuksia 3D-tulostetuista ääntöväylämalleista
Kokemuksia 3D-tulostetuista ääntöväylämalleista Puheentutkimuksen kansallinen professoriseminaari, Fiskars Aalto-yliopisto, Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos
ÄÄNENVAIMENTIMIEN MALLINNUSPOHJAINEN MONITAVOITTEINEN MUODONOPTIMOINTI 1 JOHDANTO. Tuomas Airaksinen 1, Erkki Heikkola 2
ÄÄNENVAIMENTIMIEN MALLINNUSPOHJAINEN MONITAVOITTEINEN MUODONOPTIMOINTI Tuomas Airaksinen 1, Erkki Heikkola 2 1 Jyväskylän yliopisto PL 35 (Agora), 40014 Jyväskylän yliopisto tuomas.a.airaksinen@jyu.fi
SOITANNOLLINEN ÄÄNENMUODOSTUS FYSIKAALISELLA VIULUMALLILLA SORMITUSTEN NÄKÖKULMASTA
SOITANNOLLINEN ÄÄNENMUODOSTUS FYSIKAALISELLA VIULUMALLILLA SORMITUSTEN NÄKÖKULMASTA Jan-Markus Holm Musiikkitieteen laitos Jyväskylän yliopisto PL 35 40351 Jyväskylä jan-markus.holm@jyu.fi 1 JOHDANTO Viulun
Tietoliikennesignaalit & spektri
Tietoliikennesignaalit & spektri 1 Tietoliikenne = informaation siirtoa sähköisiä signaaleja käyttäen. Signaali = vaihteleva jännite (tms.), jonka vaihteluun on sisällytetty informaatiota. Signaalin ominaisuuksia
SALIAKUSTIIKAN VAIKUTUS MUSIIKIN KONSONANSSIIN 1 JOHDANTO. Jukka Pätynen 1. Tietotekniikan laitos Otakaari 5, Espoo
SALIAKUSTIIKAN VAIKUTUS MUSIIKIN KONSONANSSIIN Jukka 1 1 Aalto-yliopiston Perustieteiden korkeakoulu Tietotekniikan laitos Otakaari 5, 215 Espoo jukka.patynen@aalto.fi Tiivistelmä Orkesterisoittimien ääni
2.1 Ääni aaltoliikkeenä
2. Ääni Äänen tutkimusta kutsutaan akustiikaksi. Akustiikassa tutkitaan äänen tuottamista, äänen ominaisuuksia, soittimia, musiikkia, puhetta, äänen etenemistä ja kuulemisen fysiologiaa. Ääni kuljettaa
OPTIMOITU ILMAÄÄNENERISTÄVYYDEN PAINOTUSSPEKTRI NAAPURIMELUA VASTAAN
NAAPURIMELUA VASTAAN Petra Virjonen 1, Valtteri Hongisto 1 1 Turun ammattikorkeakoulu Joukahaisenkatu 3 20520 TURKU petra.virjonen@turkuamk.fi Tiivistelmä Standardoituja yksilukuarvoja kuten esimerkiksi
2.2 Ääni aaltoliikkeenä
2.1 Äänen synty Siirrymme tarkastelemaan akustiikkaa eli äänioppia. Ääni on ilman tai nesteen paineen vaihteluita (pitkittäistä aaltoliikettä). Kiinteissä materiaaleissa ääni voi edetä poikittaisena aaltoliikkeenä.
1. Perusteita. 1.1. Äänen fysiikkaa. Ääniaalto. Aallonpituus ja amplitudi. Taajuus (frequency) Äänen nopeus
1. Perusteita 1. Äänen fysiikkaa 2. Psykoakustiikka 3. Äänen syntetisointi 4. Samplaus ja kvantisointi 5. Tiedostoformaatit 1.1. Äänen fysiikkaa ääni = väliaineessa etenevä mekaaninen värähtely (aaltoliike),
Suomalaisten näkemyksiä matkailusta
Matkailun ja elämystuotannon OSKE Taloustutkimus Oy / Christel Nummela.11.2013 T-10244///CN.11.2013 2 Johdanto Taloustutkimus Oy on toteuttanut tämän tutkimuksen Matkailun ja elämystuotannon OSKEn toimeksiannosta.
KORVAKÄYTÄVÄN AKUSTIIKAN MITTAUS JA MALLINNUS 1 JOHDANTO 2 SIMULAATTORIT JA KEINOPÄÄT
Marko TKK, Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos PL 3, FI-215 TKK Marko.@tkk.fi 1 JOHDANTO Ulkokorvan akustiset ominaisuudet vaikuttavat merkittävästi ihmisen kuuloaistimukseen. Yksilölliset erot ulkokorvan
Puhesynteesi. Martti Vainio. 11. huhtikuuta 2003
Puhesynteesi Signaalin generointi Martti Vainio mailto:martti.vainio@helsinki.fi 11. huhtikuuta 2003 Signaalin generointi puhesynteesissä Kuinka tuottaa foneettisesta symbolisesta tiedosta jatkuvaa signaalia
ERILLISMIKROFONIÄÄNITYSTEN KÄYTTÖ PARAMETRISESSA TILAÄÄNEN KOODAAMISESSA
ERILLISMIKROFONIÄÄNITYSTEN KÄYTTÖ PARAMETRISESSA TILAÄÄNEN KOODAAMISESSA Mikko-Ville 1 1 Aalto-yliopiston sähkötekniikan ja elektroniikan korkeakoulu Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos Otakaari 5,
MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi
MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi 6A Tilastolliset luottamusvälit Lasse Leskelä Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto Syksy 2016,
VIRTUAALIANALOGIASYNTEESIN LYHYT HISTORIA 1 JOHDANTO
Jussi Pekonen, Vesa Välimäki Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos, Aalto-yliopiston sähkötekniikan korkeakoulu PL 13000, 00076 AALTO Jussi.Pekonen@aalto.fi, Vesa.Valimaki@tkk.fi 1 JOHDANTO Suurin osa
Kuulohavainto ympäristössä
Weber-Fechner Kivun gate control fys _ muutos hav _ muutos k fys _ taso Jos tyypillisessä sisätilavalaistuksessa (noin 100 cd/m2), voi havaita seinällä valotäplän, jonka kirkkaus on 101 cd/m2). Kuinka
Laskuharjoitus 2 ( ): Tehtävien vastauksia
TT12S1E Tietoliikenteen perusteet Metropolia/A. Koivumäki Laskuharjoitus 2 (11.9.2013): Tehtävien vastauksia 1. Eräässä kuvitteellisessa radioverkossa yhdessä radiokanavassa voi olla menossa samanaikaisesti
MITEN KIRJAUDUN ADOBE CONNECTIIN?
Connect-ohje oppilaalle MITEN KIRJAUDUN ADOBE CONNECTIIN? 1. Avaa internet-selain ja kirjoita osoiteriville virtuaaliluokkasi osoite, esim. http://tampere.adobeconnect.com/virta ja paina Enter: Luokkien
Puheen akustiikan perusteita Mitä puhe on? 2.luento. Äänet, resonanssi ja spektrit. Äänen tuotto ja eteneminen. Puhe äänenä
Puheen akustiikan perusteita Mitä puhe on? 2.luento Martti Vainio Äänet, resonanssi ja spektrit Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto Puheen akustiikan perusteita p.1/37 S-114.770 Kieli kommunikaatiossa...
REUNAEHTOJEN TOTEUTUSTAPOJA AALTOJOHTOVERKOSSA
Antti Kelloniemi, Lauri Savioja Teknillinen Korkeakoulu Tietoliikenneohjelmistojen ja multimedian laboratorio PL 54, 215 TKK antti.kelloniemi@hut.fi, lauri.savioja@hut.fi 1 JOHDANTO Aaltojohtoverkko (digital
Kommenttipuheenvuoro. Anni Mikkonen
Kommenttipuheenvuoro Anni Mikkonen 30.9.2014 Tuulivoimatilanne Suomessa suhteessa tavoitteisiin Tilanne 31.12.2013 448 MW Tuotanto 777 GWh/a (2013) Suomen energia- ja ilmastostrategia 2020 tavoite: 6 TWh
Polaarisatelliittidataan perustuva lumentunnistusalgoritmi (valmiin työn esittely)
Polaarisatelliittidataan perustuva lumentunnistusalgoritmi (valmiin työn esittely) 24.01.2011 Ohjaaja: Niilo Siljamo, Ilmatieteen Laitos Valvoja: Harri Ehtamo Esityksen sisältö Termejä Tausta Menetelmät
MENETELMÄ NAPPIKUULOKKEIDEN AIHEUTTAMAN MELUALTISTUKSEN MITTAAMISEEN TÄRYKALVON ÄÄNENPAINETASON PERUSTEELLA 1 JOHDANTO 2 MENETELMÄ
MENETELMÄ NAPPIKUULOKKEIDEN AIHEUTTAMAN MELUALTISTUKSEN MITTAAMISEEN TÄRYKALVON ÄÄNENPAINETASON PERUSTEELLA Sami Oksanen 1, Marko Hiipakka 1, Ville Sivonen 2 1 Aalto-yliopisto, Sähkötekniikan korkeakoulu,
AKTIIVISEN ÄÄNENHALLINNAN PSYKOAKUSTINEN ARVIOINTI
AKTIIVISEN ÄÄNENHALLINNAN PSYKOAKUSTINEN ARVIOINTI Marko Antila ja Jari Kataja VTT Tuotteet ja tuotanto PL 137, 3311 TAMPERE marko.antila@vtt.fi 1 JOHDANTO Aktiivinen äänenhallinta on menetelmä, jossa
Musiikkipäiväkirjani: Soitetaan instrumentteja (PI1)
Musiikkipäiväkirjani: Soitetaan instrumentteja (PI1) Tehdään erilaisia ääniä arkisilla esineillä (esim. paperi, pöydät, kupit, tikut, pallot), rummuilla tai melodisilla instrumenteilla, ja kuvaillaan ääniä
= vaimenevan värähdysliikkeen taajuus)
Fysiikan laboratoriotyöohje Tietotekniikan koulutusohjelma OAMK Tekniikan yksikkö TYÖ 7: MEKAANINEN VÄRÄHTELIJÄ Teoriaa Vaimeneva värähdysliike y ŷ ŷ ŷ t T Kuva. Vaimeneva värähdysliike ajan funktiona.
Ääni, akustiikka. 1 Johdanto. 2.2 Energia ja vaimeneminen (1) 2 Värähtelevät järjestelmät
Ääni, akustiikka Lähdemateriaali: Rossing. (1990). The science of sound. Luvut 2-4, 23. Sisältö: 1. Johdanto 2. Värähtelevät järjestelmät 3. Aallot 4. Resonanssi 5. Huoneakustiikka 1 Johdanto Akustiikka
Mono- ja stereoääni Stereoääni
1 Mitä ääni on? Olet ehkä kuulut puhuttavan ääniaalloista, jotka etenevät ilmassa näkymättöminä. Ääniaallot käyttäytyvät meren aaltojen tapaan. On suurempia aaltoja, jotka ovat voimakkaampia kuin pienet
ÄÄNESAUDIOMETRIA ILMA JA LUUJOHTOKYNNYSTEN MÄÄRITTÄMINEN
ÄÄNESAUDIOMETRIA ILMA JA LUUJOHTOKYNNYSTEN MÄÄRITTÄMINEN Suomen audiologian yhdistyksen työryhmä: Lars Kronlund Lauri Viitanen Tarja Wäre Kerttu Huttunen Nämä ohjeet ovat päivitetty versio Valtakunnallisten
ELEC-C5340 - Sovellettu digitaalinen signaalinkäsittely. Äänisignaalien näytteenotto ja kvantisointi Dither Oskillaattorit Digitaalinen suodatus
L1: Audio Prof. Vesa Välimäki ELEC-C5340 - Sovellettu digitaalinen signaalinkäsittely Luennon sisältö Äänisignaalien näytteenotto ja kvantisointi Dither Oskillaattorit Digitaalinen suodatus Lyhyt FIR-suodin
Projektisuunnitelma ja johdanto AS-0.3200 Automaatio- ja systeemitekniikan projektityöt Paula Sirén
Projektisuunnitelma ja johdanto AS-0.3200 Automaatio- ja systeemitekniikan projektityöt Paula Sirén Sonifikaatio Menetelmä Sovelluksia Mahdollisuuksia Ongelmia Sonifikaatiosovellus: NIR-spektroskopia kariesmittauksissa
Digitaalinen signaalinkäsittely Kuvankäsittely
Digitaalinen signaalinkäsittely Kuvankäsittely Teemu Saarelainen, teemu.saarelainen@kyamk.fi Lähteet: Ifeachor, Jervis, Digital Signal Processing: A Practical Approach H.Huttunen, Signaalinkäsittelyn menetelmät,
1. Määritä pienin näytelauseen ehdon mukainen näytetaajuus taajuus seuraaville signaaleille:
TL61, Näytejonosysteemit (K00) Harjoitus 1. Määritä pienin näytelauseen ehdon mukainen näytetaajuus taajuus seuraaville signaaleille: a) 1 (t) = cos(000πt) + sin(6000πt) + cos(00πt) ja ) (t) = cos(00πt)cos(000πt).
Tiistai klo 10-12 Jari Eerola 20.1.2015
Tiistai klo 10-12 Jari Eerola 20.1.2015 } 20.1. Kuvaajatyypit ja ohjelmat Analyysiohjelmista Praat ja Sonic Visualiser Audacity } 27.1. Nuotinnusohjelmista Nuotinnusohjelmista Musescore } Tietokoneavusteinen
ERITTÄIN JOUSTAVAA MUKAVUUTTA AKUSTOINTIIN
ERITTÄIN JOUSTAVAA MUKAVUUTTA AKUSTOINTIIN Suunniteltu erityisesti vähentämään hulevesi- ja viemäriputkien melua Loistava suorituskyky jo ohuella akustisella kerroksella Helppo levittää ja ylläpitää 107
Kuuloaisti. Korva ja ääni. Melu
Kuuloaisti Ääni aaltoliikkeenä Tasapainoaisti Korva ja ääni Äänen kulku Korvan sairaudet Melu Kuuloaisti Ääni syntyy värähtelyistä. Taajuus mitataan värähtelyt/sekunti ja ilmaistaan hertseinä (Hz) Ihmisen
Onko kosketuksella väliä? pianon yksittäisen äänen sävyyn vaikuttavat tekijät
Onko kosketuksella väliä? pianon yksittäisen äänen sävyyn vaikuttavat tekijät Kirjallinen työ Kevät 2008 Junio Kimanen Esittävän säveltaiteen koulutusohjelma Sibelius-Akatemia SIBELIUS-AKATEMIA Tiivistelmä
Kuulokoje, joka avaa maailmasi
Kuulokoje, joka avaa maailmasi Perinteinen teknologia Uusi teknologia keskittyy yhteen puhujaan ja vaimentaa kaikki muut puhujat avaa äänimaiseman, johon mahtuu useita puhujia Luultavasti tiedät tunteen.
H(s) + + _. Ymit(s) Laplace-tason esitykseksi on saatu (katso jälleen kalvot):
ELEC-C3 Säätötekniikka 5. laskuharjoitus Vastaukset Quiz: Luennon 4 luentokalvojen (luku 4) lopussa on esimerkki: Sähköpiiri (alkaa kalvon 39 tienoilla). Lue esimerkki huolellisesti ja vastaa seuraavaan:
SEISOVA AALTOLIIKE 1. TEORIAA
1 SEISOVA AALTOLIIKE MOTIVOINTI Työssä tutkitaan poikittaista ja pitkittäistä aaltoliikettä pitkässä langassa ja jousessa. Tarkastellaan seisovaa aaltoliikettä. Määritetään aaltoliikkeen etenemisnopeus
Tapio Lokki, Sakari Tervo, Jukka Pätynen ja Antti Kuusinen Aalto-yliopisto, Mediatekniikan laitos PL 15500, 00076 AALTO etunimi.sukunimi@aalto.
MUSIIKKITALON ISON KONSERTTISALIN AKUSTIIKKA Tapio Lokki, Sakari Tervo, Jukka Pätynen ja Antti Kuusinen Aalto-yliopisto, Mediatekniikan laitos PL 1, 76 AALTO etunimi.sukunimi@aalto.fi Tiivistelmä Musiikkitalo
SUUNTAKUULON TOIMINNALLISUUDEN MALLINTAMINEN NEURO- FYSIOLOGISELLA TASOLLA 1 JOHDANTO 2 BINAURAALINEN AUDITORINEN MALLI
SUUNTAKUULON TOIMINNALLISUUDEN MALLINTAMINEN NEURO- FYSIOLOGISELLA TASOLLA Marko Takanen, Olli Santala, Ville Pulkki Aalto-yliopisto, Sähkötekniikan korkeakoulu, Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos
Johdanto tieto- viestintäteknologian käyttöön: Äänitystekniikka. Vfo135 ja Vfp124 Martti Vainio
Johdanto tieto- viestintäteknologian käyttöön: Äänitystekniikka Vfo135 ja Vfp124 Martti Vainio Akustiikka Äänityksen tarkoitus on taltioida paras mahdo!inen signaali! Tärkeimpinä kolme akustista muuttujaa:
RAKENNUSAKUSTIIKKA - ILMAÄÄNENERISTÄVYYS
466111S Rakennusfysiikka, 5 op. RAKENNUSAKUSTIIKKA - ILMAÄÄNENERISTÄVYYS Opettaja: Raimo Hannila Luentomateriaali: Professori Mikko Malaska Oulun yliopisto LÄHDEKIRJALLISUUTTA Suomen rakentamismääräyskokoelma,
SAMETTIKOHINA 1 JOHDANTO 2 SAMETTIKOHINAN SYNTEESI. Vesa Välimäki 1, Heidi-Maria Lehtonen 1 ja Jari Kleimola 2
Vesa Välimäki, Heidi-Maria Lehtonen ja Jari Kleimola 2 Aalto-yliopisto, Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos PL 3 76 AALTO vesa.valimaki@aalto.fi, heidi-maria.lehtonen@aalto.fi 2 Aalto-yliopisto, Mediatekniikan
Kompleksiluvut signaalin taajuusjakauman arvioinnissa
Kompleksiluvut signaalin taajuusjakauman arvioinnissa Vierailuluento IMA-kurssilla Heikki Huttunen Lehtori, TkT Signaalinkäsittely, TTY heikki.huttunen@tut.fi Department of Signal Processing Fourier-muunnos
Analyysi on helpointa aloittaa painamalla EDIT-painiketta. (Tuotu tiedosto täytyy olla aktiivinen eli valittuna).
1 PRAAT OHJE Yleistä Praat on puheentutkimukseen tarkoitettu ilmainen ohjelma (GNU ohjelma, open source). Se sisältää useita eri analyysimahdollisuuksia, mahdollisuuden määrittää hyvin tarkasti kuvien
HUONEAKUSTIIKAN MALLINNUS JA AURALISAATIO - KATSAUS NYKYTUT- KIMUKSEEN 2 DIFFRAKTION MALLINNUS KUVALÄHDEMENETELMÄSSÄ
HUONEAKUSTIIKAN MALLINNUS JA AURALISAATIO - KATSAUS NYKYTUT- KIMUKSEEN Tapio Lokki ja Lauri Savioja Teknillinen korkeakoulu Tietoliikenneohjelmistojen ja multimedian laboratorio PL 5400, 02015 TKK Tapio.Lokki@hut.fi,
Akustiikka ja toiminta
Akustiikka ja toiminta Äänitiede on kutsumanimeltään akustiikka. Sana tulee Kreikan kielestä akoustos, joka tarkoittaa samaa kuin kuulla. Tutkiessamme värähtelyjä ja säteilyä, voimme todeta että värähtely
Puhesynteesin perusteet Luento 4: difonikonkatenaatio
Puhesynteesin perusteet Luento 4: difonikonkatenaatio Nicholas Volk 7.2.2008 Käyttäytymistieteellinen tiedekunta Idea Äänteet ovat stabiileimmillaan keskellä äännettä, joten mallinnetaan siirtymät äänteestä
Mistä on kyse? Pilvien luokittelu satelliittikuvissa. Sisältö. Satelliittikartoitus. Rami Rautkorpi 25.1.2006. Satelliittikartoitus
Pilvien luokittelu satelliittikuvissa Mistä on kyse? Rami Rautkorpi 25.1.2006 25.1.2006 Pilvien luokittelu satelliittikuvissa 2 Sisältö Satelliittikartoitus Satelliittikartoitus Pilvien luokittelu Ensimmäinen
Juha Henriksson. Digitaalinen äänentallennus. 5.12.2005 Dr. Juha Henriksson Finnish Jazz & Pop Archive
Juha Henriksson Digitaalinen äänentallennus 1 Äänen korkeus Ääni on värähtelyä, joka etenee ilmassa ilmamolekyylien harventumina ja tiivistyminä Äänen korkeutta kutsutaan äänen taajuudeksi Taajuuden yksikkö
KONSERTTISALIAKUSTIIKAN SUBJEKTIIVINEN ARVIOINTI PERUSTUEN BINAURAALISIIN IMPULSSIVASTEISIIN 1 JOHDANTO
KONSERTTISALIAKUSTIIKAN SUBJEKTIIVINEN ARVIOINTI PERUSTUEN BINAURAALISIIN IMPULSSIVASTEISIIN Teknillinen korkeakoulu Tietoliikenneohjelmistojen ja multimedian laboratorio PL 5400, 02015 TKK Tapio.Lokki@hut.fi
Luento 15: Ääniaallot, osa 2
Luento 15: Ääniaallot, osa 2 Aaltojen interferenssi Doppler Laskettuja esimerkkejä Luennon sisältö Aaltojen interferenssi Doppler Laskettuja esimerkkejä Aaltojen interferenssi Samassa pisteessä vaikuttaa
Spektrin sonifikaatio
Spektrin sonifikaatio AS-0.3200 Automaatio- ja systeemitekniikan projektityöt Paula Sirén Sisällysluettelo 1. Johdanto... 2 2. Tehtävän kuvaus ja työn rakenne... 2 3. Teoria... 2 3.1 Ääni mekaanisena aaltona...
Ääni, akustiikka Lähdemateriaali: Rossing. (1990). The science of sound. Luvut 2-4, 23.
Ääni, akustiikka Lähdemateriaali: Rossing. (1990). The science of sound. Luvut 2-4, 23. Sisältö: 1. Johdanto 2. Värähtelevät järjestelmät 3. Aallot 4. Resonanssi 5. Huoneakustiikka 1 Johdanto Sanaa akustiikka