Parametrinen äänisynteesi vuorovaikutteisessa digitaalisessa teatterissa
|
|
- Irma Karjalainen
- 7 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 TEKNILLINEN KORKEAKOULU Tietoliikenneohjelmistojen ja multimedian laboratorio T Sisällöntuotannon seminaari Syksy 2006: Vuorovaikutteinen digitaalinen teatteri Parametrinen äänisynteesi vuorovaikutteisessa digitaalisessa teatterissa Jukka Rauhala 48283E
2 Parametrinen äänisynteesi vuorovaikutteisessa digitaalisessa teatterissa Jukka Rauhala TKK, Tietoliikenneohjelmistojen ja multimedian laboratorio Tiivistelmä Tässä paperissa luodaan yleiskatsaus parametrisen äänisynteesin käyttämiseen vuorovaikutteisessa digitaalisessa teatterissa. Vuorovaikutteisessa digitaalisessa teatterissa yhdistetään tavanomaiseen teatteriin virtuaalisia elementtejä grafiikan, äänentuottamisen, sekä vuorovaikutuksen kautta. Parametrinen äänisynteesi mahdollistaa vuorovaikutuksen äänentuottamismenetelmän ja muiden tekijöiden välillä. Tässä työssä esitellään tärkeimmät parametriset äänisynteesitekniikat. Lisäksi parametrisen äänisynteesin soveltamista digitaalisessa teatterissa tarkastellaan esimerkkitapausten avulla. 1 JOHDANTO Vuorovaikutteinen digitaalinen teatteri on yksi keinotodellisuuden tutkimusaloista, joka on herättänyt kiinnostusta. Digitaalisessa teatterissa yhdistetään tavanomainen teatteriesitys virtuaalisiin audiovisuaalisiin komponentteihin. Kuten teatterissa yleensä, myös digitaalisessa teatterissa äänen tuottaminen on keskeinen asia. Toisaalta vuorovaikutteisuus asettaa uusia vaatimuksia äänentuottojärjestelmälle, koska esityksessä ei voi enää toistaa etukäteen tuotettua äänimaailmaa. Tähän ongelmaan parametrinen äänisynteesi soveltuu mainiosti. Parametrinen äänisynteesi tarkoittaa sellaista äänentuottamista, jossa parameterilla voidaan ohjata ulostulevan äänen ominaisuuksia. Parametrit voivat olla esimerkiksi fysikaalisia (kuten kielen pituus), tai abstrakteja (kuten äänenväri). Parametrinen reaaliaikainen äänisynteesi soveltuu hyvin digitaaliseen teatteriin, koska se mahdollistaa vuorovaikutuksen näyttelijöiden ja äänentuottojärjestelmän välille. Parametriset äänisynteesitekniikat voidaan jakaa karkeasti kolmeen luokkaan: abstraktit menetelmät, äänitepohjaiset menetelmät, sekä fysikaaliseen mallinnukseen pohjautuvat menetelmät. Tämän lisäksi digitaalisessa teatterissa voidaan käyttää erilaisia puhesynteesi- ja laulusyntessitekniikoita, mutta nämä tekniikat on rajattu tästä työstä pois aiheen laajuuden vuoksi. Vuorovaikutteinen digitaalinen teatteri on melko nuori tutkimusala, se on alkanut kiinnittämään huomiota tutkimuspiireissä vasta 1990-luvun loppupuolella. Ensimmäisiä tutkijoita alalla oli Pinhanez (1997; Pinhanez ja Bobick, 1998). Muita digitaalisen teatterin parissa työskennelleitä tutkijoita ovat mm. Geigel (Geigel ja Schweppe, 2004), sekä Reaney (2001). Sen sijaan parametrinen äänisynteesi on jo vanhempi 1
3 tutkimuskohde, jo 1970-luvulla julkaistiin paljon aiheeseen liittyviä töitä. Hyviä yleiskatsauksia aiheeseen ovat kirjoittaneet mm. Smith (1991; 2005), Roads (1995), Tolonen et al. (1998) ja Cook (2002). Tämä työ on jaettu seuraaviin osiin. Luvussa 2 tutustutaan lähemmin vuorovaikutteisen digitaalisen teatterin konseptiin. Sen jälkeen tärkeimmät parametriset äänisynteesitekniikat esitellään luvussa 3. Luvussa 4 käydään läpi eri vaihtoehtoja vuorovaikutukseen äänisynteesin kanssa. Äänisynteesin soveltamista digitaalisessa teatterissa tarkastellaan esimerkkitapausten avulla luvussa 5. Lopuksi, eri äänisynteesimenetelmiä verrataan keskenään luvussa 6. 2 VUOROVAIKUTTEINEN DIGITAALINEN TEATTERI Geigel ja Schweppe (2004) määrittävät digitaalisen teatterin sellaiseksi teatteriesitykseksi, johon on integroitu virtuaalitodellisuusteknologiaa. Toisin sanoen digitaalisessa teatterissa käytetään tietokonepohjaista järjestelmää tuottamaan audiovisuaalisia elementtejä teatteriesitykseen. Lisäksi konseptiin kuuluu vahvasti vuorovaikutteisuus eri tekijöiden välillä, mikä asettaa omat vaatimuksensa tekniikoille. Jotkut laajentavat tämän käsitteen koskemaan myös hajautettuja järjestelmiä (Pinhanez, 1997), mutta tässä työssä käsitellään vain fyysisesti samassa tilassa tapahtuvia teatteriesityksiä. Ensimmäisenä digitaalisena teatteriesityksenä pidetään It/I -teatteriesitystä, jonka tutkijat kehittivät MIT:ssä (Pinhanez ja Bobick, 1998). It/I -esityksessä näyttelijä esiintyi yhdessä vuorovaikutteisen tietokoneohjatun virtuaalihahmon kanssa, kuten kuvassa 1 näkyy. Muita tutkimushenkisiä digitaalisia teatterihankkeita ovat mm. Getrude Stein Repertory Teatre (Seligmann, 2001), Rochester Institute of Technologyn virtuaaliteatteri (Geigel, 2004), sekä University of Kansasin digitaaliset teatteriprojektit (Reaney, 2001). 2
4 Kuva 1. It/I teatteriesitys, jossa näyttelijä kommunikoi silmänä kuvatun virtuaalihahmon kanssa (kuva: Monet digitaalisen teatterin tutkimushankkeet ovat keskittyneet lähinnä vuorovaikutuksen ja grafiikan tutkimiseen, sen sijaan äänentuottamista ei ole juurikaan tutkittu liittyen digitaaliseen teatteriin. Esimerkkejä äänentuottamisesta digitaalisessa teatterisysteemissä ovat MIDI-syntetisaattorin käyttäminen It/I -projektissa (Pinhanez ja Bobick, 1998) ja virtuaaliorkesteri (Geigel ja Schweppe, 2004). 3 PARAMETRISET ÄÄNISYNTEESITEKNIIKAT Tässä luvussa käydään läpi tärkeimmät parametriset äänisynteesitekniikat. Koska digitaalisen teatterin vaatima vuorovaikutteisuus tarkoittaa sitä että synteesi täytyy tehdä reaaliajassa, tässä työssä keskitytään vain reaaliaikaisiin tekniikoihin. 3.1 Abstraktit menetelmät Abstrakteilla menetelmillä tarkoitetaan tekniikoita, joiden pohjalla on jokin matemaattinen kaava. Tälläisia menetelmia ovat mm. FM-synteesi (Chowning, 1973), aaltomuotoilutekniikka (Arfib, 1979; Le Brun 1979), sekä Karplus-Strong-synteesi 1 (Karplus ja Strong, 1983). Nämä menetelmät ovat yleensä laskennallisesti kevyitä. Lisäksi näitä menetelmiä voi kontrolloida rajatulla määrällä parametrejä johtuen 1 Karplus-Strong-synteesin voidaan ajatella olevan myös fysikaalista mallinnusta. Toisaalta se ei varsinaisesti yritä mallintaa mitään yksittäistä soitinta, joten Karplus-Strong soveltuu parhaiten abstrakteihin menetelmiin. 3
5 matemaattisesta taustasta. Yksi abstraktien menetelmien heikkous synteesimenetelmänä on niiden rajoittuneisuus tuottaa erilaisia ääniä, kukin menetelmä pystyy tuottamaan hyvin vain tietyntyyppisiä ääniä. 3.2 Äänitepohjaiset menetelmät Äänitepohjaiset menetelmät, kuten sämpläystekniikka, tuottavat ääntä toistamalla etukäteen tallennettuja ääniä (Roads, 1995). Tekniikan etuna on mahdollisuus tuottaa mitä tahansa ääniä hyvällä laadulla, minkä takia tämä tekniikka on hyvin yleisessä käytössä nykyään. Toisaalta tähän tarvitaan paljon muistia, mikä asettaa tiettyjä rajotteita tekniikalle. Vaikka äänitepohjaiset menetelmät eivät varsinaisesti tue parametrisuutta, niistä voi kuitenkin tehdä parametrisiä esimerkiksi tallentamalla jokaista parametrin arvoa vastaava ääni tietokantaan, tai käyttämällä parametrisia suotimia muokkaamaan ääntä. 3.3 Spektripohjaiset menetelmät Yksi lähestymistapa äänisynteesiin on tarkastella äänen tuottamista spektritasossa. Lisäävä synteesi on tällainen menetelmä, joka on ollut myös ensimmäisiä äänisynteesimenetelmiä (Roads, 1995). Siinä käytetään hyväksi sitä tietoa, että Fouriermuunnoksella mielivaltainen äänisignaali voidaan esittää siniaaltojen summana, joista jokainen aalto vastaa yhtä taajuutta spetrissä. Näin ollen lisäävällä synteesillä haluttu ääni voidaan tuottaa summaamalla siniaaltoja. Periaatteessa lisäävällä synteesillä voidaan tuottaa mitä tahansa ääniä, tosin laskentatehon ja muistin tarve kasvavat helposti suuriksi. Lisäävää synteesiä voidaan ohjata parametreilla, tosin parametrisyys on rajoittunut yhden spetrikomponentin muuttamiseen kerrallaan. Lisäksi parametrisyyttä voidaan laajentaa muodostamalla kaavoja, joilla ylemmän tason parametrit voidaan linkittää spetrikomponenttien parametreihin. Muita spektripohjaisia menetelmiä ovat mm. vähentävä synteesi sekä lähde-suodin-synteesi. 3.4 Fysikaaliseen mallinnukseen pohjautuvat menetelmät Fysikaalisella mallinnuksella tarkoitetaan sitä että ääni yritetään tuottaa mallintamalla äänentuottojärjestelmää. Tärkeimpiä fysikaalisia mallinnustekniikoita ovat aaltojohtotekniikka (Smith, 1992), modaalisynteesi, sekä äärellisten erotusten mallinnustekniikka. Näistä tekniikoista käsitellään tarkemmin kahta ensimmäistä, äärellisten erotusten mallinnustekniikka vaatii liikaa laskentatehoa pystyäkseen reaaliaikaiseen äänen tuottamiseen. Fysikaalista mallinnusta käsitellään tarkemmin esimerkiksi Smithin (2005) ja Välimäki et al:n (2006) artikkeleissa. Aaltojohtotekniikka pohjautuu läheisesti Karplus-Strongin synteesimalliin (Karplus ja Strong, 1983). Siinä perustana on etenevän aallon yhtälö, joka etenee esimerkiksi kielessä. Tätä yhtälöä diskretisoimalla saadaan yksinkertainen kielimalli, joka koostuu takaisinkytkentäsilmukasta, jonka kokonaisviivettä muuttamalla voidaan säätää tuotetun äänen perustaajuutta. Kuva 2 esittää kielimallin yksinkertaistettua kaaviokuvaa. Kommutoitu aaltojohtomalli (Smith, 1993; Karjalainen et al., 1993) on eräs aaltojohtosynteesin muunnelmista, jossa kielimalli herätetään signaalilla, joka on käänteissuodatettu oikeasta äänestä. Aaltojohtomalli soveltuu hyvin erilaisten kielisoittimien mallintamiseen, sillä on esimerkiksi mallinnettu akustista kitaraa (Laurson et al., 2001), viulua (Smith, 1983), pianoa (Bank et al., 2003), cembaloa (Välimäki et al., 2004), sekä klavikordia (Välimäki et al., 2003). 4
6 Kielimalli Herätemalli Dispersiosuodin Virityssuodin Häviösuodin Viivelinja Kuva 2. Yksinkertaistettu kaaviokuva aaltojohtotekniikan kielimallista. Kielimalli herätetään herätemallin tuottamalla signaalilla (esimerkiksi pianossa herätemallilla yritetään simuloida vasaraniskua kieleen). Kielimallissa simuloidaan kielen pituutta viivelinjalla ja virityssuotimella, kielessä tapahtuvia häviöitä häviösuotimella, sekä kielen dispersiivisyyttä dispersiosuotimella. Digitaalisen teatterin kannalta kiinnostava fysikaalisen mallinnuksen alue on ns. luonnollisten äänten mallinnus. Eräs tähän tarkoitukseen käytetty lähestymistapa on vaikutusmallinnus, jossa pohjana on vasara-resonaattori-rakenne (Avanzini ja Rocchesso, 2001). Tällä tekniikalla on mallinnettu mm. askeleen ääniä (Fontana ja Bresin, 2003), virvoitusjuomatölkin rusentamista (Fontana ja Bresin, 2003) sekä virvoitusjuoman juomista pillillä (Rochesso et al., 2003). Myös Cook (2002) on käyttänyt samantyyppistä tekniikkaa askeläänien sekä juomalasin aiheuttamien äänien mallinnukseen. Fysikaalinen mallinnus on vahvasti parametrista mallinnusta, se tarjoaa mahdollisuudet monenlaisten parametrien käyttöön. Toisaalta fysikaalinen mallinnus pystyy tuottamaan vain tietyntyyppisiä ääniä. Samoin se vaatii jonkin verran muistia ja laskentatehoa. 3.5 Tiivistelmä Tässä luvussa on esitelty tärkeimpiä parametrisiä äänisynteesitekniikoita. Taulukossa 1 verrataan näitä menetelmiä parametrisyyden, äänentuottokyvyn, laskentatehon ja muistintarpeen suhteen. Yleisesti ottaen voidaan sanoa että abstraktit menetelmät ovat kevyitä mutta rajoittuneita äänentuottokyvyltään ja parametrisyydeltä. Aänitepohjaiset menetelmät taas pystyvät tuottamaan minkälaisia ääniä tahansa, mutta menetelmän ohjaus parametreilla on rajallista. Lisäävä synteesi on raskas menetelmä, joka kykenee tuottamaan erityyppisiä ääniä. Fysikaaliset menetelmät tukevat hyvin parametrisyyttä, mutta vaativat laskentatehoa ja ovat rajoittuneita äänentuottokyvyltään. 5
7 Taulukko 1. Vertailu eri synteesimenetelmien välillä (Tolonen et al., 1998). Menetelmä Parametrisyys Äänentuottokyky Laskentatehon tarve Muistin tarve FM Melko hyvä Vain Pieni Pieni tietyntyyppisiä ääniä Aaltomuotoilu Melko hyvä Rajoittunut Pieni Pieni KS Hyvä Vain Pieni Pieni tietyntyyppisiä ääniä Sämpläys Huono Hyvä Pieni Suuri Lisäys Melko hyvä Hyvä Keskinkertainen Suuri Modaalinen Hyvä Värähtelevien objektien ääniä Keskinkertainen Keskinkertainen Aaltojohto Hyvä Vain kielisoittimien ja puhallinsoittimien ääniä Keskinkertainen Keskinkertainen 4 ÄÄNISYNTEESIN VUOROVAIKUTTEINEN OHJAUS Kuvassa 3 esitellään yksinkertaistettu kaaviokuva vuorovaikutteisesta äänisynteesistä digitaalisessa teatterissa. Äänisynteesiin liittyvä äänentuottojärjestelmä koostuu viidestä tekijästä: näyttelijä, ohjausmenetelmä, keinotodellisuuden logiikkayksikkö, äänisynteesimenetelmä, sekä äänentoisto (kuten monikanavajärjestelmä). Lisäksi tarvitaan jonkinlainen rajapinta äänisynteesimenetelmän ohjaamiseen, tällä hetkellä yleisin rajapinta on Musical Instrument Digital Interface (MIDI) standardi (MIDI, 2006), joka tarjoaa mahdollisuuden välittää nuotti- sekä kontrollidataa reaaliajassa. Ohjausmentelmä on olennainen osa tätä systeemiä, koska parametrinen äänisynteesi tarvitsee digitaalisessa teatterissa tavan olla vuorovaikutuksessa muiden esiintyjien ja virtuaalihahmojen kanssa. Käytännössä kaikkia keinotodellisuuden input-laitteita voidaan käyttää digitaalisessa teatterissa, tässä esitellään lyhyesti äänisynteesin kannalta olennaisimmat input-laitteet. 6
8 Äänentoisto Näyttelijä Äänisynteesi MIDI MIDI Ohjausmenetelmä Keinotodellisuuden logiikka Kuva 3. Kaaviokuva äänisynteesistä vuorovaikutteisessa digitaalisessa teatterissa. Keinotodellisuudessa käytetään yleisesti erilaisia datahanskoja ja kädessä pidettäviä ohjauslaitteita, jotka soveltuvat hyvin äänisynteesin ohjaukseen. Virtuaalisoittimien tapauksessa erityisesti soittimia muistuttavat ohjauslaitteet, kuten esimerkiksi rumpupalikat, ovat erinomaisia vaihtoehtoja synteesin ohjaukseen. Näihin ohjauslaitteisiin voidaan lukea myös sähköiset MIDI-ohjauslaitteet, kuten MIDIkosketinsoitin.Virtuaalisessa ilmakitarassa on tehty mielenkiintoinen ratkaisu synteesin ohjauksessa: synteesiä kontrolloidaan oransseilla puutarhahanskoilla, joiden paikkaa seurataan tavallisella internet-kameralla, kuten kuvassa 4 nähdään. Yleensä näillä ohjausmenetelmillä kontrolloidaan suoraan yhtä tai muutamaa ennaltamäärättyä äänisynteesin parametriä. 7
9 Kuva 4. Esimerkki äänisynteesin ohjauksesta: virtuaalista ilmakitaraa ohjataan oransseilla puutarhahanskoilla, joiden paikkaa seurataan internet-kameralla (kuva: Toinen digitaaliseen teatteriin erityisen hyvin sopiva äänisynteesin ohjausmenetelmä on puheentunnistus. Tämä menetelmä sopii hyvin vuorovaikutukseen virtuaalihahmojen äänisynteesin kanssa. Käytännössä puheentunnistus tarvitsee jonkinlaisen logiikan, joka määrittelee, miten tunnistettuun viestiin reagoidaan äänisynteesillä. Näin ollen puheentunnistus tarjoaa laajemmat mahdollisuudet eri parametrien ohjaamiseen, toisaalta luotettava puheentunnistus on edelleen erittäin haastava ongelma. Näiden menetelmien lisäksi voidaan ajatella että äänisynteesiä ohjaa virtuaalimaailman tekoäly sen sijaan että äänisynteesiä kontrolloitaisiin suoraan jollain tietyllä laitteella. Äänisynteesin ohjauksessa tarvitaan myös jonkinlainen rajapinta, jolla ohjausmenetelmä ja/tai keinotodellisuuden logiikka kommunikoivat äänisynteesimenetelmän kanssa. Yksinkertaisissa tapauksessa, jossa ohjausparametrien määrä on pieni, voidaan parametriarvoja välittää suoraan äänisynteesimenetelmälle. Monimutkaisimmissa tapauksissa tarvitaan sen sijaan jonkinlainen formaatti, jolla parametriarvot välitetään. Erittäin yleinen tähän tapaukseen soveltuva formaatti on MIDI-standardi, jota monet digitaalisiset soittimet tukevat. Vaikka MIDI on itsessään melko rajoittunut ja vanhentunut standardi, se on silti käyttökelpoinen, koska se pystyy välittämään pienellä bittimäärällä nuotti-informaatiota ja kontrolliviestejä (control change), jotka mahdollistavat erilaisten parametrien välityksen äänisynteesimenetelmälle. 5 ÄÄNISYNTEESIN SOVELTAMINEN DIGITAALISESSA TEATTERISSA Tässä työssä äänisynteesin soveltamista digitaalisessa teatterissa lähestytään neljän eri sovelluskohteen kautta: taustamusiikki, erikoistehosteet, virtuaalihahmot ja virtuaalisoittimet. 8
10 5.1 Taustamusiikki Taustamusiikki on olennainen osa teatteriesitystä, sitä käytetään usein luomaan ja tehostamaan tietynlaista ilmapiiriä esitykseen. Tavanomaisessa teatteriesityksessä taustamusiikki on yleensä etukäteen tuotettu äänite, jota toistetaan esityksessä alusta loppuun. Digitaaliseen teatteriin liittyvä vuorovaikutteisuus tuo omia vaatimuksia taustamusiikin tuottamiseen. Taustamusiikin tuottamiseen digitaalisessa teatterissa voidaan ajatella kaksi erilaista lähestymistapaa. Ensinnäkin, taustamusiikki voi olla etukäteen tuotettu, mutta sen toistamisessa on mahdollista pysäyttää ja käynnistää toisto tietyillä ohjaussignaaleilla. Toinen lähestymistapa on taustamusiikin generointi reaaliajassa käyttäen jonkinlaista älykästä systeemiä. Esimerkiksi systeemille voitaisiin kertoa minkälaista tunnelmaa halutaan luoda (Bresin ja Friberg, 2000). Koska taustamusiikki on yleensä joillakin soittimilla soitettua, äänisynteesimenetelmän tulisi pystyä tuottamaan realistisen kuuloista soitinääntä. Toisaalta taustamusiikki ei aseta suuria vaatimuksia parametrisyydelle, yksinkertaisimmillaan se tarvitsee vain pysäytys ja käynnistystoiminnot, jotka eivät varsinaisesti liity äänisynteesimenetelmään. Näin ollen, äänitepohjainen synteesi soveltuu parhaiten taustamusiikin tuottamiseen 5.2 Erikoistehosteet Erikoistehosteet ovat myös hyvin tyypillisiä teatteriesityksessä. Yleensä äänitehosteen tarkoituksena on korostaa jotakin tapahtumaa esityksessä äänitehosteen ei ole tarkoitus kiinnittää huomiota niinkään itseensä vaan tapahtumaan, johon se liittyy. Tällaisia äänitehosteita ovat esimerkiksi erilaiset räjähdykset, lyöntiin liittyvät äänet, askeleen äänet. Äänitehoste on yleensä yksittäinen ääni, joka käynnistetään jollakin ohjaussignaalilla. Tehosteen pitää pystyä simuloimaan haluttua ääntä tarpeeksi hyvin, jotta yleisölle syntyy immersiivinen kokemus. Joihinkin äänitehosteisiin, kuten askeleen ääniin, liittyy vahva parametrisyys: jotta tehosteäänet eivät kuulostaisi synteettisiltä, niissä täytyy olla jonkinlaista variaatiota. Äänitepohjainen menetelmä on soveltuvin menetelmä äänitehosteisiin, koska sillä pystytään simuloimaan realistisesti mitä tahansa ääniä. Toisaalta fysikaalinen mallinnus soveltuu hyvin tapauksiin, jossa vaaditaan parametrisyyttä ja kyseessä olevaa äänilähdettä on mahdollista mallintaa fysikaalisesti esimerkiksi käyttämällä vaikutusmallinnusta, jolla on jo kehitetty fysikaaliset mallit mm. askeläänien simuloimiseen (katso 3.4). 5.3 Virtuaalihahmot Yksi digitaalisen teatterin uusista piirteistä verrattuna tavanomaiseen teatteriin on virtuaalihahmojen esiintyminen. Esimerkiksi It/I -esityksessä esiintyi It -niminen virtuaalihahmo, jolla oli visuaalinen muoto ja joka tuotti ääntä. Samoin University of Kansasin Dinosaurus -esityksessä oli dinosaurus-virtuaalihahmo, joka näkyy kuvassa 5. Äänentuottaminen onkin luonnollinen osa virtuaalihahmoa, jotta se pystyy kommunikoimaan muiden näyttelijöiden kanssa. 9
11 Kuva 5. Esimerkki virtuaalihahmosta: Dinosaurus-hahmo samannimisestä University of Kansasin digitaalisesta teatteriesityksestä (Reaney, 2001). (kuva: Koska puhesynteesi on rajattu tämän työn ulkopuolelle, tässä käsitellään muita mahdollisia vaihtoehtoja. Periaatteessa virtuaalihahmo voi tuottaa minkälaista ääntä tahansa mahdollisuuksia on rajattomasti. Virtuaalihahmon äänentuottaminen ei saisi olla monotonista vaan äänen pitäisi olla mahdollisimman elävää ja tunteilevaa, jotta hahmo vaikuttaisi elävältä. Näin ollen äänisynteesin pitäisi olla vahvasti parametristä, jotta se pystyy tuottamaan esimerkiksi tunteita (Bresin ja Friberg, 2000). Fysikaalinen mallinnus onkin paras ehdokas virtuaalihahmon äänentuottamiseen sen parametrisyyden takia. Samoin abstraktit menetelmät ovat mahdollisia kandidaatteja. 5.4 Virtuaalisoittimet Virtuaalisoittimet ovat yksi virtuaalihahmojen alalaji, jonka parissa on tehty jonkin verran tutkimusta. Esimerkiksi ilmakitara on eräänlainen virtuaalisoitin (Karjalainen et al., 2006). Kuvassa 6 esiintyy virtuaalinen ksylofoni, joka on toinen esimerkki virtuaalisoittimesta. Virtuaalisoitin koostuu pääpiirteissään äänisynteesistä, soittimen visuaalisesta ilmeestä, sekä kontrollirajapinnasta. Soitin voi joko simuloida jotain olemassaolevaa fyysistä soitinta, tai sitten olla täysin uudentyyppinen soitin. Virtuaalisoittimen äänisynteesiin liittyy kolme tärkeää vaatimusta. Ensinnäkin synteesin äänenlaatu täytyy olla hyvä, varsinkin jos se simuloi jotain olemassaolevaa soitinta. Toinen vaatimus on pieni latenssi, jotta soittaja ei havaitse viivettä soittotapahtuman, kuten koskettimen painalluksen, ja äänen kuulumisen välillä. Lisäksi 10
12 Kuva 6. Esimerkki virtuaalisoittimesta, virtuaalinen ksylofoni (kuva: synteesitekniikan täytyy olla vahvasti parametrinen, jotta soitin luo vahvan immersion. Käytännössä halutusta soitinäänestä riippuen kaikki tässä paperissa esitellyt äänisynteesitekniikat soveltuvat jossain määrin virtuaalisoittimen synteesiin. Toisaalta vaatimus vahvasta parametrisuudesta osoittaa että fysikaaliseen mallinnukseen pohjautuvat menetelmät soveltuvat ehkä parhaiten, erityisesti kun virtuaalisoittimen halutaan tuottavan puhallin- tai kielisoittimen tyyppistä ääntä (mukaan lukien kosketinsoittimet). 6 KESKUSTELUA Edellisessä luvussa tarkastellaan eri äänisynteesimenetelmien soveltuvuutta digitaalisessa teatterissa neljän eri sovelluskohteen kautta. Näiden pohjalta tehty yhteenveto näkyy Taulukossa 2. Yleisesti ottaen voidaan sanoa että äänisynteesimenetelmän valinta riippuu halutun äänen tyypistä, eri menetelmät soveltuvat parhaiten erityyppisille äänille. Taulukon 2 perusteella voidaan kuitenkin sanoa että sämpläystekniikka soveltuu hyvin taustamusiikkiin ja erikoistehosteisiin, kun taas fysikaalinen mallinnus, kuten aaltojohtotekniikka, soveltuu hyvin virtuaalihahmoihin ja virtuaalisoittimiin. Näin ollen näillä kahdella tekniikalla voidaan kattaa hyvin digitaalisen teatterin tarvitsema äänimaailma. 11
13 Taulukko 2. Vertailu eri synteesimenetelmien soveltuvuudesta erilaisiin tapauksiin digitaalisessa teatterissa. Menetelmä Taustamusiikki Erikoistehosteet Virtuaalihahmot Virtuaalisoittimet FM Huono Huono Keskinkertainen Huono Aaltomuotoilu Huono Huono Keskinkertainen Huono KS Huono Huono Keskinkertainen Huono Sämpläys Hyvä Hyvä Huono Keskinkertainen Lisäävä Keskinkertainen Hyvä Huono Keskinkertainen Modaali Keskin- Tapaus- Hyvä Hyvä Aaltojohto 7 YHTEENVETO kertainen Keskinkertainen kohtainen Tapauskohtainen Hyvä Hyvä Tässä työssä on tarkasteltu parametristen äänisynteesimenetelmien soveltuvuutta ja käyttöä digitaalisessa teatterissa. Äänisynteesi on olennainen osa vuorovaikutteisen digitaalisen teatterin ilmaisuvoimaa. Jotta äänentuotto digitaalisessa teatterissa voi olla vuorovaikutteista, tarvitaan parametrinen äänisynteesimenetelmä, jonka kanssa esiintyjät ovat vuorovaikutuksessa ohjausmenetelmän, kuten datahanskan, avulla. Äänisynteesiä voidaan käyttää esimerkiksi taustamusiikin ja erikoistehtosteäänten tuottamiseen, sekä virtuaalisoittimien ja virtuaalihahmojen äänimaailman luomiseen. Äänisynteesimenetelmältä vaaditut ominaisuudet riippuvat sovelluskohteesta digitaalisessa teatterissa. Yleisesti ottaen eri äänisynteesimenetelmien ominaisuuksien vertaileminen osoittaa että sämpläystekniikka, sekä fysikaaliseen mallinnukseen pohjautuvat menetelmät soveltuvat parhaiten digitaalisen teatterin äänisynteesimenetelmiksi. LÄHTEET Arfib, D Digital synthesis of complex spectra by means of multiplication of nonlinear distorted sine waves. Journal of the Audio Engineering Society. Vol. 27, No. 10. Pp Avanzini, F. ja Rochesso, D Controlling material properties in physical models of Sounding Objects. Proceedings of the International Computer Music Conference La Habana, Cuba. September Pp Bank, B.; Avanzini, F.; Borin, G.; De Poli, G.; Fontana, F.; Rocchesso, D Physically informed signal processing method for piano sound synthesis: A research overview. EURASIP Journal on Applied Signal Processing. Vol No. 10. Pp
14 Bresin, R. ja Friberg, A Emotional coloring of computer controlled music performance. Computer Music Journal. Vol. 24. No. 4. Pp Chowning, J.M The synthesis of complex audio spectra by means of frequency modulation. Journal of the Audio Engineering Society. Vol. 21, No. 7. Pp Cook, P. R Real Sound Synthesis for Interactive Applications. Natick, MA. A K Peters. Fontana, F. ja Bresin, R Physics-based sound synthesis and control: crushing, walking, and running by crumpling sounds. Proceedings of the XIV Colloquium on Musical Informatics. Firenze, Italy. May Pp Geigel, J. ja Schweppe, M Theatrical storytelling in a virtual space. Proceedings of the 1 st ACM workshop on Story representation, mechanism and context. New York, NY. Pp Karjalainen, M.; Mäki-Patola, T.; Kanerva, A.; Huovilainen, A Virtual Air Guitar. Journal of the Audio Engineering Society. Vol. 54. No. 10. Pp Karjalainen, M.; Välimäki, V.; Jánosy, Z Towards high-quality sound synthesis of the guitar and string instruments. Proceedings of the International Computer Music Conference. Tokyo, Japan. Pp Karplus, K.; Strong, A Digital synthesis of plucked-string and drum timbres. Computer Music Journal. Vol. 7, No. 2. Pp Laurson, M.; Erkut, C.; Välimäki, V.; Kuuskankare, M Methods for modeling realistic playing in acoustic guitar synthesis. Computer Music Journal. Vol. 25. No. 3. Pp Le Brun, M Digital waveshaping synthesis. Journal of the Audio Engineering Society. Vol. 27, No. 4. Pp MIDI [Online] Pinhanez, C.S Computer Theater. Proceedings of the 8 th International Symposium on Electronic Arts (ISEA 97). Chicago, IL, Pinhanez, C.S.; Bobick, A.F It/I: a theater play featuring an autonomous computer graphics character. Proceedings of the 6 th ACM International conference on Multimedia: technologies for interactive movies. Bristol, United Kingdom. Pp Reaney, M Virtual Characters in Theatre Production: Actors and Avatars. Proceedings of the Virtual Reality International Conference, Laval Virtual Roads, C The Computer Music Tutorial. The MIT Press, Cambridge, MA, USA. Rochesso, D.; Bresin, R.; Fernström, M Sounding Objects. IEEE Multimedia. Vol. 10. No. 2. Pp Seligmann, D.D Toward a digital stage architecture: a long-term research agenda in digitally enabled theater. IEEE Multimedia. Vol. 8, No. 4. Pp Smith, J.O Techniques for Digital Filter Design and System Identification with Application to the Violin. PhD thesis, Stanford University, California, USA. 13
15 Smith, J.O Viewpoints on the history of digital synthesis. Proceedings of the International Computer Music Conference. Montreal, Canada. Pp Smith, J.O Physical modeling using digital waveguides. Computer Music Journal. Vol. 16, No. 4. Pp Smith, J.O Efficient synthesis of stringed musical instruments. Proceedings of the International Computer Music Conference. Tokyo, Japan. Pp Smith, J.O Physical Audio Signal Processing: for Virtual Musical Instruments and Digital Audio Effects, December 2005 edition. Center for Computer Research in Music and Acoustics, Stanford University. Online book at Tolonen, T.; Välimäki, V.; Karjalainen, M Evaluation of Modern Sound Synthesis Methods. Report no. 48. Helsinki University of Technology, Department of Electrical and Communications Engineering, Laboratory of Acoustics and Audio Signal Processing. Espoo. Välimäki, V.; Laurson, M.; Erkut, C Commuted waveguide synthesis of the clavichord. Computer Music Journal. Vol. 27. No. 1. Pp Välimäki, V.; Penttinen, H.; Knif, J.; Laurson, M.; Erkut, C Sound synthesis of the harpsichord using a computationally efficient physical model. EURASIP Journal on Applied Signal Processing. Vol. 4. No. 7. Pp Välimäki, V.; Pakarinen, J.; Erkut, C.; Karjalainen, M Discrete-time modelling of musical instruments. Reports on Progress in Physics. Vol. 69, No. 1. Pp
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
LisätiedotFysikaaliseen 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
Lisätiedot2 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
LisätiedotHistoriaa musiikillisten äänten fysikaalisesta mallintamisesta
Äänilähteiden fysikaalinen mallintaminen uusin äänisynteesimetodi simuloi soittimen äänentuottomekanismia käyttö musiikillisissa äänissä: -jäljitellään olemassaolevia akustisia instrumentteja -mahdollistaa
LisätiedotKAIKUPEDAALIN 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,
LisätiedotÄÄNEKKÄÄMMÄN 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
Lisätiedot2 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,
LisätiedotKOLMIULOTTEISEN 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
LisätiedotSOITANNOLLINEN 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
LisätiedotKohti 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
LisätiedotPIANON 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
LisätiedotSGN-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,
LisätiedotREUNAEHTOJEN 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
LisätiedotJäsentiedote 4/2002 20.10.02. Joint Baltic-Nordic Acoustical Meeting 2004 Ahvenanmaalla
Jäsentiedote 4/2002 20.10.02 Joint Baltic-Nordic Acoustical Meeting 2004 Ahvenanmaalla Seuraava Joint Baltic-NAM (Joint Baltic-Nordic Acoustical Meeting) järjestetään Maarianhaminassa 8. - 10.6.2004. Konferenssia
LisätiedotTassu Takala pääaineinfo 2.3.2009
Tassu Takala pääaineinfo 2.3.2009 1 Kaksi näkökulmaa mediaan Tekniikka eri medialajeja ja koosteita käsittelevät algoritmit uudet teknologiat Sisältö mediatuotteiden käsittely valmiilla välineillä tuotantoprosessin
LisätiedotÄÄNEKKÄÄMMÄN 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
LisätiedotSimulation and modeling for quality and reliability (valmiin työn esittely) Aleksi Seppänen
Simulation and modeling for quality and reliability (valmiin työn esittely) Aleksi Seppänen 16.06.2014 Ohjaaja: Urho Honkanen Valvoja: Prof. Harri Ehtamo Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston
LisätiedotTeknillinen 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
LisätiedotThe spectroscopic imaging of skin disorders
Automation technology October 2007 University of Vaasa / Faculty of technology 1000 students 4 departments: Mathematics and statistics, Electrical engineerin and automation, Computer science and Production
LisätiedotDigitaalinen audio
8003203 Digitaalinen audio Luennot, kevät 2005 Tuomas Virtanen Tampereen teknillinen yliopisto Kurssin tavoite Johdanto 2 Tarjota tiedot audiosignaalinkäsittelyn perusteista perusoperaatiot, sekä niissä
LisätiedotQosmio: Kuule ero. entistä parempi kuuntelukokemus
Qosmio: Kuule ero PERSONAL COMPUTER HDD/DVD Qosmio TM entistä parempi kuuntelukokemus RECORDER LCD TV WITH TRUBRITE DISPLAY VIRTUAL SURROUND Kun Toshiba kehitti mobiiliviihde- ja tietojärjestelmä Qosmion,
LisätiedotMonikanavaäänen perusteet. Tero Koski
Monikanavaäänen perusteet Tero Koski Lähtökohdat Monikanavaääni tarkoi6aa äänital8ota, jossa on toiste6avia kanavia enemmän kuin kaksi 2.1 ; 3.0 ; 3.1 ; 4.0 ; 4.1 ; 7.2 ; 10.2 ; 22.2 ; Monikanavaääntä
LisätiedotKIELEN PITKITTÄISTEN VÄRÄHTELYJEN HAVAITSEMINEN PIANON ÄÄNESSÄ 1 JOHDANTO 2 KUUNTELUKOKEET
KIELEN PITKITTÄISTEN VÄRÄHTELYJEN HAVAITSEMINEN PIANON ÄÄNESSÄ Heidi-Maria Aalto-yliopiston sähkötekniikan korkeakoulu Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos PL 13000, 00076 Aalto heidi-maria.lehtonen@aalto.fi
LisätiedotLyhyesti uusista DI-ohjelmista Isohenkilökoulutus to Opintoasianpäällikkö Mari Knuuttila
Lyhyesti uusista DI-ohjelmista 2015 Isohenkilökoulutus to 28.8.2014 Opintoasianpäällikkö Mari Knuuttila Master s Programmes at SCI Starting 2015 (in English) Master s Programme in Engineering Physics *
LisätiedotSpektrin 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...
Lisätiedot8003051 Puheenkäsittelyn menetelmät
8003051 Puheenkäsittelyn menetelmät Luento 7.10.2004 Puhesynteesi Sisältö 1. Sovelluskohteita 2. Puheen ja puhesyntetisaattorin laatu 3. Puhesynteesin toteuttaminen TTS-syntetisaattorin komponentit Kolme
LisätiedotKäytettävyyslaatumallin rakentaminen web-sivustolle. Oulun yliopisto tietojenkäsittelytieteiden laitos pro gradu -suunnitelma Timo Laapotti 28.9.
Käytettävyyslaatumallin rakentaminen web-sivustolle Tapaus kirjoittajan ABC-kortti Oulun yliopisto tietojenkäsittelytieteiden laitos pro gradu -suunnitelma Timo Laapotti 28.9.2005 Kirjoittajan ABC-kortti
LisätiedotTik projektityö Installaatiotyöpaja * johdantoluento * Tassu Takala 1
Tik-111.5077 Sisällöntuotannonllöntuotannon projektityö 2005-06 Installaatiotyöpaja * johdantoluento * 26.9.2005 Tassu Takala 1 Tavoitteet ja sisältö Digitaalisten (taide)installaatioiden ja kokeellisen
LisätiedotÄÄNENVAIMENTIMIEN 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
LisätiedotELEC-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
LisätiedotPv Pvm Aika Kurssin koodi ja nimi Sali Tentti/Vk Viikko
Pv Pvm Aika Kurssin koodi ja nimi Sali Tentti/Vk Viikko Ma 02.09.13 16:00-19:00 ELEC-A7200 Signaalit ja järjestelmät 4/S1 A102 T02 36 Mon 02.09.13 16:00-19:00 S-104.3310 Optoelectronics 4/S1 A102 T2 36
LisätiedotPrognos Julkaisusuunnitelmat
Prognos Julkaisusuunnitelmat Työsuunnitelmiin liittyvien raporttien ja vuosiseminaarien lisäksi suunnitellut julkaisut Casejoryt 09/2005 & JR4 25.1.2005 päivitetty tilanne Casejoryt 04/2006 päivitetty
LisätiedotVIRTUAALIANALOGIASYNTEESIN 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
LisätiedotTKK 100 vuotta -merkki
TKK 100 vuotta -merkki jari laiho design studio WHO ARE YOU oy Merkin esittely TKK Viestintä elementit TKK Viestintä TKK Viestintä TKK Viestintä TKK Viestintä TKK Viestintä TKK Viestintä TKK Viestintä
LisätiedotVBE2 Työpaketit Jiri Hietanen / TTY
VBE2 Työpaketit Jiri Hietanen / TTY 1 WP2.1 Technology review and VBE platform 2 Tavoitteet In In charge: charge: Method: Method: Jiri Jiri Hietanen, Hietanen, TUT TUT Analysis Analysis of of existing
Lisätiedot5 Akustiikan peruskäsitteitä
Puheen tuottaminen, havaitseminen ja akustiikka / Reijo Aulanko / 2016 2017 14 5 Akustiikan peruskäsitteitä ääni = ilmapartikkelien edestakaista liikettä, "tihentymien ja harventumien" vuorottelua, ilmanpaineen
LisätiedotVirtuaalista nostalgiaa digitaalinen vähentävä äänisynteesi
Virtuaalista nostalgiaa digitaalinen vähentävä äänisynteesi Vesa Välimäki ja Antti Huovilainen Johdanto Virtuaalianalogisella äänisynteesillä tarkoitetaan laskentamenetelmiä, jotka matkivat 1960- ja 1970-luvuilla
LisätiedotJoonas Haapala Ohjaaja: DI Heikki Puustinen Valvoja: Prof. Kai Virtanen
Hävittäjälentokoneen reitin suunnittelussa käytettävän dynaamisen ja monitavoitteisen verkko-optimointitehtävän ratkaiseminen A*-algoritmilla (valmiin työn esittely) Joonas Haapala 8.6.2015 Ohjaaja: DI
LisätiedotKielitieteellisten aineistojen käsittely
Kielitieteellisten aineistojen käsittely 1 Johdanto...1 2 Aineistojen kommentointi, metadatan tyypit...1 3 Aineistojen käsittely...2 3.1 Rakenteisten kieliaineistojen kyselykielet...2 3.2 Tiedonlouhinta
LisätiedotT-110.1100: Virtuaali- ja lisätty todellisuus
T-110.1100: Virtuaali- ja lisätty todellisuus Kai Puolamäki Mediatekniikan laitos 9.4.2010 Kiitokset: Mark Billinghurst, Tapio Lokki 1 http://metaverseroadmap.org/overview/index.html 2 Ajan ja tietokoneiden
LisätiedotELEC-C5210 Satunnaisprosessit tietoliikenteessä
ELEC-C5210 Satunnaisprosessit tietoliikenteessä Esa Ollila Aalto University, Department of Signal Processing and Acoustics, Finland esa.ollila@aalto.fi http://signal.hut.fi/~esollila/ Kevät 2017 E. Ollila
LisätiedotAalto-yliopisto Kemian tekniikan korkeakoulu Kemian tekniikan lukujärjestys SYKSY 2012
Aalto-yliopisto Kemian tekniikan korkeakoulu Kemian tekniikan lukujärjestys SYKSY 2012 Muutokset mahdollisia - tarkista kurssien tiedot aina WebOodista ja seuraa kurssien Noppa-sivuja! 28.6.2012 / AMa
LisätiedotJATKO-OPINTOSUUNNITELMA
OULUN YLIOPISTO TEKNILLINEN TIEDEKUNTA JATKO-OPINTOSUUNNITELMA Pyydän hyväksymistä seuraaville tutkintovaatimuksilleni: Nimi: DI Iiro Insinööri Osoite: Iironkatu 10, 90100 Oulu Jatko-opinto-oikeus myönnetty:
LisätiedotÄÄNISYNTEESI TYÖKONESIMULAATTOREISSA
Ville Mäntyniemi ja Vesa Välimäki Aalto-yliopisto Sähkötekniikan korkeakoulu Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos Otakaari 5A, 215 Espoo v.mantyniemi@gmail.com, vesa.valimaki@aalto.fi Tiivistelmä Tässä
LisätiedotMitä mahdollisuuksia pelillisyys avaa vakavahenkisessä toiminnassa?
Mitä mahdollisuuksia pelillisyys avaa vakavahenkisessä toiminnassa? Antti Villberg Semantum Oy 22.5.2014 MOSAIC Pelityöpaja Ongelmanasettelu koulutus ja kehittäminen työelämässä Työympäristöt muuttuvat
LisätiedotSähkötekniikan tutkintoohjelma. DI-tutkinto ja uranäkymät
Sähkötekniikan tutkintoohjelma DI-tutkinto ja uranäkymät Tervetuloa opiskelemaan sähkötekniikkaa Oulun yliopistoon! ITEE RESEARCH UNITS Tutkinto-ohjelman tuottajat CAS CIRCUITS AND SYSTEMS PROF. JUHA KOSTAMOVAARA
LisätiedotPARAMETRISOITU TILAÄÄNENTOISTO JA -SYNTEESI VIRTUAALIMAAILMOISSA
PARAMETRISOITU TILAÄÄNENTOISTO JA -SYNTEESI VIRTUAALIMAAILMOISSA Tapani 1 1 Aalto-yliopiston sähkötekniikan ja elektroniikan korkeakoulu Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos Otakaari 5, 02150 Espoo
Lisätiedot1. 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),
LisätiedotTieteen ja tutkimusalan opintoihin hyväksyttävät opintojaksot ovat (taulukossa A= aineopinnot, S=syventävät opinnot, J = jatko-opinnot):
Fotoniikka = jatkoopinnot): Opintojakso Koodi (op) A/S/J 2017 Moderni biolääketieteellinen optiikka 3313005 4 J X Optinen mittaaminen sekä valmistusmenetelmät 3313004 4 J X Korkean teknologian kaupallistaminen
LisätiedotPaikkatietojen käytön tulevaisuus -
Paikkatietojen käytön tulevaisuus - Näkökulmina teholaskenta ja vuorovaikutteisuus Juha Oksanen, tutkimuspäällikkö Geoinformatiikan ja kartografian osasto, Geodeettinen laitos Geoinformatiikan tutkimuspäivät
LisätiedotJäsenyysverkostot Kytkökset ja limittyneet aliryhmät sosiaalisten verkostojen analyysissä
Jäsenyysverkostot Kytkökset ja limittyneet aliryhmät sosiaalisten verkostojen analyysissä Hypermedian jatko-opintoseminaari 2008-2009 20.3.2009 Jaakko Salonen TTY / Hypermedialaboratorio jaakko.salonen@tut.fi
LisätiedotAutomaattinen regressiotestaus ilman testitapauksia. Pekka Aho, VTT Matias Suarez, F-Secure
Automaattinen regressiotestaus ilman testitapauksia Pekka Aho, VTT Matias Suarez, F-Secure 2 Mitä on regressiotestaus ja miksi sitä tehdään? Kun ohjelmistoon tehdään muutoksia kehityksen tai ylläpidon
LisätiedotVAASAN YLIOPISTO TEKNILLINEN TIEDEKUNTA SÄHKÖTEKNIIKKA. Lauri Karppi j82095. SATE.2010 Dynaaminen kenttäteoria DIPOLIRYHMÄANTENNI.
VAASAN YLIOPISTO TEKNILLINEN TIEDEKUNTA SÄHKÖTEKNIIKKA Oskari Uitto i78966 Lauri Karppi j82095 SATE.2010 Dynaaminen kenttäteoria DIPOLIRYHMÄANTENNI Sivumäärä: 14 Jätetty tarkastettavaksi: 25.02.2008 Työn
LisätiedotTehostettu kisällioppiminen tietojenkäsittelytieteen ja matematiikan opetuksessa yliopistossa Thomas Vikberg
Tehostettu kisällioppiminen tietojenkäsittelytieteen ja matematiikan opetuksessa yliopistossa Thomas Vikberg Matematiikan ja tilastotieteen laitos Tietojenkäsittelytieteen laitos Kisällioppiminen = oppipoikamestari
LisätiedotViimeaikaisten diplomitöiden satoa
Viimeaikaisten diplomitöiden satoa Matti Karjalainen & Vesa Välimäki Teknillinen korkeakoulu Akustiikan ja äänenkäsittelytekniikan laboratorio 2007 Karjalainen & Välimäki 1 Sisältö Akustiikan ja äänenkäsittelyn
LisätiedotAlkuraportti. LAPPEENRANNAN TEKNILLINEN YLIOPISTO TIETOJENKÄSITTELYN LAITOS CT10A4000 - Kandidaatintyö ja seminaari
LAPPEENRANNAN TEKNILLINEN YLIOPISTO TIETOJENKÄSITTELYN LAITOS CT10A4000 - Kandidaatintyö ja seminaari Alkuraportti Avoimen lähdekoodin käyttö WWW-sovelluspalvelujen toteutuksessa Lappeenranta, 30.3.2008,
LisätiedotCubase 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
LisätiedotMono- 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
LisätiedotTilastotiede ottaa aivoon
Tilastotiede ottaa aivoon kuinka aivoja voidaan mallintaa todennäköisyyslaskennalla, ja mitä yllättävää hyötyä siitä voi olla Aapo Hyvärinen Laskennallisen data-analyysin professori Matematiikan ja tilastotieteen
LisätiedotTilastotiede ottaa aivoon
Tilastotiede ottaa aivoon kuinka aivoja voidaan mallintaa todennäköisyyslaskennalla, ja mitä yllättävää hyötyä siitä voi olla Aapo Hyvärinen Laskennallisen data-analyysin professori Matematiikan ja tilastotieteen
LisätiedotKäyttökokemuksen evaluoinnista käyttökokemuksen ohjaamaan suunnitteluun. ecommunication & UX SUMMIT 18.9.2013 Eija Kaasinen, VTT
Käyttökokemuksen evaluoinnista käyttökokemuksen ohjaamaan suunnitteluun ecommunication & UX SUMMIT 18.9.2013 Eija Kaasinen, VTT 2 Hyvä käyttökokemus Laadukas käyttökokemus Ylivoimainen käyttäjäkokemus
LisätiedotSonera Neuvottelupalvelut Microsoft Office 365 -sisäänsoittopalvelu. Pikaopas
Sonera Neuvottelupalvelut Microsoft Office 365 -sisäänsoittopalvelu Pikaopas Sisältö Johdanto... 2 Järjestelmävaatimukset... 2 Vinkkejä audioneuvottelutoiminnon käyttöön... 3 Audioneuvotteluasetukset...
LisätiedotSibelius Academy applicants and new students
Sibelius Academy applicants and new students 2013-2017 2013 2013 2014 2014 2015 2015 2016 2016 2017 Global Music Glomas 5.5-year 41 8 42 Glomas 2.5-year 15 4 26 5 28 6 35 3 28 15 4 26 5 28 6 76 11 70 Jazz
LisätiedotMiten tutkimus voi parantaa kilpailukykyä?
Käyttöliittymät kilpailukykytekijänä: Miten tutkimus voi parantaa kilpailukykyä? Prof. Roope Raisamo TAUCHI-tutkimuskeskus Viestintätieteiden tiedekunta Tampereen yliopisto Email: roope.raisamo@uta.fi
LisätiedotWP3 Decision Support Technologies
WP3 Decision Support Technologies 1 WP3 Decision Support Technologies WP Leader: Jarmo Laitinen Proposed budget: 185 000, VTT 100 000, TUT 85 000. WP3 focuses in utilizing decision support technologies
LisätiedotYrityksen informaatio- ja toimintoprosessien optimointi
Yrityksen informaatio- ja toimintoprosessien optimointi V-S Teknologiateollisuus ry vaalikokous 10.11.2008 Thomas Westerholm Åbo Akademi PBI Research Institute Teknologisen kehityksen taustalla Copyright
LisätiedotKITARAMUSIIKIN KORKEALAATUINEN SYNTEESI. Mikael Laurson 1, Vesa Välimäki 2, 3 ja Mika Kuuskankare 1
Mikael Laurson 1, Vesa Välimäki 2, 3 ja Mika Kuuskankare 1 1 Sibelius-Akatemia, Musiikkiteknologian laitos, PL 86, 00251 Helsinki 2 Porin korkeakouluyksikkö, PL 300, 28101 Pori 3 TKK, Akustiikan ja äänenkäsittelytekniikan
LisätiedotTietojenkäsittelytieteiden koulutusohjelma. Tietojenkäsittelytieteiden laitos Department of Information Processing Science
Tietojenkäsittelytieteiden koulutusohjelma Tietojenkäsittelytieteet Laskennallinen data-analyysi Ohjelmistotekniikka, käyttöjärjestelmät, ihminen-kone -vuorovaikutus Teoreettinen tietojenkäsittelytiede
LisätiedotVuorovaikutteisen musiikin käyttö teatteriesityksessä
HELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 10.11.2006 Telecommunications Software and Multimedia Laboratory Tik-111.080 Seminar on content creation Vuorovaikutteisen musiikin käyttö teatteriesityksessä Aleksi Lindblad
Lisätiedotarvostelija OSDA ja UDDI palveluhakemistoina.
Hyväksymispäivä Arvosana arvostelija OSDA ja UDDI palveluhakemistoina. HELSINGIN YLIOPISTO HELSINGFORS UNIVERSITET UNIVERSITY OF HELSINKI Tiedekunta/Osasto Fakultet/Sektion Faculty/Section Laitos Institution
LisätiedotEI ole tarjolla JOOopiskelijoille. sisäisessä liikkuvuudessa MNT ELEC A3110 Mekaniikka 5 op
Kurssitarjonta lukuvuonna 2015 2016 sekä JOO tarjonnassa ja Aallon. MNT ELEC A3110 Mekaniikka 5 op ELEC C3210 Materiaalien ominaisuudet 5 op ELEC C3220 Kvantti ilmiöt 5 op ELEC C3230 Elektroniikka 1 5
LisätiedotXML-tutkimus Jyväskylän yliopistossa
XML-tutkimus Jyväskylän yliopistossa Airi Salminen Jyväskylän yliopisto Tietojenkäsittelytieteiden laitos airi.salminen@jyu.fi http://www.cs.jyu.fi/~airi/ Airi Salminen, XML-tutkimus Jyväskylän yliopistossa
LisätiedotLASKENNALLISEN TIETEEN OHJELMATYÖ: Diffuusion Monte Carlo -simulointi yksiulotteisessa systeemissä
LASKENNALLISEN TIETEEN OHJELMATYÖ: Diffuusion Monte Carlo -simulointi yksiulotteisessa systeemissä. Diffuusio yksiulotteisessa epäjärjestäytyneessä hilassa E J ii, J ii, + 0 E b, i E i i i i+ x Kuva.:
LisätiedotSähkötekniikan kanditutkinnon yleinen rakenne Tutkinnon laajuus 180 op
Sopivat myös näihin Sähkötekniikan kanditutkinnon yleinen rakenne Tutkinnon laajuus 180 op Yleisopinnot ja kielet 92 op Matemaattiset valmiudet, fysiikka, kielet, yleiset ammatilliset valmiudet Pääaine:
LisätiedotNanomateriaalien mahdollisuudet ja riskit Näkökohtia, muutoksia vuoden 2008 jälkeen?
Nanomateriaalien mahdollisuudet ja riskit Näkökohtia, muutoksia vuoden 2008 jälkeen? OLLI IKKALA aakatemiaprofessori Department of Applied Physics, Aalto University School of Science (formerly Helsinki
Lisätiedot9 Multimedian elementtejä: ääni Webissä
9 Multimedian elementtejä: ääni Webissä Ääni on multimedian ja siten hypermedian keskeisiä osa-alueita, joka on kuitenkin tietokonemaailmassa ollut pitkään vähemmällä huomiolla Ääniä käytetään: - sellaisenaan
LisätiedotJulkaisufoorumin kuulumiset
Julkaisufoorumin kuulumiset Suunnittelija Janne Pölönen, TSV Julkaisutiedonkeruuseminaari Saimaan ammattikorkeakoulu 29.8.2016 Julkaisufoorumin kuulumiset Julkaisufoorumin ohjausryhmän kokous 8.6.2016
LisätiedotStormwater filtration unit
Stormwater filtration unit Background, concept and applied design work Olli Hakala 2018 WSP Finland Aalto university Kyttä ym. 2014. Veden äärellä kysely, ENTJUSTESS-hanke. Aalto yliopisto. STORMWATER
LisätiedotKURSSIEN POISTOT JA MUUTOKSET LUKUVUODEKSI
Liite 6.5/2/2016 Aalto-yliopisto Insinööritieteiden korkeakoulu KURSSIEN POISTOT JA MUUTOKSET LUKUVUODEKSI 2016-2017 RAKENNE- JA RAKENNUSTUOTANTOTEKNIIKAN KOULUTUSOHJELMA Valmistelija Seppo Hänninen (Päivi
LisätiedotOPINTOJAKSOJA KOSKEVAT MUUTOKSET/MATEMATIIKAN JA FYSIIKAN LAITOS/ LUKUVUOSI
OPINTOJAKSOJA KOSKEVAT MUUTOKSET/MATEMATIIKAN JA FYSIIKAN LAITOS/ LUKUVUOSI 2008-2009 Muutokset on hyväksytty teknillisen tiedekunnan tiedekuntaneuvostossa 13.2.2008 ja 19.3.2008. POISTUVAT OPINTOJAKSOT:
LisätiedotGARAGEBAND-PIKAOPAS Timo Sipilä/Tervaväylän koulu
GARAGEBAND-PIKAOPAS Timo Sipilä/Tervaväylän koulu 1. Käyttöliittymän yleiskatsaus Saat avattua uuden projektin klikkaamalla vasemmassa ylänurkassa olevaa + -merkkiä. Kun avaat uuden projektin, saat näkyviin
LisätiedotPaikkaontologiat. Tomi Kauppinen ja Jari Väätäinen Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu tomi.j.kauppinen at gmail.com
Paikkaontologiat Tomi Kauppinen ja Jari Väätäinen Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu tomi.j.kauppinen at gmail.com Mihin tarvitaan paikkaontologioita? Jokainen meistä liittyy paikkoihin Esimerkkejä:
LisätiedotKuulo - korvaamaton kumppani
Kuulo - korvaamaton kumppani TeknoDida Orivesi, 8.2. 2013 Miikka Peltomaa, LKT, dosentti Korva-, nenä- ja kurkkutaudit Helsingin yliopisto Korvalääkärikeskus Aino, Järvenpää Suomen Musiikkilääketieteen
LisätiedotTutkimuksen tuottavuuden kehitys Suomen yliopistoissa
Tutkimuksen tuottavuuden kehitys Suomen yliopistoissa Korkeakoulu- ja tiedepolitiikan sektoritutkimuksen tutkijatapaaminen Opetusministeriö, Helsinki Esitelmä tiedepolitiikka -työryhmässä Hankkeen tutkimusjohtaja:
LisätiedotLaadunhallinta yliopistossa. Mikko Mäntysaari
Laadunhallinta yliopistossa Mikko Mäntysaari Luennon sisällöstä Luento on pidetty 28.10.2008 Jyväskylän yliopiston sosiaalityön yksikön kehittämispäivänä. Teemana on laadunhallinnan kehittäminen yliopistossa.
LisätiedotOpittavuus ja esiintymisen mielentila virtuaalisessa ilmakitarassa
T-121.200 Käytettävyyden psykologia, essee 13.1.2005 Teknillinen korkeakoulu, 52611A, aki.kanerva@iki.fi Abstrakti Ilmakitaran soitto on kuin rock-kitaran soittoa ilman fyysistä kitaraa, tai edes musikaalisia
LisätiedotMovikan CallMEDIA-palvelut
Movikan CallMEDIA-palvelut kuluttaja osaksi Median sisältöä Älykkäät Puhe- ja Viestipalvelut CallTV-palvelut Älykkäät Puhe- ja Viestipalvelut interaktiivista sisältöä medioille IVR-, SMS- ja älypuhelintekniikka
LisätiedotSimulation model to compare opportunistic maintenance policies
Simulation model to compare opportunistic maintenance policies Noora Torpo 31.08.18 Ohjaaja/Valvoja: Antti Punkka Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla. Muilta osin
Lisätiedot5 Yksityiskohtaiset laskentatulokset Aurajoelle
5 YKSITYISKOHTAISET LASKENTATULOKSET AURAJOELLE 28 5 Yksityiskohtaiset laskentatulokset Aurajoelle Seuraavassa on esitetty kuvina Aurajoelle: sateen, lämpötilan ja virtaaman muutokset eri ilmastonmuutosskenaarioissa
LisätiedotKorkean resoluution ja suuren kuva-alueen SAR
Korkean resoluution ja suuren kuva-alueen SAR MATINE tutkimusseminaari 17.11.2016 Risto Vehmas, Juha Jylhä, Minna Väilä, Ari Visa Tampereen teknillinen yliopisto Signaalinkäsittelyn laitos Hankkeelle myönnetty
LisätiedotProQuest Dissertations & Thesis: The Humanities and Social Sciences Collection
Kuukauden tietokanta tammikuu 2013 ProQuest databases ARTBibliographies Modern (ABM) Modern and contemporary art journal articles and books British Humanities Index (BHI) Humanities - journals, weekly
LisätiedotService Fusion -konsepti
Service Fusion -konsepti Chiru-projekti 3D User experience for Mobile Network Virtual Environments Seamus Hickey Minna Pakanen Leena Arhippainen firstname.lastname@cie.fi Teemaseminaari: Tulevaisuuden
LisätiedotKahden virtualisointiohjelmiston suorituskyvyn testaus (valmiin työn esittely)
Kahden virtualisointiohjelmiston suorituskyvyn testaus (valmiin työn esittely) Jani Laine 31.10.2017 Ohjaaja: DI Jimmy Kjällman Valvoja: Prof. Kai Virtanen Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston
LisätiedotTyyppiluokat II konstruktoriluokat, funktionaaliset riippuvuudet. TIES341 Funktio-ohjelmointi 2 Kevät 2006
Tyyppiluokat II konstruktoriluokat, funktionaaliset riippuvuudet TIES341 Funktio-ohjelmointi 2 Kevät 2006 Alkuperäislähteitä Philip Wadler & Stephen Blott: How to make ad-hoc polymorphism less ad-hoc,
LisätiedotARVO ohjelmisto. Tausta
ARVO ohjelmisto Tausta Jukka Malinen, Metla Metsäntutkimuslaitos Skogsforskningsinstitutet Finnish Forest Research Institute www.metla.fi Ennakkotiedon tarve - Metsänomistaja 11.2.2010 2 Ennakkotiedon
LisätiedotLaskut käyvät hermoille
Laskut käyvät hermoille - Miten ja miksi aivoissa lasketaan todennäköisyyksiä Aapo Hyvärinen Matematiikan ja tilastotieteen laitos & Tietojenkäsittelytieteen laitos Helsingin Yliopisto Tieteen päivät 13.1.2011
LisätiedotAalto University School of Engineering Ongelmaperusteisen oppimisen innovatiivinen soveltaminen yliopisto-opetuksessa
Aalto University School of Engineering Ongelmaperusteisen oppimisen innovatiivinen soveltaminen yliopisto-opetuksessa Cleantech gaalan iltapäiväseminaari 20.11.2013 Helena Mälkki & Petri Peltonen Aalto-yliopisto,
LisätiedotParempaa äänenvaimennusta simuloinnilla ja optimoinnilla
Parempaa äänenvaimennusta simuloinnilla ja optimoinnilla Erkki Heikkola Numerola Oy, Jyväskylä Laskennallisten tieteiden päivä 29.9.2010, Itä-Suomen yliopisto, Kuopio Putkistojen äänenvaimentimien suunnittelu
LisätiedotPUTKIJÄRJESTELMÄSSÄ ETENEVÄN PAINEVAIHTELUN MALLINNUS HYBRIDIMENETELMÄLLÄ 1 JOHDANTO 2 HYBRIDIMENETELMÄN MATEMAATTINEN ESITYS
PUTKIJÄRJESTELMÄSSÄ ETENEVÄN PAINEVAIHTELUN MALLINNUS HYBRIDIMENETELMÄLLÄ Erkki Numerola Oy PL 126, 40101 Jyväskylä erkki.heikkola@numerola.fi 1 JOHDANTO Työssä tarkastellaan putkijärjestelmässä etenevän
LisätiedotÄänen 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
Lisätiedot