CC BY
63
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ АКУСТИЧЕСКОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ
Люкина Елена Валерьевна,
аспирант, Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ), Москва, Россия, [email protected]
Чернышова Татьяна Васильевна,
доцент, Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ), Москва, Россия, [email protected]
Яновский Алексей Сергеевич,
аспирант, Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ), Москва, Россия, [email protected]
Мохов Георгий Михайлович,
аспирант, Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ), Москва, Россия, [email protected]
Ключевые слова: акустические системы, компьютерное моделирование, оценка качества звучания слушателем, объективные параметры сигнала, быстрое преобразование Фурье, относительная средняя мощность, крутизна нарастания и крутизна спада огибающей звукового сигнала, параметры спектра, кепстральный параметр, ритмическая структура.
Целью статьи является изложение методов использования объективных параметров звукового сигнала, для отражения субъективного восприятия слушателем информационных программ в помещении. Показывается, что сигнал, распространяющийся в помещении, чисто акустический или воспроизводимый акустическими системами, должен дойти до слушателя без сильных искажений и обогащенный призвуками свойственными помещению. Современные методы компьютерного моделирования позволяют, в какой-то степени прогнозировать конечный результат заранее. Но даже лучшие программы акустического проектирования обеспечивают только 10% точность расчета и не гарантируют приближения к акустическим эталонам. Установлено, что субъективная оценка качества звучания слушателем зачастую недостаточна, поэтому предлагается контролировать и объективные параметры сигнала.
Для подобных измерений часто применяют анализаторы спектра на базе быстрого преобразования Фурье. Общим недостатком такого анализа является низкая разрешающая способность и точность на порядки отличающаяся от возможностей слухового анализатора человека. Кроме того не оценивается целый ряд объективных параметров во многом определяющих оценку качества звукопередачи слушателем. Предлагается использовать ряд ранее не используемых объективных параметров звукового сигнала, отражающих субъективное восприятие слушателем звуковых программ в помещении. Такой параметр как относительная средняя мощность хорошо отражает громкость (или энергичность) звукового сигнала. Интегральные параметры оценки - крутизна нарастания и крутизна спада огибающей звукового сигнала опосредованно определяют субъективную ясность звучания, которая, в свою очередь связана с разборчивостью речи, разделением голосов, детальностью, передачей характера звуко-извлечения, передачей интонации, разделенностью связанных звуков. Параметры анализа спектра, приближенные по точности к возможностям слухового анализатора, характеризуют спектральные искажения звукового сигнала, в свою очередь связанные с изменением тонального баланса, ненатуральностью, нарушением индивидуальности тембров, их красоты и естественности. Кепстральный параметр сигнала характеризует тональную чистоту звукового сигнала. Ритмическая структура звукового сигнала определяет его эмоциональное воздействие на слушателей, находящихся в помещении.
Для цитирования:
Люкина Е.В., Чернышова Т.В., Яновский А.С., Мохов Г.М. Совершенствование методов акустического проектирования // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. - 2016. - Том 10. - №10. - С. 23-27.
For citation:
Ljukina E.V., Chernyshova T.V., Janovsky A.S., Mohov G.M. Perfection of methods acoustic designing. T-Comm. 2016. Vol. 10. No.10, рр. 23-27. (in Russian)
Сигнал, распространяющийся в помещении, чисто акустический или воспроизводимый акустическими системами, должен дойти до слушателя без сильных искажений и обогащенный призвуками свойственными помещению [t|. Именно эти изменения сигнала позволяют нам отличить зал филармонии от ангара или помещения с плохими акустическими характеристиками. Современные методы компьютерного моделирования, например, с использованием электроакустического снмулятора для инженеров E.A.S.E. — Enhanced Acoustic Simulator for Engineers профессора Вольфганга Анерта позволяют, в какой-то степени прогнозировать конечный результат заранее. По СНиП основным параметром является оптимальное время реверберации, к которому стремятся в итоге проектирования.
Но даже лучшие программы акустического проектирования [2, 3] обеспечивают только 10% точность расчета и не гарантируют приближения к акустическим эталонам. 13 то же время возможность формирования модели излучаемого сигнала в проектируемом помещении, обеспечиваемая большинством акустических компьютерных программ, позволяет провести анализ объективных характеристик, определяющих оценку качества звучания слушателем [4]. Такая субъективная оценка зачастую недостаточна, поэтому предлагается контролировать и объективные параметры сигнала, например частотную характеристику. 13 качестве измерительного сигнала используется розовый шум или естественный информационный сигнал. Сквозная частотная характеристики звукового давления и распределение уровня звука в зале, измеряется на фильтрах с шириной полосы от 1 до 1 /24 октавы.
В настоящее время для подобных измерений часто применяют анализаторы спектра на базе быстрого преобразования Фурье (БГ1Ф). В ходе обычных измерении реакции системы на звуковое воздействие регистрируется также окружающий шум. В современных условиях для проведения подобных измерений обычно используют пакеты прикладных программ, например, такие, как S/A Smaart Live компании Siasoft, SpectraLab, Win MLS, SATLive, SIM (Source Independent Measurement) фирмы Meyer Sound и другие [4]. Общим недостатком такого анализа является низкая разрешающая способность и точность на порядки отличающаяся от воз* можносгей слухового анализатора человека. Кроме того не оценивается целый ряд объективных параметров во многом определяющих оценку качества звукопередачи слушателем. Предлагается использовать следующие ранее не используемые объективные параметры звукового сигнала, отражающие субъективное восприятие слушателя звуковых программ в помещении.
1. Относительная средняя мощность (ОСМ) хорошо отражает громкость (или энергичность) звукового сигнала. При этом, относительной средней мощностью называется отношение измеренной мощности сигнала Р, за заданный отрезок времени к мощности синусоидального сигнала Рп с напряжением, равным наибольшему значению напряжения вещательного сигнала (ОСМс) или номинальному для канала (ОСМк) на длительности соответствующей времени интеграции по громкости, около 200 мс. Р,к. с) = Р/Рй. Соответственно дОСМк определяет пере палы громкости между отдельными звучаниями - звуковыми объектами и существенно зависит от характеристик помещения. Полнота передачи
эмоций объективно оценивается, прежде всего, изменением распределений ОСМс [5], па рисунке I приведены распределения частоты появления параметра ОСМс для классической музыки ранжированной по шкале торможение - возбуждение.
Частота попал« паранет pa
0.14 0 21
ОСИ
Рис, I. Распределения ОСМс для произведений возбуждающего и тормозящего характера
Характеристики помещения оказывают влияние па распределение для конкретного произведения, на рисунке ! черная кривая соответствует распределению ОСМс для произведения возбуждающего характера, видно отчетливое смешение распределения в сторону тормозящего воздействия. Расчет ОСМ желательно проводить на длительности существования звуковых объектов, особенно при оценке дОСМ. Разработан алгоритм сегментаци сигнала на звуковые объект с использованием функций аналитической огибающей и мгновенной частоты.
Алгоритм основан на анализе первых разностей d¡Л- (0,п — I) низкочастотных компонентов огибающей
сигнала звукового вещания. Па исследуемом интервале вычисляется функция 7 , принимающая три значения: «+1» - в
случае нарастания амплитуды сигнала, «-!» - в случае убывания и «0» — при неизменной амплитуде:
(1)
°■= Ч = (0^~|)'ва Длительности 0.
где О - длительность скользящего окна, как минимум в два раза меньшая искомых интервалов; о, — функция, характеризующая количество приращений dтого или иного знака на
интервале, а
F {</,)= sign
I +к ■
z„ — пороговое
значение, ниже которого значения приращении не учитываются, к - коэффициент, учитывающий величину приращения; квадратными скобками обозначено взятие целой части.
Для определения интервалов нарастания или спада сигнала по функции 2) выбираются импульсы, превышающие
заданную критическую длительность. Интервалы существования этих импульсов принимаются за атаки и спады звукового сигнала, изображено на рисунке 2. Выявление участков нарастания и спада позволяет проводить оценку искажений крутизны атак, определяющих смысловую информативность сигнала, а также спадов, во многом определяющих эмоциональное воздействие звукового сигнала в помещении.
■ iHwi^l
_gg s:-«
3 »
*5ЕС ЗоОЧ
5
.пл ..л^ * ."J4-
(2)
¿■(г) = л(г)с05^(г)= ,4{f)cos \co{t).lf
о
1 \ s(') <p(t) = artig ^
т
{')+«'(О
Трудности формирования аналитической огибающей для широкополосного звукового сигнала преодолены в [5]. Крутизна огибающей па выбранных интервалах вычис-
лялась следующим образом:
Иы -4
[интервалы
квантования/интервалы дискретизации], где А - значения
НЧ-огибающей сигнала. Относительное изменение крутизны огибающей вычислялось как ^ I ~ S
ÖS = ■
(7)
где - крутизна исходного сигнала; - крутизна сигнала, прошедшего обработку.
Для получения оценок параметров звукового сигнала необходима его обработка на длительности от 30 до 60 мин.
На рисунке 3 показан процесс сегментации на интервалах нестационарности.
Результаты оценки зависимости крутизны атак от качества помещения показали, что при уменьшении крутизны атак это негативно сказывается на оценке качества звучания Слушателем в данном помещении.
Рис. 2. Сегментация на звуковые объекты; а - фрагмент сигнала, Ь - НЧ-тренд мг новенной частоты; с - линия
(1) отображает С К К. (2)-условный порог, (3) - безусловный порог; (1 - коэффициент изменения среднего линией (4). а его порог (5); е - иллюстрирует сегментацию на звуковые объекты
2, Интегральные параметры оценки — крутизна нарастания и крутизна спада огибающей звукового сигнала, которые опосредованно определяют субъективную ясность звучания, которая, в свою очередь связана с разборчивостью речи, разделением голосов, детальностью, передачей характера звукоизвлечения, передачей интонации, разделен ностыо связанных звуков. Искажение процесса нарастания сигнала (атаки) в помещении приводит к неправильной передаче тембра. В то же время, к изменениям параметров затухания ухо малочувствительно.
Параметры крутизны нарастания и спада могут быть выделены из аналитической огибающей широкополосного звукового сигнала. Аналитическая огибающая звукового сигнала, формируется с использованием колебания, сопряженного с исходным по Гильберту.
л - г
Преобразование Гильберта позволяет любой звуковой сигнал (ЗС) представить произведением двух функций -огибающей и косинуса фазы:
(3)
(4)
(5)
(6)
гьг
»12
гт
5632
5ьзг
7392
ом
ю
ЭЕ72
5532
в
д.
Рис. 3. Сегментация на интервалах нестационарности: а - исходный сигнал; б - НЧ-огибающая сигнала; с - функция ^ : (+]) соответствует нарастанию сигнала, (-1) - убыванию
3. Параметры анализа спектра, приближенные но точности к возможностям слухового анализатора, характеризуют спектральные искажения звукового сигнала, в свою очередь связанные с изменением тонального баланса, ненатуральностью, нарушением индивидуальности тембров, их красоты и естественности.
Трудность выявления этих искажений определяется возможностями спектрального анализа, разрешающая способность и точность которого на порядки ниже возможностей слухового анализатора человека. По результатам исследований, сформированы требования к точности анализа спектра звукового сигнала: анализ желательно производить на нерегулярной шкале частот; точность вычисления частоты - 1,5% от значения частоты - в области ниже 500 Гц и 1,5% от абсолютного значения частоты - в области выше 500 Гц; точность вычисления амплитуды - 0,4 дБ; точность вычисления фазы -8° (по результатам ССИ); разрешающую способность - не хуже 60 Гц; длительность сигнала не более 8 мс (по результатам ССИ).
На сегодня не существует алгоритмов спектрального анализа приближающихся к возможностям слухового анализатора человека. Обычно для анализа используется быстрое преобразование Фурье (БПФ), Спектральное разрешение БПФ, т.е. ширина полосы, в пределах которой оценивается энергия каждым коэффициентом, определяется формулой: df = bFs/N, где: df — спектральное разрешение; Fs - частота дискретизации; Ь коэффициент, характеризующий увеличение ширины полосы оценки в зависимости от окна. Реально анализ идет в полосах нескольких сот I ц, а человек замечает смещение частоты на 1,5 Гц. На кафедре ТиЗВ МТУ СИ разработан алгоритм анализа спектра приближенный по точности к возможностям слухового анализатора основанный на последовательном анализе транспонированных спектров исходного сигнала
У
Т-Сотт Том 10. #10-2016
7Т>
тающая способность и точность на порядки отличающаяся от возможностей слухового анализатора человека.
Предлагается использовать ряд ранее не используемых объективных параметров звукового сигнала, отражающих субъективное восприятие слушателем звуковых программ в помещении - относительную среднюю мощность, крутизну нарастания и крутизну спада огибающей звукового сигнала, параметры анализа спектра, кепстральный параметр и ритмическую структуру звукового сигнала.
Дополнение существующих программ акустического проектирования предлагаемым набором ранее не используемых параметров позволяет повысить качество проектирования и объективно прогнозировать оценку качества с большей точностью, внося необходимые изменения в акустическое оформление помещений.
Литература
1. Алдошина И.А., Приттс Р. Музыкальная акустика. - СПб.: Композитор - Санкт-Петербург, 2006.-720 с. С, 45!-557.
2. Рекомендации по проектированию концертных залов». Москомархитектура, 2004.
3. Качерович А Н. Акустика зрительного зала. - М.: Искусство, 1968.
4. Ковалгин /O.A.. Вологдин Э.И, Аудиотехника. Учебник для вузов. - М.: Горячая линия - Телеком, 2013. - 742 с.
5. http://www.afmg.eu.
6. Абрамов В.А., A.B. Малое, Попов О.Б.. Ождихын Г.А., Черников К.В I [рограмма анализа параметров сигналов звукового вещания «EST1M». Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2013616645 от !5 июля 2013.
PERFECTION OF METHODS ACOUSTIC DESIGNING
Elena V. Ljukina, a graduate student, Moscow Technical University of Communications and Informatics (MTUCI), Moscow, Russia,
Tatyana V. Chernyshova, Associate Professor, Moscow Technical University of Communications and Informatics (MTUCI),
Moscow, Russia, [email protected] Alexey S. Janovsky, a graduate student, Moscow Technical University of Communications and Informatics (MTUCI), Moscow, Russia,
George M. Mohov, a graduate student, Moscow Technical University of Communications and Informatics (MTUCI), Moscow, Russia,
Abstract
The purpose of clause(article) is the statement of methods of use of objective parameters of a sound signal, for reflection of subjective perception(recognition) by the student of information programs in a premise(room). The signal extending in a premise(room), only acoustic or reproduced by acoustic systems is shown, that, should reach the student without strong distortions and enriched призвуками peculiar to a premise(room). Modern methods of computer modelling allow, to some extent to predict an end result beforehand. But even the best programs of acoustic designing provide only 10 % accuracy of calculation and do not guarantee approach(approximation) acoustic standards. It is established, that value judgment of quality of sounding by the student is frequently insufficient, therefore it is offered to supervise and objective parameters of a signal. To similar measurements frequently apply analyzers of a spectrum on the basis of fast transformation Furye. Common fault of such analysis is low resolution and accuracy on orders distinguished from opportunities of an acoustic analyzer of the person. Except for that a lot of objective parameters in many respects determining an estimation of quality of sound transmission is not estimated by the student. It is offered to use a number(line) earlier not used objective parameters of a sound signal reflecting subjective perception(recognition) by the student of sound programs in a premise(room). Such parameter as relative average capacity well reflects loudness (or vigour) a sound signal. Integrated parameters of an estimation - the steepness of increase and a steepness of recession bending around a sound signal опосредованно define(deter-mine) subjective clearness of sounding which, is in turn connected to legibility of speech, division of voices, detail, transfer of character soundextraction, transfer of intonation, divide the connected sounds. Parameters of the analysis of the spectrum, approached on accuracy to opportunities of an acoustic analyzer, characterize the spectral distortions of a sound signal in turn connected to change of voice-frequency balance, nonaturalness, infringement of individuality of timbres, their beauty and naturalness. Cepstr the parameter of a signal characterizes voice-frequency cleanliness of a sound signal. The rhythmic structure of a sound signal defines(determines) his(its) emotional influence on the students who are taking place in a premise(room).
Keywords: аcoustic systems, computer modelling, estimation of quality of sounding by the student, objective parameters of a signal, fast transformation Furye, relative average capacity, a steepness of increase and a steepness of recession bending around a sound signal, parameters of a spectrum, cepstr parameter, rhythmic structure.
References
1. Aldoshina I.A., Pritts Р. Musical acoustics. SPb. 720 p., pp. 451-557. (in Russian)
2. Recommendations for designing concert halls. Moscomarchitec Round, 2004. (in Russian)
3. rovith A.N. Acoustics of auditorium. Moscow: Art, 1968. (in Russian)
4. Kovalgin J.A., Audio equipment, the Textbook for high schools. Moscow:Hot line - Telecom, 2013. 742 p. (in Russian)
5. http://www.afmg.eu.
6. Abramov V.A., A.V.Malov, Popov O.B., Ozhdihin G.A., Thеrnicov ^V. The program of the analysis of parameters of signals of a sound announcement "ESTIM". The certificate on the state registration of the computer program. 2013616645 from July, 15 2013. (in Russian)
