はじめに
少し先を見ると、インターネットのロシア語セグメントのかなりの部分をシャベルで削ったので、部屋のインパルス特性を測定するためのTDSおよびMLS方法の適切な説明が見つかりませんでした。 したがって、私はそのようなギャップを埋めることにしました。 この記事が適切であると主張していない場合は、そのままにしておいてください。
-これはすべて何ですか？
一般に、インパルス応答は、 デルタ関数 （Dirac関数）の形式のアクションに対するシステムの応答です。 もちろん、実際には、デルタ関数を取得することは不可能です。なぜなら、それが非常に短く非常に大きな振幅信号を意味するからです。 部屋の音響の文脈では、デルタ関数の模倣は、平凡な手、破裂するボールの音、または開始ピストルのショットと呼ぶことができます。
-なぜそれが必要ですか？
- インパルス応答を使用すると、部屋の多くの音響パラメーター（たとえば、 残響時間や信号対雑音比）および電気音響システム（たとえば、フーリエ変換を使用したパスの周波数応答）を決定できます。
- 部屋のインパルス応答を使用すると、この部屋のあらゆる音の音を非常に簡単にシミュレートできます。 たとえば、明日レポートを読むホールでどのように聞こえるかを確認します。
-これはどのように可能ですか？
これは畳み込み演算のおかげで可能です。 それが何であるか、どこで、そして何で食べられるかは、ここで非常によく説明されています （より良い理解のためにそれを読むことが推奨されます）。
ミニFAQが終わりました。ビジネスに取り掛かりましょう
デルタ関数
上記のように、部屋のインパルス応答を測定する最も簡単な方法は、たとえば、アナウンサー/パフォーマーが置かれるべき地点で発砲から撃ち、リスナーの位置に到達する音を単に記録することです。 ただし、この方法にはいくつかの問題があります。
- ピストルショットの音の形のテスト信号を使用した実験はあまり再現できません。
- それらが生成する特性の範囲はしばしば非常に複雑です。
- 彼らが生み出す高いピーク電力は、テスト結果を変える可能性のある非線形性を生み出す可能性があります。
- 銃をラウドスピーカーと交換し、それを特定の衝撃で再生しようとすると、必要な振幅パワーが部屋に入らないという問題が発生する可能性があります。
これらの理由により、インパルス応答はしばしば間接的に測定されます-インパルス自体ではなく、時間とともに十分に延長される信号を使用する効果によって。
Tds
TDS（時間遅延分光法-時間遅延分光法）は、顕著な反響のある部屋の電気音響システム（および教室）のインパルス特性を測定するための技術です。 そのため、TDSを使用すると、インパルス特性の3次元（時間-エネルギー-周波数）グラフを取得できます。 TDSの概念的および数学的基盤はかなり以前から知られていますが、この技術自体は通常、1967年にJournal of the Audio Engineering Societyで最初に発表されたDr. Richard Hazerの功績によるものです。
電気音響システムのインパルス特性の測定にTDSの使用を検討してください。 測定は残響のある部屋で行われるため、スピーカーから放射される各波は部屋の表面で反射されます。 したがって、直接波のみを考慮する必要があります。 部屋で発生した外部の音を除去する必要があります。
応答は、特定の周波数に調整されたバンドパスフィルターを使用して記録されます。 放射周波数が変更されると、フィルターも新しい周波数に再構成され、操作が繰り返されます。 与えられた周波数範囲（たとえば、20 Hzから20 kHz-人の聴覚範囲）のスピーカー応答を測定する必要があるため、このアプローチを使用して、範囲内の各周波数について実験を繰り返す必要があります。
この障害を回避する1つの方法は、 線形周波数変調信号 （LFM）を入力として使用することです。 LFM信号はゼロ周波数から始まり、より高い周波数に直線的に「展開」します。
入力信号が「展開」されるため、フィルターも同じ速度で「展開」する必要があります。 ただし、波面がマイクに到達するまでにかかる時間を考慮する必要があります。 マイクとスピーカーは互いに相対的に移動しないため、この時間遅延は通常一定です。 バンドパスフィルターの中心周波数は、スピーカーから発せられる信号の周波数よりも常にわずかに遅れているため、時間遅延は周波数オフセットに関連しています。
この手法を拡張して、残響ノイズのある部屋のインパルス特性を測定します。 これを行うには、LFM信号を遅くするだけで、部屋の表面からの音響分散がトラッキングフィルターを通って浸透します。 実際、目標は、新しい周波数に切り替える前に、部屋の各周波数で定常平衡を達成することです。
調査対象のシステムは線形で時不変であると想定されているため、各反射面はスピーカーの画像であると想定できます。 部屋とは、スペクトル分散エネルギーS（ω）と位相成分e- jωtの積で表される独自の伝達関数を持つ画像の集まりです。 インパルス応答は、すべてのユニット応答の合計です。
TDS方式では、テスト信号の持続時間がシステムの応答時間よりもはるかに長いことが必要です。 したがって、測定した部屋の残響時間が1秒の場合、テスト信号の持続時間は少なくとも10秒にする必要があります。
インパルス応答を取得するには、任意の期間のLFM信号を使用して、ノイズの多い部屋での信号対雑音比を大きくすることができます。 欠点は、テスト対象のシステム（つまり部屋）が線形で時間的に静止している必要があることです（たとえば、空気の流れがないようにする必要があります）。
Mls
MLS（最大長シーケンス）は、値1および-1の周期的な擬似ランダムシーケンスの信号処理における名前です。 このメソッドは、MLSシーケンスを入力信号として使用して線形システムのインパルス応答を測定するための計算コストの点で同じ名前を持っています。 このような信号の周期は次のとおりです。
Nはシーケンスの順序、つまり シーケンスの生成に使用される変数レジスタの数。
MLSシーケンス（N = 15）
このようなシーケンスの自己相関関数の結果は、デルタ関数です。 つまり、部屋のインパルス応答は、元のMLS信号と受信ポイントの信号との間の相互相関関数を使用して推定されます。
MLSシーケンスの自己相関関数（N = 15）
MLSシーケンスの自己相関関数（N = 8191）
相互相関関数は、ウォルシュ関数のシステムが基礎として機能する、一般化フーリエ変換の特殊なケースであるウォルシュ-アダマール変換を使用して計算されます。 直交システムを形成するこの関数ファミリは、ドメイン全体で1と-1の値のみを取ります。
信号に含まれる単位時間あたりのエネルギー量の便利な尺度は、ピーク係数-信号振幅と平均の比です：
理想的には、ピークファクターは可能な限り単一に近い必要があります。 振幅と平均値は等しいため、単位時間あたりのエネルギー値を大きくすることは不可能です。したがって、入力信号は可能な限り理想的なパルスに似ていると言えます。
MLSシーケンスのピーク係数は1に非常に近いため、このタイプの信号を入力として使用して、測定中に高い信号対雑音比を実現することは理にかなっています。 したがって、MLSはノイズの多い部屋での実験に適しています。
MLS手法の主な要件は、テスト対象のシステムの線形性です。 影響は少なくとも応答と同じ長さでなければなりません。 システムは、シーケンスの継続中も静止している必要があります。
例
デルタ関数
聞くために
Tds
聞くために
Mls
聞くために
地下室
- 時間遅延分光法を使用したサウンドシステム測定
- 全パスデコンボリューションを使用したインパルス応答測定。 Lexicon、Inc.のDavid Griesinger氏 02154マサチューセッツ州ウォルサム
- サウンドレコーディングの概要。 ジェフ・マーティン、B。Mus。、Ph。 D.、2004年3月14日
PS：興味深いサイトがあります 。これは、ユーザーがダウンロードしたさまざまな部屋の衝動特性のコレクションです。 また、部屋でボーカルやドラムがどのように聞こえるかを聞くこともできます。 残念ながら、これまでのところリソースは減少しています。 そして、彼がいつ立ち上がるかは明らかではありません。