Fysikaaliseen mallinnukseen pohjautuva äänisynteesi

Samankaltaiset tiedostot
Pianon äänten parametrinen synteesi

2 CEMBALON TOIMINTAPERIAATE JA OMINAISUUKSIA

Historiaa musiikillisten äänten fysikaalisesta mallintamisesta

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

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

Parametrinen äänisynteesi vuorovaikutteisessa digitaalisessa teatterissa

REUNAEHTOJEN TOTEUTUSTAPOJA AALTOJOHTOVERKOSSA

SOITANNOLLINEN ÄÄNENMUODOSTUS FYSIKAALISELLA VIULUMALLILLA SORMITUSTEN NÄKÖKULMASTA

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

ÄÄNEKKÄÄMMÄN KANTELEEN SUUNNITTELU JA ANALYYSI 1 JOHDANTO

2 KLAVIKORDIN TOIMINTAPERIAATE JA AKUSTIIKKA

ÄÄNEKKÄÄMMÄN KANTELEEN MALLINTAMINEN ELEMENTTIME- NETELMÄLLÄ

KOLMIULOTTEISEN TILAN AKUSTIIKAN MALLINTAMINEN KAKSIULOTTEISIA AALTOJOHTOVERKKOJA KÄYTTÄEN

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

KIELEN PITKITTÄISTEN VÄRÄHTELYJEN HAVAITSEMINEN PIANON ÄÄNESSÄ 1 JOHDANTO 2 KUUNTELUKOKEET

Jäsentiedote 4/ Joint Baltic-Nordic Acoustical Meeting 2004 Ahvenanmaalla

Kohti uuden sukupolven digitaalipianoja

Simulation and modeling for quality and reliability (valmiin työn esittely) Aleksi Seppänen

HUONEAKUSTIIKAN MALLINNUS VIRTUAALISELLA AALTOKENT- TÄSYNTEESILLÄ 1 JOHDANTO 2 VIRTUAALISEN AALTOKENTTÄSYNTEESIN TEORIA

Viimeaikaisten diplomitöiden satoa

AKUSTISIA SIMULAATIOITA PÄÄ- JA TORSOMALLILLA. Tomi Huttunen, Timo Avikainen, John Cozens. Kuava Oy Microkatu 1, Kuopio

Rikstone RT Käyttöohje

PSYKOAKUSTINEN ADAPTIIVINEN EKVALISAATTORI KUULOKEKUUNTELUUN MELUSSA

Kuva 1. Mallinnettavan kuormaajan ohjaamo.

Fysikaalinen mallintaminen digitaalisilla aaltojohtoverkoilla

T SKJ - TERMEJÄ

Ohjelmistoradio. Mikä se on:

Dynaaminen ohjelmointi ja vaikutuskaaviot

LASKOSTUMISEN HAVAITSEMINEN SAHA-AALLOSSA

SGN-4200 Digitaalinen audio

Global Music Global Music 5,5 v GLOMAS 2,5 v yhteensä

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

7. DIFFERENTIAALIYHTÄLÖT

Tomi Huttunen Kuava Oy Kuopio

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

SGN-4200 Digitaalinen Audio Harjoitustyö-info

TIE Samuel Lahtinen. Lyhyt UML-opas. UML -pikaesittely

Master s Programme in Building Technology Rakennustekniikka Byggteknik

YLEINEN AALTOLIIKEOPPI

Klassisen musiikin instrumenttiopinnot alttoviulu 5,5 v

4.2 Akustista fonetiikkaa

Tilayhtälötekniikasta

Tieto- ja viestintätekniikkaa opetustyön tueksi

Elektroniikan perusteet, Radioamatööritutkintokoulutus

Digitaalinen signaalinkäsittely Johdanto, näytteistys

LOPPURAPORTTI Lämpötilahälytin Hans Baumgartner xxxxxxx nimi nimi

KITARAMUSIIKIN KORKEALAATUINEN SYNTEESI. Mikael Laurson 1, Vesa Välimäki 2, 3 ja Mika Kuuskankare 1

Qosmio: Kuule ero. entistä parempi kuuntelukokemus

521365S Tietoliikenteen simuloinnit ja työkalut HFSS MARKO SONKKI Sisältö:

Kielitieteellisten aineistojen käsittely

Tekniikka ja liikenne (5) Tietoliikennetekniikan laboratorio

CHEM-C2230 Pintakemia. Työ 2: Etikkahapon adsorptio aktiivihiileen. Työohje

Elektroniikan perusteet, Radioamatööritutkintokoulutus

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

Kartanonrannan kouluun hankittavat soittimet Liitetään tarjoukseen

Fluke 170 -sarjan digitaaliset True-RMS-yleismittarit

Tiedonsiirron kokonaisoptimointi erilaisten tietoverkkojen yhteiskäytössä

Automaattinen regressiotestaus ilman testitapauksia. Pekka Aho, VTT Matias Suarez, F-Secure

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

PUTKIJÄRJESTELMÄSSÄ ETENEVÄN PAINEVAIHTELUN MALLINNUS HYBRIDIMENETELMÄLLÄ 1 JOHDANTO 2 HYBRIDIMENETELMÄN MATEMAATTINEN ESITYS

Sisällys. 7. Oliot ja viitteet. Olion luominen. Olio Java-kielessä

T DSP: GSM codec

Signaalinkäsittely Musiikin sisältöanalyysi Rumpujen nuotinnos Muotoanalyysi Yhteenveto. Lectio praecursoria

TIEP114 Tietokoneen rakenne ja arkkitehtuuri, 3 op. FT Ari Viinikainen

Virtuaalista nostalgiaa digitaalinen vähentävä äänisynteesi

Kotiteatterijärjestelmä. Aloitusopas HT-XT1

Trakla2-opetusympäristö

Mikkelin ammattikorkeakoulun ja Mikkelin Teatterin välinen strateginen kumppanuus alueellisen yhteistyön ja oppimisen muotona

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

Fuxi-info To Maisteriohjelma GEORAKENTAMINEN prof. Mikael Rinne

1 Kohina. 2 Kohinalähteet. 2.1 Raekohina. 2.2 Terminen kohina

PLAY. TP1 Mobiili musiikkikasvatusteknologia LUOVA Mobiili musiikin tuotantoteknologia, jatkokurssi (v1.0)

Kandidaatintutkielma 6 op (+Äidinkielinen viestintä 3 op) (+Tutkimustiedonhaku 1 op) (+Kypsyysnäyte 0 op) Syksy 2014 Jaakko Kurhila

Ongelma(t): Miten digitaalista tietoa voidaan toisintaa ja visualisoida? Miten monimutkaista tietoa voidaan toisintaa ja visualisoida?

Kandidaatintutkielma 6 op (+Äidinkielinen viestintä 3 op) (+Tutkimustiedonhaku 1 op) (+Kypsyysnäyte 0 op) Kevät 2015 Jaakko Kurhila

Helsinki University of Technology Laboratory of Telecommunications Technology

Kuvia puheentutkimusprojektilta vuosina

2. kierros. 2. Lähipäivä

Mikrofonien toimintaperiaatteet. Tampereen musiikkiakatemia Studioäänittäminen Klas Granqvist

FE-SEA HYBRIDIMENETELMÄ. Jukka Tanttari. VTT PL 1300, Tampere 1 JOHDANTO

TEKNILLINEN KORKEAKOULU Systeemianalyysin laboratorio. Mat Systeemien Identifiointi. 4. harjoitus

KURSSIEN POISTOT JA MUUTOKSET LUKUVUODEKSI

VIRTUAALIANALOGIASYNTEESIN LYHYT HISTORIA 1 JOHDANTO

Department of Mathematics, Hypermedia Laboratory Tampere University of Technology. Roolit Verkostoissa: HITS. Idea.

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

FPGA-piirien käyttökohteet nyt ja tulevaisuudessa Tomi Norolampi

Äänen eteneminen ja heijastuminen

FYSP105/2 VAIHTOVIRTAKOMPONENTIT. 1 Johdanto. 2 Teoreettista taustaa

SMG-2100: SÄHKÖTEKNIIKKA

Aktiivinen meluntorjunta

Insinöörimatematiikka D

Äänipalkki. Aloitusopas HT-CT370

TIETOLIIKENNETEKNIIKKA I A

Anturit ja Arduino. ELEC-A4010 Sähköpaja Tomi Pulli Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos Mittaustekniikka

Digitaalinen audio

PIENEN KOAKSIAALISEN KOLMITIEKAIUTTIMEN SUUNNITTELU 1 JOHDANTO 2 AIEMMAT RATKAISUT. Juha Holm 1, Aki Mäkivirta 1. Olvitie IISALMI.

YLEISTÄ TIETOA SOITONOPISKELUSTA

Binauraalinen äänentoisto kaiuttimilla

Supply jännite: Ei kuormaa Tuuletin Vastus Molemmat DC AC Taajuus/taajuudet

10. Painotetut graafit

Transkriptio:

Fsikaaliseen mallinnukseen pohjautuva äänisnteesi Yleistä taustaa Eri mallinnustekniikat Sisält ltö Pintaa svemmältä: digitaalinen aaltojohtotekniikka Jukka Rauhala 17.1.2008 Mitä on fsikaalinen mallinnus Tavoitteena mallintaa äänentuottojärjestelmää eikä ääntä itseään Vrt. sämplästekniikka Analogia visuaaliseen maailmaan Etuja: Miksi fsikaalinen mallinnus Parametriss Luonnollisuus Pieni muistintarve Resurssit voidaan kohdentaa tärkeisiin osiin Antaa mös tietoa soittimien fsiikasta Haasteita Realistisen äänenlaadun saavuttaminen Laskentateho Mallien kompleksisuus Kalibrointi

Eri koulukuntia Puhtaan fsikaalisen mallinnuksen kannattajat (phsical modeling) Fsikaalinen mallinnus + signaalinkäsitteln hödntäminen (phsics-based sound snthesis) Perkeptuaalisen tiedon hödntäminen? Mallinnustekniikat Fsikaalisia mallinnustekniikoita: Moodisnteesi Massa-jousiverkot Aaltodigitaalisuotimet Lähde-suodinmallinnus Differenssimenetelmät Digitaalinen aaltojohtosnteesi Moodisnteesi (engl. modal snthesis) Ideana mallintaa erikseen kaikki äänentuottojärjestelmän moodit (Adrien 1989, 1991) Kätetään erilaisten värähtelevien rakenteiden simulointiin Kaupallinen sovellus Modals Massa-jousiverkot (engl. mass-spring networks) Massa-jousiverkoissa mallintava ssteemi koostuu (Cadoz, 1983) Pistemäisistä massoista Ideaalivaimentimista Ideaalijousista Ensimmäinen reaaliaikanen fsikaalinen mallinnussovellus Cordis

Aaltodigitaalisuotimet (engl. wave digital filters) Fettweisin kehittämä tekniikka analogipiirien mallinnukseen digitaalisesti (Fettweis, 1986) Järjestelmä koostuu elementeistä (esim. resistanssi, kapasitanssi, induktanssi), jotka on ktkett toisiinsa Tekniikkaa voidaan soveltaa mös akustiseen maailmaan => voidaan rakentaa soitinmalleja kättämällä aaltodigitaalisuotimia Lähde-suodinmallinnus (engl. source-filter modeling) Äänentuottojärjestelmä jaetaan lähteeseen sekä suotimeen Esim. glottispulssi ja ihmisen äänivälä Useimmin kätett puhesnteesiin Differenssimenetelmät (engl. finite difference method) Diskretoidaan osittaisdifferentiaalihtälöitä, joilla kuvataan äänen etenemistä (Hiller ja Ruiz, 1971a ja 1971b) Voidaan päästä hvinkin tarkkaan mallinnukseen Vaatii hvin paljon laskentatehoa Digitaalinen aaltojohtotekniikka (engl. digital waveguide snthesis) Tämän hetken ehkä kätetin mallinnustekniikka on digitaalinen aaltojohtosnteesi (Jaffe ja Smith, 1983; Smith, 1992) Soveltuu hvin sekä kieli- että puhallinsoittimien mallinnukseen

Aaltojohto pintaa svemmält ltä (1/7) Tekniikka perustuu 1979 esiteltn Karplus-Strongalgoritmiin (Karplus ja Strong, 1983) Algoritmi koostuu viivelinjasta ja takaisinktkennästä, jossa signaalia muokataan Viivelinja alustetaan herätesignaalilla viivelinja / aaltotaulukko Aaltojohto pintaa svemmält ltä (2/7) Jaffe ja Smith huomasivat että Karplus-Strong algoritmin pohjalta voidaan toteuttaa aaltohtälön liikkuvan aallon ratkaisu (engl. traveling-wave solution) (Jaffe ja Smith, 1983; Smith, 1992): (x,t) = f 1 (x + ct) + f 2 (x - ct) muokkaaja Aaltojohto pintaa svemmält ltä (3/7) (x,n) = f 1 (x + nt) + f 2 (x - nt) Aaltojohto pintaa svemmält ltä (4/7) Realistisempi malli: lisätään häviösuotimet ja dispersiosuotimet f 2 f 1 x

Aaltojohto pintaa svemmält ltä (5/7) Lisätään kielen kiinnitkset ja energian siirto kieleen (heräte) energia Aaltojohto pintaa svemmält ltä (6/7) Kielimalli voidaan ksinkertaistaa siirtelemällä ja hdistämällä eri osat kokonaisuuksiksi Edellttää että ulostulo otetaan hdestä kohtaa kieltä energia -1-1 viivelinja N/2 H N/2 (z) A N/2 (z) -1-1 A N/2 (z) H N/2 (z) viivelinja N/2 Aaltojohto pintaa svemmält ltä (7/7) Kielimalli voidaan ksinkertaistaa siirtelemällä ja hdistämällä eri osat kokonaisuuksiksi Edellttää että ulostulo otetaan hdestä kohtaa kieltä Yksinkertainen kitaran kielimalli energia Heräte Koppa A N (z) H N (z) viivelinja N A N (z) H N (z) viivelinja N

Kommutoitu malli Jos malli koostuu sarjaan ktketistä lineaarisista ja aikainvarienteistä komponenteista (Karjalainen 1993; Smith, 1993) Kommutoitu malli Jos malli koostuu sarjaan ktketistä lineaarisista ja aikainvarienteistä komponenteista (Karjalainen 1993; Smith, 1993) Komponettien järjeststä voidaan muuttaa Heräte kielimalli Koppa Heräte Koppa kielimalli Kommutoitu malli Jos malli koostuu sarjaan ktketistä lineaarisista ja aikainvarienteistä komponenteista (Karjalainen 1993; Smith, 1993) Komponettien järjeststä voidaan muuttaa Komponentteja voidaan sulauttaa hteen Heräte + koppa kielimalli Akustinen kitara Kosketinsoittimet Cembalo Klavikordi Piano Soitinmallinnus TKK:lla Eksoottiset soittimet Guqin Turkkilaisia kielisoittimia Kantele

Akustinen kitara Cembalo Demoja Tiivistelmä Fsikaalisen mallinnuksen etuja: Parametriss Resurssit voidaan kohdentaa tärkeisiin osiin Antaa mös tietoa soittimien fsiikasta Kuusi erilaista tekniikkaa, joista kätetin on digitaalinen aaltojohtosnteesi Aaltojohtosnteesi soveltuu hvin kielisoittimien mallinnukseen Viitteet J. M. Adrien, Dnamic modeling of vibrating structures for sound snthesis, modal snthesis, in Proc. AES 7th Int. Conf., Toronto, Canada, 1989, pp. 291-300. J. M. Adrien, The missing link: modal snthesis, in Representations of Musical Signals, G. De Poli, A. Piccialli, and C. Roads, Eds., pp. 269-297. The MIT Press, Cambridge, Mass., 1991. C. Cadoz, A. Luciani, and J. Florens, Responsive input devices and sound snthesis b simulation of instrumental mechanisms: the CORDIS sstem, Computer Music Journal, vol. 8, no. 3, pp. 60-73, 1983. A. Fettweis, Wave digital filters: Theor and practice, Proceedings of the IEEE, vol. 74, no. 2, pp. 270-327, 1986. L. Hiller and P. Ruiz, Snthesizing musical sounds b solving the wave equation for vibrating objects: Part 1, J. Acoust. Soc. Am., vol. 19, no. 6, pp. 462-470, 1971. L. Hiller and P. Ruiz, Snthesizing musical sounds b solving the wave equation for vibrating objects: Part 2, J. Acoust. Soc. Am., vol. 19, no. 7, pp. 542-551, 1971. D. A. Jaffe and J. O. Smith III, Extensions of the Karplus-Strong plucked-string algorithm, Computer Music Journal, vol. 7, no. 2, pp. 76-87, 1983. M. Karjalainen, V. Välimäki, and Z. János, Towards high-qualit sound snthesis of guitar and string instruments, in Proc. Int. Comp. Music Conf., Toko, Japan, 1993, pp. 56-63. K. Karplus and A. Strong, Digital snthesis of plucked-string and drum timbres, Computer Music Journal, vol. 7, no. 2, pp. 43-55, 1983. J. O. Smith III, Phsical modeling using digital waveguides, Computer Music Journal, vol. 16, no. 4, pp. 74-91, 1992. J. O. Smith III, Efficient snthesis of stringed musical instruments, in Proc. Int. Comp. Music Conf., Toko, Japan, 1993, pp. 64-71. Fsikaaliseen mallinnukseen pohjautuva äänisnteesi Jukka Rauhala 17.1.2008