PIANON ÄÄNEN ANALYYSI JA SYNTEESI. Heidi-Maria Lehtonen, Jukka Rauhala, Vesa Välimäki



Samankaltaiset tiedostot
Pianon äänten parametrinen synteesi

Kohti uuden sukupolven digitaalipianoja

KAIKUPEDAALIN VAIKUTUKSET PIANON ÄÄNEEN: ANALYYSI JA SYNTEESI 1 JOHDANTO 2 ÄÄNITYKSET JA SIGNAALIANALYYSI

2 CEMBALON TOIMINTAPERIAATE JA OMINAISUUKSIA

Historiaa musiikillisten äänten fysikaalisesta mallintamisesta

Fysikaaliseen mallinnukseen pohjautuva äänisynteesi

2 KLAVIKORDIN TOIMINTAPERIAATE JA AKUSTIIKKA

KOLMIULOTTEISEN TILAN AKUSTIIKAN MALLINTAMINEN KAKSIULOTTEISIA AALTOJOHTOVERKKOJA KÄYTTÄEN

ÄÄNEKKÄÄMMÄN KANTELEEN MALLINTAMINEN ELEMENTTIME- NETELMÄLLÄ

Teknillinen korkeakoulu, Akustiikan ja äänenkäsittelytekniikan laboratorio PL 3000, TKK, Espoo

SGN-4200 Digitaalinen audio

REUNAEHTOJEN TOTEUTUSTAPOJA AALTOJOHTOVERKOSSA

KIELEN PITKITTÄISTEN VÄRÄHTELYJEN HAVAITSEMINEN PIANON ÄÄNESSÄ 1 JOHDANTO 2 KUUNTELUKOKEET

Organization of (Simultaneous) Spectral Components

ÄÄNEKKÄÄMMÄN KANTELEEN SUUNNITTELU JA ANALYYSI 1 JOHDANTO

Äänen eteneminen ja heijastuminen

THE audio feature: MFCC. Mel Frequency Cepstral Coefficients

ELEC-C Sovellettu digitaalinen signaalinkäsittely. Äänisignaalien näytteenotto ja kvantisointi Dither Oskillaattorit Digitaalinen suodatus

Digitaalinen audio

Ääni, akustiikka. 1 Johdanto. 2.2 Energia ja vaimeneminen (1) 2 Värähtelevät järjestelmät

Puheen akustiikan perusteita Mitä puhe on? 2.luento. Äänet, resonanssi ja spektrit. Äänen tuotto ja eteneminen. Puhe äänenä

LASKOSTUMISEN HAVAITSEMINEN SAHA-AALLOSSA

Digitaalinen signaalinkäsittely Desibeliasteikko, suotimen suunnittelu

Luento 15: Ääniaallot, osa 2

SGN-4200 Digitaalinen Audio Harjoitustyö-info

PUTKIJÄRJESTELMÄSSÄ ETENEVÄN PAINEVAIHTELUN MALLINNUS HYBRIDIMENETELMÄLLÄ 1 JOHDANTO 2 HYBRIDIMENETELMÄN MATEMAATTINEN ESITYS

16 Ääni ja kuuleminen

YLEINEN AALTOLIIKEOPPI

2.1 Ääni aaltoliikkeenä

SOITANNOLLINEN ÄÄNENMUODOSTUS FYSIKAALISELLA VIULUMALLILLA SORMITUSTEN NÄKÖKULMASTA

Åbo Akademi klo Mietta Lennes Nykykielten laitos Helsingin yliopisto

VIRTUAALIANALOGIASYNTEESIN LYHYT HISTORIA 1 JOHDANTO

Mono- ja stereoääni Stereoääni

T SKJ - TERMEJÄ

SEISOVA AALTOLIIKE 1. TEORIAA

5 Akustiikan peruskäsitteitä

Alipäästösuotimen muuntaminen muiksi perussuotimiksi

PSYKOAKUSTINEN ADAPTIIVINEN EKVALISAATTORI KUULOKEKUUNTELUUN MELUSSA

Kuulohavainnon perusteet

Onko kosketuksella väliä? pianon yksittäisen äänen sävyyn vaikuttavat tekijät

Yleistä. Digitaalisen äänenkäsittelyn perusteet. Tentit. Kurssin hyväksytty suoritus = Harjoitustyö 2(2) Harjoitustyö 1(2)

Puheen akustiikan perusteita

SWEPT SINE MITTAUSTEKNIIKKA (NOR121 ANALYSAATTORILLA)

Digitaalinen signaalinkäsittely Kuvankäsittely

Ääni, akustiikka Lähdemateriaali: Rossing. (1990). The science of sound. Luvut 2-4, 23.

BM30A0240, Fysiikka L osa 4

T DSP: GSM codec

FYSP105 / K3 RC-SUODATTIMET

f k = 440 x 2 (k 69)/12 (demoaa yllä Äänen väri Johdanto

Kompleksiluvut signaalin taajuusjakauman arvioinnissa

20 Kollektorivirta kun V 1 = 15V Transistorin virtavahvistus Transistorin ominaiskayrasto Toimintasuora ja -piste 10

ÄÄNTÄ VAHVISTAVAT OLOSUHDETEKIJÄT. Erkki Björk. Kuopion yliopisto PL 1627, Kuopion 1 JOHDANTO

Puheen akustiikan perusteita

Puheen akustiikan perusteita Mitä puhe on? 2.luento. Äänet, resonanssi ja spektrit. Äänen tuotto ja eteneminen. Puhe äänenä

EMC Säteilevä häiriö

Elektroniikan perusteet, Radioamatööritutkintokoulutus

SIIRTOMATRIISIN JA ÄÄNENERISTÄVYYDEN MITTAUS 1 JOHDANTO. Heikki Isomoisio 1, Jukka Tanttari 1, Esa Nousiainen 2, Ville Veijanen 2

Tiistai klo Jari Eerola

ÄÄNENVAIMENTIMIEN MALLINNUSPOHJAINEN MONITAVOITTEINEN MUODONOPTIMOINTI 1 JOHDANTO. Tuomas Airaksinen 1, Erkki Heikkola 2

Aktiivinen meluntorjunta

Parempaa äänenvaimennusta simuloinnilla ja optimoinnilla

HRTFN MITTAAMINEN SULJETULLA VAI AVOIMELLA KORVA- KÄYTÄVÄLLÄ? 1 JOHDANTO 2 METODIT

Cubase perusteet pähkinänkuoressa. Mikä Cubase on? Projektin aloitus

Virtuaalista nostalgiaa digitaalinen vähentävä äänisynteesi

1 Olkoon suodattimen vaatimusmäärittely seuraava:

Tietoliikennesignaalit & spektri

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

Tutkielma tasavireisestä, pythagoralaisesta ja diatonisesta sävelasteikosta Teuvo Laurinolli ( )

Mekaniikan jatkokurssi Fys102

Pianon fysiikka ja kielten epäharmonisuuskertoimien määrittäminen

Signaalinkäsittely Musiikin sisältöanalyysi Rumpujen nuotinnos Muotoanalyysi Yhteenveto. Lectio praecursoria

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

PHYS-C0240 Materiaalifysiikka (5op), kevät 2016

VAASAN YLIOPISTO TEKNILLINEN TIEDEKUNTA SÄHKÖTEKNIIKKA. Lauri Karppi j SATE.2010 Dynaaminen kenttäteoria DIPOLIRYHMÄANTENNI.

2.2 Ääni aaltoliikkeenä

Kuva 1. Mallinnettavan kuormaajan ohjaamo.

Siemens kuulokojeet ja. BestSound teknologia

Pakotettu vaimennettu harmoninen värähtelijä Resonanssi

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

Binauraalinen äänentoisto kaiuttimilla

Kuuloaisti. Korva ja ääni. Melu

3 Ääni ja kuulo. Ihmiskorva aistii paineen vaihteluita, joten yleensä äänestä puhuttaessa määritellään ääniaalto paineen vaihteluiden kautta.

Johdanto. 1 Johdanto Elite-3x. Aloitus. Painikkeet ja säätimet

Jäsentiedote 4/ Joint Baltic-Nordic Acoustical Meeting 2004 Ahvenanmaalla

Radioamatöörikurssi 2015

Korkean resoluution ja suuren kuva-alueen SAR

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

Aaltoliike ajan suhteen:

Luento 8. Suodattimien käyttötarkoitus

1. Perusteita Äänen fysiikkaa. Ääniaalto. Aallonpituus ja amplitudi. Taajuus (frequency) Äänen nopeus

Spektrin sonifikaatio

(1) Teknillinen korkeakoulu, Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos PL 3000, FI TKK -

Puhesynteesi. Martti Vainio. 11. huhtikuuta 2003

Ääntöväylän 3D- mallintaminen. TkT Daniel Aalto TYKS, Suu- ja leukasairauksien klinikka

Infrapunaspektroskopia

LASKENNALLISEN TIETEEN OHJELMATYÖ: Diffuusion Monte Carlo -simulointi yksiulotteisessa systeemissä

Nimi: Muiden ryhmäläisten nimet:

Digitaalinen signaalinkäsittely Johdanto, näytteistys

MATKAPUHELINKAIUTTIMIEN TAAJUUSVASTEISTA JA SÄRÖKÄYT- TÄYTYMISESTÄ 1 JOHDANTO 2 ANALYYSIMENETELMÄT

Dynamiikan hallinta Lähde: Zölzer. Digital audio signal processing. Wiley & Sons, Zölzer (ed.) DAFX Digital Audio Effects. Wiley & Sons, 2002.

Transkriptio:

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 soittimista, joita on käytetty länsimaisessa musiikissa parin viime vuosisadan aikana. Tämä erittäin monipuolinen ja monimutkainenkin soitin on säilyttänyt paikkansa myös tavallisen kansan kodeissa. Nämä seikat tekevät pianon mallintamisesta erityisen kiinnostavaa ja haastavaa. Tarve laadukkaan parametrisen soitinmallin kehittämiselle on selvä, vaikka erittäin korkeatasoisia sampleripianoja on nykyään saatavilla. Tämä johtuu siitä, että sampleritekniikkaan perustuvat soitinkoneistot eivät ole sopivia kaikkiin sovelluskohteisiin. Esimerkiksi mobiiliin viestintään liittyvien sovellusten toteuttamisen ehdoton edellytys on sekä muistin että laskentakapasiteetin tarpeen vähentäminen. Modernin pianon juuret löytyvät vuodelta 1709, jolloin Bartolomeo Christofori modifioi pianon edeltäjää, cembaloa, vaihtamalla kieliä näpänneet plektrat vasaroihin. Uudella soittimella pystyttiin tämän muunnoksen seurauksena soittamaan eri voimakkuuksilla. Christofori kutsuikin uutta soitinta nimellä gravicembalo col piano et forte, mikä on suomeksi suuri cembalo hiljaisella ja voimakkaalla. Kolmen vuosisadan kuluessa soitin on kehittynyt kahdeksi erilliseksi instrumentiksi, flyygeliksi ja pystypianoksi. Tässä artikkelissa tarkastelemme ensin pianon rakennetta, äänentuottomekanismia ja akustisia ominaisuuksia. Pohdimme myös, mitä eroa on pystypianolla ja flyygelillä. Tämän jälkeen käymme läpi soittimen äänelle ominaisia piirteitä, joista voidaan saada tietoa signaalianalyysien avulla. Esittelemme myös pianon digitaaliseen aaltojohtosynteesiin [1] kehittämiämme suodinsuunnittelutekniikoita, joiden avulla pystytään tehokkaasti mallintamaan häviöitä pianon äänessä. 2 PIANON RAKENNE Pianon rakenne voidaan jakaa viiteen pääosaan: koskettimistoon, koneistoon, kieliin, kaikupohjaan ja runkoon [2]. Koskettimisto koostuu 88 koskettimesta, joista 52 on valkoisia ja 36 mustia. Kun soittaja painaa koskettimen alas, kielen päällä lepäävä vaimennin nousee ylös ja koneisto liikuttaa vasaraa kohti kosketinta vastaavaa kieliryhmää. Vasaran osuessa kieliryhmään kielet alkavat värähdellä, ja vasaran kineettinen energia siirtyy kielten moodeihin. Kielistä energia välittyy tallan kautta kaikupohjaan, joka vahvistaa ja värittää kuulemaamme ääntä. 2.1 Kielet Kieliä on usein kutsuttu pianon sydämeksi. Konserttiflyygelissä on yleensä 243 teräskieltä, mutta kielien määrä voi vaihdella soittimesta riippuen. Alimpia koskettimia vastaa yksi kieli, kun ylemmäksi mentäessä koskettimia vastaavat kahden tai kolmen kielen ryhmät. Tällä 1

ratkaisulla saadaan lisää ilmaisuvoimaa ylemmille koskettimille. Massiiviset ja pitkät (jopa 2 m) alimmat kielet on päällystetty yhdellä tai kahdella kerroksella metallia, jotta kielistä saataisiin taipuisammat. Vastaavan kokoisten, päällystämättömien kielten synnyttämä ääni on erittäin epäharmoninen [2], mikä koetaan yleensä epämiellyttävänä piirteenä pianon äänessä. Ohuemmat ja lyhyemmät diskanttikielet ovat päällystämättömiä. 2.2 Kaikupohja, runko ja pedaalit Kaikupohja on pianon tärkein ääntä säteilevä osa, johon kielten energiaa johtuu tallan kautta. Moderneissa pianoissa on yleensä kaksi tallaa, yksi bassokieliä varten ja toinen keskiääniä ja diskanttia varten. Tallat on yleensä valmistettu kovasta puusta häviöiden minimoimiseksi ja toisaalta kestämään paremmin kielistä aiheutuvaa suurta jännitystä (jopa 1000 N kieltä kohti!). Suuresta jännityksestä johtuen pianon runko valmistetaan valuraudasta. Lisäksi valurautaisen kehyksen ansiosta viritysmahdollisuudet ovat paremmat, sillä yksittäisen kielen jännitys ei riipu niin voimakkaasti viereisten kielten jännityksistä. Moderneissa pianoissa on joko kaksi tai kolme pedaalia. Oikean puoleinen pedaali on aina kaikupedaali, joka alas painettuna nostaa kaikkien kielten vaimentimet ylös. Kun kosketin painetaan pohjaan, energiaa pääsee siirtymään muihin kieliin sekä tallan että sympaattisen resonanssin välityksellä. Tämä saa aikaan paitsi äänen soimisen koskettimen ylösnoston jälkeen, myös lisääntynyttä huojuntaa äänessä, kun myös muut kielet saavat värähdellä vapaasti. Muut pedaalit liittyvät yleensä äänen vaimentamiseen; erityisesti vasemman puoleinen una corda pedaali vaimentaa ääntä siirtämällä koskettimistoa oikealle siten, että vasara osuu koko kieliryhmän sijasta vain yhteen tai kahteen kieleen.[2] 2.3 Pystypianon ja flyygelin erot Pystypiano ja flyygeli ovat kaksi eri soitinta. Kuitenkin se, miten niiden äänet eroavat toisistaan, on hankala kysymys. Tiettyjä eroja voidaan kuitenkin löytää. Yleisesti ottaen voidaan sanoa, että pystypianojen ääni on epäharmonisempi kuin flyygeleiden johtuen pystypianojen lyhyemmistä ja löysemmistä kielistä. Toisin kuin flyygelissä, pystypianossa vasarat ja vaimentimet liikkuvat horisontaalisesti, ja koneisto on erilainen mm. siten, että erittäin nopeat toistot koskettimien painalluksissa eivät ole mahdollisia. Lisäksi pystypianon kaikupohja on suorakulmainen, kun flyygelissä se on pyöreän epäsäännöllinen. Myös se, että pystypianossa kaikupohja on pystyssä toisin kuin flyygelissä, vaikuttaa äänen säteilyyn sekä siihen, miten ihminen äänen aistii [3]. 3 PIANON ÄÄNELLE OMINAISIA PIIRTEITÄ 3.1 Häviöt ja äänen vaimeneminen Koska suurin osa vasaran välittämästä energiasta säilyy kielen normaalimoodeissa, äänen vaimenemisnopeus riippuu siitä, kuinka nopeasti värähtelyenergia siirtyy kaikupohjaan. Häviöitä aiheutuu myös mm. sympaattisen resonanssin johdosta sekä ilmanvastuksesta. Vaimeneminen on kaksivaiheista: alussa ääni vaimentuu nopeasti, mutta muutaman millisekunnin kuluttua vaimeneminen hidastuu. Jälkiäänen eli hitaan vaimenemisen osuus riippuu siitä, kuinka paljon kieliryhmän kielten perustaajuus poikkeaa toisistaan [4]. Myös värähtelyn suunta vaikuttaa vaimenemiseen, sillä tiedetään, että kaikupohjaa kohtisuorassa oleva värähtely vaimenee nopeasti, kun taas kaikupohjan suuntainen värähtely vaimenee hitaasti [4]. 2

Lisäksi pianon äänestä voidaan huomata, että osaäänesten vaimenemisajat vaihtelevat. Jopa vierekkäisten osaäänesten vaimenemisajat voivat vaihdella voimakkaastikin. Yleisesti ottaen voidaan kuitenkin sanoa, että korkeammat osaäänekset vaimenevat nopeammin kuin matalammat. Vaimenemisajat voidaan mitata äänitteistä, ja tulosten avulla saadaan tietoa synteettisiä ääniä varten. Mittaaminen kuitenkin edellyttää, että osaäänekset voidaan erotella luotettavasti. Erottelua vaikeuttaa se, että ne eivät ole täsmälleen perustaajuuden monikertoja. Osaäänesten taajuuksien selvittäminen edellyttää epäharmonisuuskertoimen mittaamista. 3.2 Dispersio Pianon kielten jäykkyys ja kiinnitykset estävät kielten vapaan värähtelyn. Tällöin korkeammat taajuudet kulkevat kielessä nopeammin kuin matalat, eli syntynyt ääni on dispersiivinen. Spektrissä tämä näkyy ylempien osaäänesten taajuuksien nousemisena siten, että harmonisen k taajuus f k voidaan laskea kaavasta f k kf 0 1+ kb 2 =, (1) missä B on epäharmonisuuskerroin ja f 0 on äänen nimellisperustaajuus [5]. Pianon äänessä dispersio voidaan havaita erityisesti matalilla koskettimilla sointivärin muutoksena [6]; dispersio tekee äänestä muhkeamman kuuloisen. Yleisesti ollaan sitä mieltä, että kielten täytyy olla dispersiivisiä, jotta piano kuulostaisi oikealta pianolta, mutta liian voimakas epäharmonisuus koetaan epämiellyttävänä piirteenä pianon äänessä. Kuvassa 1 on havainnollistettu dispersioilmiötä synteettisen äänen spektrogrammin avulla: (a)-kohdan tapauksessa kyseessä on harmoninen ääni ja (b)-kohdan tapauksessa epäharmoninen ääni. Kuva 1(a). Harmonisen äänen aaltomuoto ja spektrogrammi. Äänen perustaajuus on 100 Hz; ääni sisältää 49 osaäänestä [7]. Kuva 1(b). Epäharmonisen äänen (epäharmonisuuskerroin B = 10-4 ) aaltomuoto ja spektrogrammi. Äänen perustaajuus on 100 Hz; ääni sisältää 49 osaäänestä [7]. 3.3 Huojunta Kolmas tärkeä pianon äänelle ominainen piirre on huojunta. Huojunta johtuu pääasiassa kieliryhmän kielien toisistaan hieman poikkeavista perustaajuuksista. Kun vasara herättää kieliryhmän värähtelemään, kielet alkavat värähdellä samassa vaiheessa. Koska kielet ovat kuitenkin eri vireessä, huojuntaa kuuluu selvästi jo muutaman millisekunnin päästä. Lisäksi kieliä ei voida tarkastella kutakin omana systeeminään, vaan ne ovat voimakkaasti 3

kytköksissä toisiinsa sekä sympaattisen resonanssin että tallan kautta välittyvän energian siirtymisen kautta. Tuloksena on näin hyvin monimutkainen värähtelevä systeemi, jonka kaikkia ominaisuuksia ei varmasti vielä edes kunnolla tunneta. Kuva 2. Kielimallin lohkokaavio. X on herätesignaali, Y lähtösignaali ja H häviösuodin. 4 PIANON ÄÄNEN SYNTEESI DIGITAALISELLA AALTOJOHTOTEKNIIKALLA Digitaalinen aaltojohtosynteesi perustuu aaltoyhtälön kulkuaaltoratkaisuun [8]. Ratkaisu voidaan kirjoittaa kahden pianon kielessä etenevän aallon superpositiona ja diskretoida näytteistämällä aallot tietyin väliajoin sekä ajan että paikan suhteen. Kun yksi aikayksikkö vastaa yhtä paikkayksikköä ja molemmat aallot etenevät koko kielen läpi, systeemiä voidaan simuloida takaisinkytkentäsilmukkaan sijoitetun viivelinjan avulla. Näin saadaan aikaan periodinen signaali, jonka perustaajuus riippuu viivelinjan pituudesta. Ottamalla kielen häviöt huomioon voidaan takaisinkytkentäsilmukkaan lisätä erityinen häviösuodin, joka ottaa huomioon osaäänesten vaimenemisen eri nopeuksilla. Kuva 2 havainnollistaa kielimallin rakennetta. 4.1 Häviöiden mallintaminen Pianon kielen häviöitä aiheuttavat tekijät voidaan mallintaa ns. häviösuotimella, joka säätää eri osaäänesten vaimenemisnopeudet synteettisessä äänessä. Periaatteessa karkea yksinkertaistus voitaisiin tehdä sovittamalla matala-asteinen alipäästösuodin kielimalliin, mikä aiheuttaisi korkeiden osaäänesten vaimenemisen nopeammin kuin matalien. Tämä ei kuitenkaan riitä, mikäli halutaan realistisen kuuloinen lopputulos. Erityisesti matalien äänten tapauksessa tämä on tärkeää, sillä osaääneksiä on äänessä kymmeniä, joiden epätasainen vaimeneminen on selvästi kuultavissa. Äänitteestä mitatun harmonista k vastaavan vaimenemisajan τ k ja suotimen vastaavan vahvistuksen g k välillä on suhde g k e 1 f 0τ k =. (2) Kun suotimen haluttu vahvistus on tiedossa, voidaan etsiä suodinkertoimet, jotka toteuttavat mahdollisimman hyvin annetun spesifikaation. Suotimen vaihevasteen tulisi lisäksi olla lineaarinen, jotta harmonisten taajuudet eivät siirtyisi. Kertoimien löytäminen ei kuitenkaan ole triviaali ongelma, sillä toivottu magnitudivaste on yleensä monimutkainen ja kattaa vain pienen osan audiokaistasta. Lisäksi suotimen asteluku on minimoitava laskentakapasiteetin säästämiseksi. Yleensä mallintamisessa pyritään kuulon kannalta olennaisiin ratkaisuihin, ja häviösuodinsuunnittelussa tärkeinä seikkoina yleisesti pidetään pisimpään soivien osaäänesten mallintamista tarkasti [9]. 4

1 (a) 0.98 Vahvistus 0.96 0.94 0.92 30 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 Taajuus (Hz) (b) T60 (s) 20 10 0 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 Taajuus (Hz) Kuva 3. (a) Suotimen haluttu vahvistus (pisteet) ja kolmen suunnittelutekniikan avulla tuotetut tulokset: [10]:ssä esitetyllä tekniikalla suunniteltu 5. asteen suodin (katkoviiva), [11]:ssa esitetyllä suunnittelutekniikalla tehty 5. asteen suodin (yhtenäinen viiva) ja 201-asteinen perinteisellä suodinsuunnittelutekniikalla suunniteltu suodin (katkopisteviiva). (b) Vastaavat tulokset T 60 -alueessa. Olemme kehittäneet ongelmaan kaksi suunnittelutekniikkaa, jotka yksinkertaistavat annettua amplitudivastetta painottamalla kuulon kannalta tärkeitä seikkoja ja päätyvät matala-asteiseen häviösuotimeen. Ensimmäisessä tekniikassa pyritään ensin valitsemaan tärkeimmät osaäänekset, joiden vaimenemisajat halutaan mallintaa mahdollisimman tarkasti [10]. Tämän jälkeen suodinparametrit voidaan määrittää halutulle suotimen asteluvulle käyttämällä hyväksi taajuussämpläystekniikkaa. Toinen suunnittelutekniikka [11] käyttää hyväksi perinteisiä suodinsuunnittelutekniikoita, mutta tekee sovittamisen dataan sellaisella alikaistalla, joka on mallintamisen kannalta kaikkein kiinnostavin. Kun sopiva matalaasteinen suodin on löytynyt, se voidaan ylösnäytteistää suotimen toteutusta varten. Kuva 3(a) esittää tavoitteena olevan magnitudispesifikaation sekä suotimien vastaavat magnitudivasteet ja kuva 3(b) havainnollistaa osaäänesten T 60 -aikoja sekä suunnittelemiemme suodinten avulla saavutettavia vastaavia tuloksia. Kuvista voidaan nähdä, että molemmat suunnittelemamme 5. asteen suotimet (yhtenäinen viiva ja katkoviiva) mallintavat hyvin annetun magnitudispesifikaation pääpiirteitä. Käytännössä yhtä hyvin toimii myös 201-asteinen perinteisellä suodinsuunnittelutekniikalla tehty suodin (katkopisteviiva), mutta sen asteluku on 40-kertainen verrattuna kehittämillämme tekniikoilla suunniteltuihin suotimiin. 4.2 Muita pianon äänen synteesissä käytettyjä tekniikoita Laadukkaan synteettisen äänen tuottamiseen tarvitaan lisäksi tapoja mallintaa dispersioita sekä huojuntaa. Edellä mainitun ilmiön tuottamiseen tehokkain tapa on liittää kuvan 2 kielimalliin kokopäästösuodin, katso esim. [12] ja [13], jonka magnitudivaste on vakio, mutta jonka vaiheen kulkuaikavaste aiheuttaa korkeiden taajuuksien etenemisen nopeammin järjestelmässä. Huojuntaa voidaan puolestaan mallintaa kahden rinnakkaisen kielimallin 5

avulla, jotka on viritetty hieman eri vireeseen. Bank ym. [14] ovat käyttäneet apuna myös laskennallisesti kevyempiä, kielimallin rinnalle kytkettäviä resonaattoreita, jotka tehokkaasti mallintavat yksittäisten osaäänesten huojuntaa. Pianon kaikupohjan mallintaminen voidaan tehdä erilaisten kaikulaitteiden avulla, katso esim. [13]. Nämä huoneakustiikassa paljon käytetyt järjestelmät sopivat hyvin myös soittimien mallinnukseen, kunhan saavutetaan riittävä mooditiheys ilman yksittäisten taajuuksien liiallista ja epäluonnollista korostumista. Kaikulaitteiden suunnittelu on kuitenkin sikäli ongelmallista, että parametrien valinta ei ole juurikaan kytköksissä kaikupohjan fysikaalisiin ominaisuuksiin. Työtä tällä alueella tuleekin varmasti riittämään tulevaisuudessa. 5 KIITOKSET Tämä työ liittyy Suomen Akatemian rahoittamaan projektiin no. 104934. LÄHTEET 1. SMITH J O, Physical modeling using digital waveguides. Computer Music J. 16(1992)4, 74-91. http://www-ccrma.stanford.edu/~jos/pmudw/. 2. FLETCHER N H ja ROSSING T D, The Physics of Musical Instruments. Springer-Verlag, New York, 1991. 3. WOGRAM K ja MORI T, Is a grand piano always better than an upright piano, 146s ASA Meeting, Austin, Texas, 2003. http://www.acoustics.org/press/146th/wogram.htm. 4. WEINREICH G, Coupled piano strings. J. Acoust. Soc. Am. 62(1977)6, 1474-1484. 5. FLETCHER H, BLACKHAM E D ja STRATTON R, Quality of piano tones. J. Acoust. Soc. Am. 34(1962)6, 749-761. 6. JÄRVELÄINEN H, Piirteiden havaitseminen näpätyissä kielisoitinäänissä. Musiikki 33(2003)1, 32-45. 7. RAUHALA J ja VÄLIMÄKI V. Pianon äänen synteesi. Proc. IX Suomen musiikintutkijoiden symposium. Jyväskylä, Suomi, 2005. 8. SMITH J O, Techniques for Digital Filter Design and System Identification with Application to the Violin. Väitöskirja, Dept. of Music, Stanford Univ., Stanford, CA, 1983. 9. BANK B ja VÄLIMÄKI V, Robust loss filter design for digital waveguide synthesis. IEEE Signal Processing Letters. 10(2003)1, 18-20. 10. RAUHALA J, LEHTONEN H-M ja VÄLIMÄKI V, Multi-ripple loss filter for waveguide piano synthesis. Proc. Int Computer Music Conf. Barcelona, Espanja, 2005. 11. LEHTONEN H-M, RAUHALA J ja VÄLIMÄKI V, Sparse multi-stage loss filter design for waveguide piano synthesis. Proc. IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics. New Paltz, New York, Yhdysvallat, 2005. 12. VAN DUYNE, S A ja SMITH J O, A simplified approach to modeling dispersion caused by stiffness in strings and plates. Proc. Int Computer Music Conf. Århus, Tanska, 1994. 13. BANK B, Physics-Based Sound Synthesis of the Piano. Akustiikan ja äänenkäsittelytekniikan laboratorio, Raportti 54, Espoo 2000. http://home.mit.bme.hu/~bank/thesis/pianomod.pdf 14. BANK B, VÄLIMÄKI V, SUJBERT L ja KARJALAINEN M, Efficient physics-based sound synthesis of the piano using DSP methods. Proc. European Signal Processing Conf. Tampere, Suomi, 2000. 6