Pianon äänten parametrinen synteesi

Samankaltaiset tiedostot
Kohti uuden sukupolven digitaalipianoja

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

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

2 CEMBALON TOIMINTAPERIAATE JA OMINAISUUKSIA

Fysikaaliseen mallinnukseen pohjautuva äänisynteesi

2 KLAVIKORDIN TOIMINTAPERIAATE JA AKUSTIIKKA

Historiaa musiikillisten äänten fysikaalisesta mallintamisesta

KIELEN PITKITTÄISTEN VÄRÄHTELYJEN HAVAITSEMINEN PIANON ÄÄNESSÄ 1 JOHDANTO 2 KUUNTELUKOKEET

ÄÄNEKKÄÄMMÄN KANTELEEN SUUNNITTELU JA ANALYYSI 1 JOHDANTO

SGN-4200 Digitaalinen audio

SOITANNOLLINEN ÄÄNENMUODOSTUS FYSIKAALISELLA VIULUMALLILLA SORMITUSTEN NÄKÖKULMASTA

PSYKOAKUSTINEN ADAPTIIVINEN EKVALISAATTORI KUULOKEKUUNTELUUN MELUSSA

T DSP: GSM codec

KOLMIULOTTEISEN TILAN AKUSTIIKAN MALLINTAMINEN KAKSIULOTTEISIA AALTOJOHTOVERKKOJA KÄYTTÄEN

REUNAEHTOJEN TOTEUTUSTAPOJA AALTOJOHTOVERKOSSA

Digitaalinen audio

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

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

Puheenkäsittelyn menetelmät

Parametrinen äänisynteesi vuorovaikutteisessa digitaalisessa teatterissa

THE audio feature: MFCC. Mel Frequency Cepstral Coefficients

ÄÄNEKKÄÄMMÄN KANTELEEN MALLINTAMINEN ELEMENTTIME- NETELMÄLLÄ

5 Akustiikan peruskäsitteitä

Jäsentiedote 4/ Joint Baltic-Nordic Acoustical Meeting 2004 Ahvenanmaalla

LASKOSTUMISEN HAVAITSEMINEN SAHA-AALLOSSA

Äänen eteneminen ja heijastuminen

Organization of (Simultaneous) Spectral Components

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

PL 9/Siltavuorenpenger 5 A, Helsingin yliopisto etunimi.sukunimi@helsinki.fi

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

ÄÄNISYNTEESI TYÖKONESIMULAATTOREISSA

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

Pianon fysiikka ja kielten epäharmonisuuskertoimien määrittäminen

LASKENNALLISEN TIETEEN OHJELMATYÖ: Diffuusion Monte Carlo -simulointi yksiulotteisessa systeemissä

Onko kosketuksella väliä? pianon yksittäisen äänen sävyyn vaikuttavat tekijät

KORVAKÄYTÄVÄN AKUSTIIKAN MITTAUS JA MALLINNUS 1 JOHDANTO 2 SIMULAATTORIT JA KEINOPÄÄT

Virtuaalista nostalgiaa digitaalinen vähentävä äänisynteesi

Tomi Huttunen Kuava Oy Kuopio

Kitara 1. Luovat taidot (improvisointi, säveltäminen) Yhteissoitto

SGN-4200 Digitaalinen Audio Harjoitustyö-info

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

Pianonsoiton alkeet - opeta koko luokka soittamaan 2 kappaletta kahdeksassa viikossa.

Luento 15: Ääniaallot, osa 2

Sanasto: englanti-suomi

PID-sa a timen viritta minen Matlabilla ja simulinkilla

MUSIIKKIÄÄNITTEIDEN PATINOINTI SIGNAALINKÄSITTELYN AVULLA. Vesa Välimäki (1), Sira González (1), Jukka Parviainen (2) ja Ossi Kimmelma (3)

HUUDETUN PUHEEN ANALYYSI JA SYNTEESI

16 Ääni ja kuuleminen

Kuuloaisti. Korva ja ääni. Melu

2. kierros. 2. Lähipäivä

Pakotettu vaimennettu harmoninen värähtelijä Resonanssi

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

YLEINEN AALTOLIIKEOPPI

T SKJ - TERMEJÄ

Tutkinnonuudistus ja uudet DI-ohjelmat / Teknillinen fysiikka ja matematiikka. Infotilaisuus

SWEPT SINE MITTAUSTEKNIIKKA (NOR121 ANALYSAATTORILLA)

Puhesynteesi. Martti Vainio. 11. huhtikuuta 2003

BM30A0240, Fysiikka L osa 4

Spektri- ja signaalianalysaattorit

Johdanto tieto- viestintäteknologian käyttöön: Äänitystekniikka. Vfo135 ja Vfp124 Martti Vainio

Tiistai klo Jari Eerola

Fonetiikan päivien julkaisujen kirjoitusohjeet

Aktiivinen jakosuodin Linkwitz-korjauksella

Puheen akustiikan perusteita

Digitaalinen signaalinkäsittely Desibeliasteikko, suotimen suunnittelu

Say it again, kid! - peli ja puheteknologia lasten vieraan kielen oppimisessa

IMPULSSIVASTEEN ANALYSOINTI AALLOKEMENETELMIN TIIVISTELMÄ 1 AALLOKEANALYYSI. Juha Urhonen, Aki Mäkivirta

Värähtelymittaus Tämän harjoituksen jälkeen:

Boost-hakkuri. Hakkurin tilaesitykset

Suukappaleharjoitus Vol.1

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

Kuulohavainnon perusteet

SGN-4010, Puheenkäsittelyn menetelmät Harjoitus 6, 18. ja

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

a) I f I d Eri kohinavirtakomponentit vahvistimen otossa (esim.

MATKAPUHELINKAIUTTIMIEN TAAJUUSVASTEISTA JA SÄRÖKÄYT- TÄYTYMISESTÄ 1 JOHDANTO 2 ANALYYSIMENETELMÄT

Säätötekniikan ja signaalinkäsittelyn työkurssi

havainnollistaa Dopplerin ilmiötä ja interferenssin aiheuttamaa huojuntailmiötä

Radioamatöörikurssi 2016

KOTELON ÄÄNENERISTYKSEN VIBROAKUSTINEN MALLINNUS ELEMENTTIMENETELMÄLLÄ

Vastekorjaus (ekvalisointi) Lähteet: Zölzer. Digital audio signal processing. Wiley & Sons. Zölzer (ed.) DAFX Digital Audio Effects. Wiley & Sons.

Kuuloaistin ominaisuuksia

Harjoitustyö 1. Signaaliprosessorit Sivu 1 / 11 Vähämartti Pasi & Pihlainen Tommi. Kaistanestosuodin, estä 2 khz. Amplitudi. 2 khz.

Sekvensseri. Otto Romanowski TeknoDida 2008

Akustointiratkaisujen vaikutus taajuusvasteeseen

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

Puheenkäsittelyn menetelmät

HUONEAKUSTIIKAN MALLINNUS JA AURALISAATIO - KATSAUS NYKYTUT- KIMUKSEEN 2 DIFFRAKTION MALLINNUS KUVALÄHDEMENETELMÄSSÄ

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

2.1 Ääni aaltoliikkeenä

Binauraalinen äänentoisto kaiuttimilla

Päällekkäisäänitys Audacityllä

FYS03: Aaltoliike. kurssin muistiinpanot. Rami Nuotio

VIRTUAALIANALOGIASYNTEESIN LYHYT HISTORIA 1 JOHDANTO

Dynatel 2210E kaapelinhakulaite

Aija Lehtonen: Itä-Helsingin musiikkiopiston mupe-opettajien ensimmäiset kokemukset tietokoneavusteisesta musiikinperusteiden opettamisesta

Kuulo - korvaamaton kumppani

Mono- ja stereoääni Stereoääni

LOPPURAPORTTI Lämpötilahälytin Hans Baumgartner xxxxxxx nimi nimi

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

Transkriptio:

Pianon äänten parametrinen synteesi Jukka Rauhala Pianon akustiikkaa Kuinka ääni syntyy Sisält ltö Pianon ääneen liittyviä ilmiöitä Pianon äänen synteesi Ääniesimerkkejä Akustiikan ja äänenkäsittelytekniikan laboratorio Teknillinen korkeakoulu 17.1.28 Jukka Rauhala 2 Piano Osa I: Pianon akustiikkaa Yksi suosituimmista länsimaisista soittimista 88 kosketinta, 243 kieltä Perustaajuudet vaihtelevat välillä 27. Hz 4186 Hz Hyvin monimutkainen rakenne => vaikea mallintaa 17.1.28 Jukka Rauhala 4

koskettimisto koneisto silta koskettimisto koneisto silta 17.1.28 Jukka Rauhala 17.1.28 Jukka Rauhala 6 koskettimisto koneisto silta koskettimisto koneisto silta 17.1.28 Jukka Rauhala 7 17.1.28 Jukka Rauhala 8

koskettimisto koneisto silta koskettimisto koneisto silta 17.1.28 Jukka Rauhala 9 17.1.28 Jukka Rauhala koskettimisto koneisto silta koskettimisto koneisto silta 17.1.28 Jukka Rauhala 11 17.1.28 Jukka Rauhala 12

koskettimisto koneisto silta Kuinka ääni syntyy pianossa 17.1.28 Jukka Rauhala 13 17.1.28 Jukka Rauhala 14 Kuinka ääni syntyy pianossa Kuinka ääni syntyy pianossa 1. 1. Soittaja painaa kosketinta 17.1.28 Jukka Rauhala 1 2. 2. Vaimennin nousee ja ja koneisto liikuttaa vasaraa, joka lyö vapaita kieliä 17.1.28 Jukka Rauhala 16

Kuinka ääni syntyy pianossa Kuinka ääni syntyy pianossa 3. 3. Kieli alkaa värähdellä 17.1.28 Jukka Rauhala 17 4. 4. Muut vaimentamattomat kielet alkavat värähtelemään sympaattisten värähtelyiden takia 17.1.28 Jukka Rauhala 18 Kuinka ääni syntyy pianossa Pianon ääneen liittyviä ilmiöit itä Pianon kielen värähtelyssä esiintyy mielenkiintoisia ilmiöitä Dispersio Huojunta Aaveharmoniset Sympaattiset värähtelyt.. Kaikupohja vahvistaa ja ja värittää ääntä 17.1.28 Jukka Rauhala 19 17.1.28 Jukka Rauhala 2

Dispersio-ilmi ilmiö Pianon kielet ovat dispersiivisiä niiden jäykkyydestä johtuen Seurauksena on epäharmoninen ääni, jossa ylemmät harmoniset ovat siirtyneet korkeammille taajuuksille Dispersion vaikutus ääneen Harmoninen Epäharmoninen 17.1.28 Jukka Rauhala 21 17.1.28 Jukka Rauhala 22 Huojunta Pianon äänessä osaäänesten verhokäyrissä esiintyy huojuntaa Huojunta johtuu lähinnä kieliryhmän värähtelyiden kytkeytymisestä Osa II: Pianon äänen synteesi 17.1.28 Jukka Rauhala 23

Pianon äänen synteesimallin periaate Pianon äänen synteesimallin periaate 17.1.28 Jukka Rauhala 2 17.1.28 Jukka Rauhala 26 Pianon äänen synteesimallin periaate Pianon äänen synteesimallin periaate 17.1.28 Jukka Rauhala 27 17.1.28 Jukka Rauhala 28

Mallin lähempi l tarkastelu Dispersion simulointi Dispersiota voidaan ajatella taajuusriippuvana vaiheviiveenä Dispersiosuodin yrittää tuottaa halutun vaiheviivevasteen Phase delay (samples) 68 67 66 6 64 63 Target phase delay Dispersion filter response 62 2 3 4 17.1.28 Jukka Rauhala 29 17.1.28 Jukka Rauhala 3 Dispersion simulointi Dispersiota voidaan simuloida kokopäästösuotimella (Rauhala, 26a ja 26b): Ensimmäinen suljetun muodon menetelmä Erittäin nopea verrattuna muihin menetelmiin Mahdollistaa reaaliaikaisen kontrollin Sekä ensimmäisen että toisen asteen suotimille Käyttämällä Thiranin suunnittelumenetelmää kokopäästösuotimille voidaan muodostaa parametrisoinnilla suljetun muodon kaava f B e ( C1lnB C e 2 ) I k 2 1(lnB) k2 lnb k3 keye suodinparametrit I key on koskettimen numero, C 1, C 2, k 1, k 2, ja k 3 ovat parametrisoinnilla määriteltyjä vakioita 17.1.28 Jukka Rauhala 31 17.1.28 Jukka Rauhala 32

Dispersiosuotimen vaste Dispersiosuotimen vaste f = 1 Hz, B = -4, M = (suotimien määrä kaskadissa) f = 6 Hz, B = -4, M = (suotimien määrä kaskadissa) 1 1 17.1.28 Jukka Rauhala 33 17.1.28 Jukka Rauhala 34 Dispersiosuotimen vaste Dispersiosuotimen vaste f = 32 Hz, B = -4, M = (suotimien määrä kaskadissa) f = 32 Hz, B = -4, M = (suotimien määrä kaskadissa) 1 1 17.1.28 Jukka Rauhala 3 17.1.28 Jukka Rauhala 36

Dispersiosuotimen vaste Dispersiosuotimen vaste f = 32 Hz, B = x -4, M = (suotimien määrä kaskadissa) f = 32 Hz, B = -3, M = (suotimien määrä kaskadissa) 1 1 17.1.28 Jukka Rauhala 37 17.1.28 Jukka Rauhala 38 Dispersiosuotimen vaste Dispersiosuotimen vaste f = 32 Hz, B = -4, M = (suotimien määrä kaskadissa) f = 32 Hz, B = -4, M = (suotimien määrä kaskadissa) 1 1 17.1.28 Jukka Rauhala 39 17.1.28 Jukka Rauhala 4

f = 32 Hz, Dispersiosuotimen vaste B = -4, M = 2 (suotimien määrä kaskadissa) Ääniesimerkki 1 17.1.28 Jukka Rauhala 41 17.1.28 Jukka Rauhala 42 Heräte Pianossa vasaranisku kieleen herättää kielen värähtelemään Kielimalli tarvitsee samoin herätesignaalin Parametrinen herätemenetelmä (Rauhala, 26c) Täysin parametrinen Mahdollistaa dynamiikan Mahdollistaa epäharmonisuuden muutoksen reaaliajassa Huojunnan simulointi: huojuntaekvalisaattori Ideana on moduloida parametriä K (Rauhala, 27) Suotimen huipun vahvistus riippuu suoraan parametristä K K on eteenpäin kytketyssä silmukassa => ei transietti-ilmiöitä In A(z) - K 1/2 Out Modulating signal 17.1.28 Jukka Rauhala 43 17.1.28 Jukka Rauhala 44

HuojuntaEQ:n magnitudivaste Vakio modulointisignaali HuojuntaEQ:n magnitudivaste Siniaalto modulaatiosignaalina In A(z) 1/2 Out In A(z) 1/2 Out - K - K Modulating signal Modulating signal 17.1.28 Jukka Rauhala 4 17.1.28 Jukka Rauhala 46 HuojuntaEQ:n magnitudivaste Demo: pianon äänisynteesin rakentaminen Tasasuunnattu sini modulaatiosignaalina In A(z) 1/2 Out - K Modulating signal 17.1.28 Jukka Rauhala 47 17.1.28 Jukka Rauhala 48

Demo: pianon äänisynteesin rakentaminen Demo: pianon äänisynteesin rakentaminen 17.1.28 Jukka Rauhala 49 17.1.28 Jukka Rauhala Demo: pianon äänisynteesin rakentaminen Demo: pianon äänisynteesin rakentaminen 17.1.28 Jukka Rauhala 1 17.1.28 Jukka Rauhala 2

Bach 1: Bach 2: A-duuri asteikko Demo Reaaliaikasovellus Pianon synteesimallista on tehty reaaliaikainen sovellus Sibeliusakatemian kanssa käyttäen PWGLohjelmistoa 17.1.28 Jukka Rauhala 3 17.1.28 Jukka Rauhala 4 Tiivistelmä Piano on haastava mallinnettava Monimutkainen rakenne Useita kuultavia ilmiöitä Aaltojohtotekniikka soveltuu hyvin pianon mallinnukseen on tehokas menetelmä dispersiosuotimen suunnitteluun Mahdollistaa reaaliaikaisen kontrollin Viitteet J. Rauhala, Physics-based parametric synthesis of inharmonic piano tones, D.Sc. thesis, TKK Helsinki University of Technology, 27.. J. Rauhala, H.-M. Lehtonen, and V. Välimäki, Toward next-generation digital keyboard instruments, IEEE Signal Processing Magazine, vol. 24, no. 2, pp. 12-2, 27. J. Rauhala and V. Välimäki, Tunable dispersion filter design for piano synthesis, IEEE Signal Processing Letters, vol. 13, no., pp. 23-26, May 26. (26a) J. Rauhala and V. Välimäki, Dispersion modeling in waveguide piano synthesis using tunable allpass filters, in Proc. 9th Int. Conf. Digital Audio Effects, Montreal, Canada, 26, pp. 71-76. (26b) J. Rauhala and V. Välimäki, Parametric excitation model for waveguide piano synthesis, in Proc. 26 IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech, and Signal Processing, Toulouse, France, 26, pp. 17-16. (26c) J. Rauhala and V. Välimäki, The beating equalizer and its application to the synthesis and modification of piano tones, in Proc. th Int. Conf. Digital Audio Effects, Bordeaux, France, 27, pp. 181-187. (27) 17.1.28 Jukka Rauhala 17.1.28 Jukka Rauhala 6

Pianon äänten parametrinen synteesi Jukka Rauhala Akustiikan ja äänenkäsittelytekniikan laboratorio Teknillinen korkeakoulu