KR20050026928A - 룸 스피커로부터의 사운드를 디지털 등화하는 방법 및 그용도 - Google Patents

Abstract

어떤 룸에 배치된 스피커로부터의 사운드를 디지털로 등화하는 방법으로서, 상기 룸은 사용자가 상기 사운드를 인지하는 방법에 영향을 주는 변동하는 음향학적 특성들을 갖으며, 상기 등화 방법은, 적어도 두개의 수평 주파수 대역 수정 알고리즘들 및 후처리 알고리즘에서, 하나의 마이크를 통해서 전처리 알고리즘에서 처리되는 하나 이상의 임펄스 응답들을 측정함으로서, 상기 룸의 어떤 부분에서 수정된다. 하나의 선택사항으로서 사전 수정 알고리즘은 전처리 알고리즘과 주파수 대역 수정 필터들 사이에 결합될 수 있다. 전처리 알고리즘은 비반향 룸내의 이상적인 상태하에서 측정된 스피커 특징들 및/또는 반사 감쇄 알고리즘으로부터의 파라메터들을 표시하는 입력을 수신하기 위해서 적응된다. 후처리 알고리즘으로부터 최종 필터 파리메터들은 저장되어, 스피커에 스피커가 배치되는 실제 룸의 음향학적 동작을 공급하는 증폭기에 접속된 소스로 부터의 사운드를 수정하기 위해서 사용된다. 상기 룸내의 어떤 파라메터들이 변경되면 본 발명에 따른 수정 방법은 새로운 필터 파라메터들을 설정하기 위해서 반복될 수 있다.

Description

룸 스피커로부터의 사운드를 디지털 등화하는 방법 및 그 용도{Method of digital equalisation of a sound from loudspeakers in rooms and use of the method}

본 발명은 결합된 스피커/룸 전달 기능을 갖는 룸에 배치된 스피커로부터의 사운드를 디지털로 등화하는 방법에 관한 것으로서, 이 방법은 룸에 마이크를 배치하며, 증폭기를 통해서 스피커로부터 하나 이상의 펄스를 방출하며, 소정의 청취 위치에서 그 임펄스 응답을 측정하는 단계를 포함한다.

또한 본 발명은 이 방법의 용도에 관한 것이다.

사운드 재생의 고충실도(High Fidelity)

스피커가 고안된지 백년이 넘었는데, 사운드 재생의 목적은 점차 변화되어 더욱 광범위해졌다. 사운드 재생의 역사가 막 시작되었을 때에는 실제 기술적 목표가 사운드 볼륨 레벨, 증폭, 음향효과의 효율 등과 관련된 것이었다. 오늘날 이러한 문제들은 더 이상 실제 기술적 과제가 아니다. 그 노력은 진일보하여 20세기 말에는 사운드 재생의 질에 관련된 것이었다.

스테레오 녹음 기술이 1950년대에 도입되었을 때 (그리고 스테레오 무선 축음기를 훨씬 더 많은 사람들이 갖게 되었을 때), 실제 이벤트와 관련된 재생 질에 대한 관심이 더욱 진일보하였다. 과거 약 사십년 동안 고충실도가 발전하여, 적어도 홈 오디오 시스템을 취급할 때에는 사운드 재생에서 필수불가결하게 되었다. 오늘날은, 투과성 재생 시스템, 즉, 물리적, 전기적 또는 음향학적 특성으로 인해, 원래의 신호에 가청 특성을 첨가하지 않는 시스템을 생산하는 것이 궁극적인 목표이다. 그러나, 그러한 시스템은 기술적인 관점에서 볼 때 윤곽이 뚜렷하게 한정되어 있지 않다.

고충실도라는 용어는 전체 재생 시스템을 망라하며 재생된 사운드가 실제 이벤트에 어느 정도로 정합되는지를 표시하는 것이다. 사운드 재생 체인에서 대부분의 요소들은 사운드를 악화시킴과 함께 재생된 이벤트는 보통은, 도 1에 도시된 바와같이 실제 이벤트의 정확한 카피와는 전혀 다르게 종료된다. 이하 고충실도가 격게될 것 같은 문제를 열거한다.

· 기록 기술 및 처리

· 기록된 정보/신호의 저장

· 저장된 정보를 전기 신호로 변환

· 신호(아날로그/디지털)의 변환

· 증폭 기술

· 음향학적 신호 트랜스듀서(스피커/헤드폰)에 대한 전기장치

· 사운드 재생실(reproduction room)

종래의 두개의 채널 기록 기술은 실제의 이벤트들을 동시에 포착하도록 개발되었으며 (신규의 멀티 채널 시스템에 대한 기록 셋업 및 표준에 관한 것이기는 하지만 논의되고 있다), 디지털 기술은 초기의 문제들을 해결한 것으로 보인다. 유사하게, 오늘날의 증폭기들은 궁극적인 투과성에 가깝도록 구성될 수 있다. 심지어 생각을 자극하는 것은, 종래 기술의 진공관 증폭기들을 이용하여 재생된 40년된 아날로그 LP 기록이 현재 기술에 의해서 수행되는 것에 비견되는 성능을 발휘하는데 - 적어도 주관적인 품질의 관점에서 볼 때 그러하다는 것이다.

결론은, 음향학적 분야, 즉, 증폭된 전기 신호들이 사운드로 변환되는 방법 및 사운드 압력이 청취자의 귀에 도달하기 전에 주변에 의해서 영향을 받는 방법에 있어서 투과성 고충실도 사운드 재생을 향한 다음의 커다란 진보가 있을 수 있다. 따라서 재생된 사운드를 더 개선하기 위해서, 스피커 및 룸에 촛점이 맞추어져야 한다.

어떤 시스템이 재생된 사운드에 최대로 영향을 미치는지 그리고 어떤 시스템이 주목할 만한 충격을 주지 않는지에 대해서 많은 편견이 있다. 일부 태도 및 신념에는 기술적인 측정치에 의해서 확인되지만 일부는 확인되지 않고 있다. 일부는 (아마도 시스템 측정치를 통해서 확인하는 것이 가능하지는 않다 할지라도) 일반적으로 주관적인 청취 관점에서 동의되지만 일부는 매우 다르다. 심지어는, 근본적으로 말해서, 눈감고 청취 테스트를 수행할 때 (당사자는 어떤 조작이 이루어지는지 모른다), 이는 대부분의 사람들이 개인 기호와 관계없이 일정 방식으로 여러 특성들을 평가하는 것이 가능함을 보여준다.

재생 투과성에 관련해서는, 유일하게 적당한 기준은 실제 이벤트로서, 대부분의 사람들이 매력을 느끼는 것은 환상과 실제 이벤트에 참여하는 느낌, 즉, "현장에 있다"는 느낌을 창출하는 재생된 사운드이다. 언젠가는 측정치 및 적당한 변환을 통해서 좋은 환상을 그렇지 못한 것들로 부터 분리하는 특징을 구체화하는 것이 가능할지라도, 아마도 결정적인 평가가 항상 주관적으로 기반이 되어야 할 것이다.

청취실 충격

사운드가 음향 장치에 대한 전기장치로서 스피커에서 발생될 때, 사운드가 청취자의 귀에 도달하기 전의 마지막 전달 경로는 청취실을 통해서 간다. 청취실이 밀폐되어 있고 사운드가 스피커로부터 거의 모든 방향으로 발산되므로, 이러한 마지막 음향학적 전달 경로는 지각된 사운드에 중요한 영향을 미친다. 청취실은 사운드 재생에는 최적일 수 있지만 항상 자체 음향학적 특성을 갖는 이벤트에 공헌하게 된다. 항상 그런것은 아니지만, 이것은 실제 이벤트의 환상에 도움이 되기도 하고 도움이 되지 않기도 한다.

룸 음향의 영향없이도 사운드 재생 이벤트를 상상하는 것은 매혹적이다. 그것은 예를들어 어느 분야에서든 획득되지만, 평균 청취 조건들에 호환되지는 않는다. 그렇지 않으면 무반향실- 스피커로부터의 직접 사운드만이 청취자의 귀에 도달하는 방식으로 설계된 룸(반사가 전혀 없음)이 채용될 수 있다. 이러한 해법 역시 평균적인 가정의 청취실에서는 실현이 불가능하며, 그러한 룸의 물리적인 의미는 건물내의 표준 기술과는 전혀 호환되지 않는다. 바닥 라인에서, 문제가 되는 것은 실현가능하다 할지라도 그러한 조건이 실제로 필요한가 하는 것이다.

그 대신에, 다소간의 이상적인 음향학적 특성들에 대한 보상이 방법이다. 일부 음향학적 특성들은 벽, 마루, 또는 지붕에 배치된 수동적인 감쇄 물질을 적용함으로서 변화될 수 있거나, 또는 흡수재가 사용될 수 있다. 음향을 보상하는 또다른 방법은, 보통은 전력 증폭기 직전에 재생 시스템을 놓은, 전기적인 이퀄라이저를 사용하는 것이다. 그러한 이퀄라이저들은 재생된 사운드의 주파수 크기 내역을 변경시킬 수 있지만 원천적으로는 일시적인 신호의 재생에 관련된 주파수 위상 특성을 변경한다. 일반적으로 말해서, 이러한 이퀄라이저들은 룸 음향을 수정하고자 할 때 대개는 일련의 불량한 특성들을 도입한다. 따라서 고충실도의 관점에서, 종래의 이퀄라이자들은 부적당하(거나 바람직하지 않기까지 하)며 더욱 양호한 기술로 교체할 필요가 있다.

디지털 전자장치에 의한 룸 음향 수정

디지털 기술은 훨씬더 진보된 이퀄라이저들의 잠재력, 또는 더 넓은 의미에서, 수정 시스템들을 제시한다. 신호 처리기를 채용하는 디지털 전자 기술(DSP)에 의해서, 이상적인 관점에서 볼 때 목표가 될 수 있는 것을 실현하는 것이 상당히 쉽게 된다. 필수적으로, 문제를 공식화하며, 적당한 해법에 대한 알고리즘들을 고안하며, 이들을 하나의 (또는 그 이상의) DSP에서 프로그래밍하는 것은 종래의 아날로그 이퀄라이저들에 비해서 훨씬 더 큰 자유도를 준다.

그러나 그러한 방법들은 룸 음향학적 특성들의 상세한 정보를 필요로 한다. 유감스럽게도, 동일한 룸에서 음향학적 특성들중 일부는 스피커 및 수신기 (청취자 또는 측정 마이크)의 물리적 위치에 따라서 상당히 변동된다. 이러한 현상을 포인트-투-포인트 감도 시나리오라고 한다. 따라서, 만일 실제의 수정 시스템들이 하나의 물리적인 지점에서만 적당히 동작하도록 하고자 하면 이러한 수정 시스템들을 설계할 가능성은 없어 보인다. 다행히도, 후술되드시 공통 특징들 역시 존재한다.

따라서, 디지털 기술 및 수학이 (룸의 제한된 공간에서, 사실상 한 지점에서) 바로 룸 음향효과 수정의 잠재력을 제시할 수 있다는 특이한 상황이 존재하지만, 현실적인 물리적 고려사항은 이러한 잠재력을 백분 사용할 수 없다는 것이다. 이러한 수정은 전체 룸은 아니라 할지라도 더 넓은 공간에 적용되어야 한다.

실제 수정 시스템의 개념

룸 수정 시스템에 대한 제 1 기본 요구사항은 자연스럽게 주관적으로 인지된 사운드 재생의 질이 어느 정도 개선되는 것이며, 두번째는 그것의 사용이 간단해야 한다는 것이다. 실제 수정 시스템의 고레벨 사양은 다음과 같을 수 있다. 즉,

· 단일 시스템, 외부 컴퓨터들을 필요로 하지 않음

· 다중 채널 용량

· 합리적인 하드웨어 복잡성, 예를들면, 양호한 다중 포맷 디코더 (MP3, DTS, 돌비 프로로직 등)과 비교해서 합리적임

· 바람직하게는 30초 이하의 오프-라인 동작 시간

· 청취 위치 주변의 합리적인 공간, 예를들면, 1m²에서 객관적 및 주관적 개선, 및 룸의 다른 어디에서도 커다란 인조물이 없음.

그러한 시스템을 동작시키는 것은 가능한 한 간단해야 한다. 사용자는 바람직한 위치에, 또는 아마도 비교적 서로 더 가까운 위치에 마이크를 배치하고, 시스템이 룸 음향효과 정보를 획득하도록 한다. 이어서, 시스템은 도 1.2(우측)에 도시된 바와같이, 각각의 채널에 대한 적당한 수정 알고리즘들을 계산한다. 이제, 이 알고리즘들은 저장되고 신호 입력은 도 1.2(우측)에 도시된 바와같이 전치 증폭기를 통해서 신호 소스들로 부터 수정 시스템에 공급된다. 마지막으로, 수정된 신호들은 전력 증폭기들 및 스피커들에 공급된다. 이러한 셋업은 사전-필터링 수정이라고하는데 그 이유는, 룸 음향효과로 인해서 차후의 변환을 수용하도록 신호가 실제로 전기적으로 먼저 변경되기 때문이다.

룸 음향효과의 요약 및 룸 음향효과 정보의 획득

스피커로 부터 나오는 주어진 지점의 수신된 사운드는 더 많은 요소들로 이루어진다. 먼저 도달하는 것은 소스로부터의 직접 사운드이며, 나중에는 다중 및 변경된 사운드 버전들의 집합이 나타난다. 이러한 사운드들은 도 2.1에 도시된 바와같이 하나 이상의 경계 표면들 또는 내부 요소들에 의해서 부딛치거나 반사되었으며, 이들이 지연되는 것과는 별개로 십중팔구 감쇄되기도 할 것 같은데, 그 이유는 거의 모든 재료들이 일부 마찰 α에 의해서 사운드 에너지를 흡수하기 때문이다. 도 2.1에서, 사운드들은 스피커로부터 방출되며 마이크로에 의해서 수신되는 빔들로 도시된다. 그러한 고려사항이 어떤 룸 규격보다 상당히 작은 파장들에 대해서만 유효하므로, 반사들을 낮은 주파수 현상들과 연관시키는 것은 관례가 아니다. 일곱개의 반사된 빔들이 도시되는데, 즉, 일차의 처음 네개(하나의 반사), 이차의 하나(두개의 반사), 및 삼차의 두개(세개의 반사들)이다. 시간이 경과함에 따라서, 반사의 숫자는 늘어나고, 따라서 결국 마이크에서 수신된 사운드는 상이한 전송 경로들을 통해서 전달되는 사운드 빔들의 무한 합으로 간주될 수 있다.

세개의 부분으로 분리되는 임펄스 응답

도 2.2에는 청취실로부터의 임의의 임펄스 응답 측정치인 100ns가 도시되며, 이는 특별히 주목되는 세개의 부분들로 이루어지는 것으로 간주될 수 있음이 확연해 진다. 즉,

· 직접 사운드

· 분리가능한 반사들

· 잔향이라고도 하는 분리가 불가능한 반사들

어떤 때 t_stat 에는 반사들이 짧은 시간 간격 t 동안에 너무 많아서 반사들을 분리시키는 것이 어려워진다. 시간 t₀ 까지 반사 D_e의 수는 식2.1에 주어진다. 통계적 시간 (또는 믹싱 시간) 이라고 하는 시간, t_stat는 식2.2에 의해서 정의될 수 있는데 여기서 비율 N/t는 반향 밀도를 가르키며, 이러한 한계를 지나서 통계적 방식으로 임펄스 응답을 처리하는 것이 더 적합할 것이다. 잔향 반경 r_reverb는 식2.3에서 정의되는데, 이는 소스로부터 얼마나되는 거리에서 사운드 필드가 확산되는지를 말해준다. (홈 청취실에서 스피커로부터 약 3m 거리인) 정상 청취 조건들 하에서 인지되는 대부분의 사운드 에너지는 r_reverb가 보통은 0.5 내지 1m 이므로 반사된 빔들로 부터 나온다.

2.3

모드 공진 주파수들

주파수 도메인 분석은 자주 임펄스 응답의 전달 함수 카운터 부분과 연관된다. 섹션 2.2에서 시간 도메인은 t_stat 이하로 분리가능한 반사 부분에서 대강 분리되며 통계적 잔향 부분은 t_stat 이상으로 분리된다. 유사한 고려 사항이 주파수 도메인에서도 일어날 수 있다. 사운드의 파동 성질로 인해서 저주파에서는 룸 규격치가 어떤 파장드에 대해서는 반파장의 비교적 적은 정수배와 같다. 따라서 평행하는 표면들 사이에서 정재파들이 관측될 것이며 그러한 주파수들에 대해서 공진이 발생한다.

룸의 하나의 규격치, 즉 I_x가 반파장과 같을 때, 정재파는 일차 모드 (n_x = 1) 룸 공진을 발생시키는 것이라 할 수 있다 (I_x가 두개의 반파장과 같을 때 이차 모드, n_x = 2를 갖는다). 정재파들은 또한 두개 이상의 평행 표면들, 즉 S_x 및 S _z 상에서 반사에 의해서 발생되며 (원칙적으로, 그 수가 무한한) 완전한 공진 주파수 세트는 식 2.4로 부터 결정될 수 있는데 이는 사각형이며 완전 반사인 룸에 대해서 적용된다. 모드 n_x, n_y, n_z (1,0,0; 0,1,0; 0,0,1; 1,1,0 등)을 결합함으로서, 도 2.3(바 라인)에 연속되는 5Hz의 대역으로 모드 공진의 합산된 수가 도시된다. 평활 곡선은 주파수의 함수로서 모드 공진의 예측된 수이다.

명백하게, 주파수 대역의 공진 수는 주파수에 따라서 증가하며, 어떤 점에서는 서로 공진을 분리하는 것이 더 이상 가능하지 않게 된다. 그것이 발생할 때, 더많은 분석에 대한 통계적인 방법이 더 편리하다. 이것은 시간 도메인 반사들에 대해서 설명된 것과 더 유사한 상황이다. 시간 도메인 측정 t_stat과 유사하게, Schroeder는 식 2.5에서 주어진 측정을 제안하였는데, 그 이상에서 통계적 분석이 적당해 진다. 이것은 주파수 스펙트럼이 가우스 백색 잡음 프로세스의 주파수 스펙트럼에 의해서 근사될 수 있음을 의미한다. f_schr 이상에서는, 두개의 공진들 사이의 거리 Δ(f_N)이 너무 작아서 적어도 세개의 공진들의 평균이 하나의 공진의 평균 대역폭(Bf_N)에 놓이며, 공진의 분리가 거의 불가능해 진다.

전형적인 청취실들에서 f_schr은 범위가 100 내지 150 Hz이며, 전형적인 주파수 스펙트럼의 동적인 범위는 ±15 dB이다. 도 2.4에 임펄스 응답의 저주파 크기 스펙트럼이 도시된다. 명백하게, 공진들은 가시적인 불규칙성을 야기시키며, 적어도 200 Hz 이하의 주파수에서는 피크치들이 개별적으로 지적될 수 있는 것처럼 보인다 (식 2.5에 따른 f_schr이 141 Hz이다).

개략적인 관점에서의 룸 음향효과

스피커 및 청취자의 위치들이 룸 공진 주파수들의 패턴을 변경하지 않지만, 이들이 공진이 어떻게 여기되며 지각되는지에 영향을 주게 되는 것은 매우 중요하다.

도 2.5에 도시된 것과 같은 도면은 특별한 관심을 갖을 만한 시간-주파수 영역들을 밝혀주고 분리시켜는 주는 것을 도시한다. 좌측 상부 모서리에는 특별히 지적될 수 있는 분리가능한 반사 및 모드 공진의 지역이 도시된다. 이 지역은 아마도 인간의 청력이 가장 불쾌한 인조물로 여기는 지역일 것이다. 그러나 우측 하부에서는 시간 및 주파수 도메인이 모두 통계적인 프로세스로서 기술될 수 있는 분리가 불가능한 요소에 의해서 지배받는데, 즉, 룸의 음향효과 특성에만 전체적으로 의존하게 된다.

룸 크기(용적)는 시간 및 주파수 현상을 특징짓고 모델링할 때 특히 관심이 있는데, 이는 결합된 도메인에서의 제한을 개략적으로 설명하기 때문이다. 용적을 증가시키는 것은 t_stat을 상승시키며 f_schr을 낮추거나, 그 반대도 가능하다. 예를들면, 큰 용적의 콘서트 홀에서는 룸 모드 및 공진을 논의하는 것이 관련이 없을 수 있지만, 실제로 개별 반사의 수는 클 수 있다. 작은 룸에서는, 아마도 처음 두개 내지 네개의 반사가 분리될 수 있지만, 반면에 룸 공진은 수백 헤르쯔에 이르기까지 개별적으로 지배될 수 있다.

룸 음향효과의 정보를 얻을 수 있는 가장 확실한 방법은 아마도 사운드 전달 경로를 고려하는 것으로서- 사운드는 위치 P_r에서 수신될 때 까지 위치 P_s에서 룸의 임의의 잘 정의된 소스로 부터 방출된다. 수신된 사운드를 방출된 사운드에 관련시키면, 룸이 P_s 로부터 P_r까지 사운드에 정확히 어떻게 충격을 주는지를 찾는 것이 가능하다. 이와같이 고려하는 것은 합리적으로 보이는데 왜냐하면 P_s에 배치된 스피커와 P_r에 배치된 청취자를 취급하고 있기 때문이다. 이와같이 고려하는 것을 포인트-투-포인트 시나리오라고 하는데- 수학적인 의미에서 그와같다. 물론, 스피커로부터 방출된 사운드는 공간중의 단일 포인트로부터 나오지 않는데 (예를들면, 드라이버 장치들 사이의 거리로 인해서), 따라서 포인트-투-포인트 시나리오의 현실 세계 변환은 어느 정도 완화되어야 한다. 그러나 수신기 단부에서는, 수신기가 단일 마이크로 주어지면 P_r을 하나의 포인트로서 고려하는 것이 여전히 유효하다 (두귀를 가진 사람이라면, 이러한 가정은 확실히 적용되지 않는다).

MLSSA 음향효과 측정 시스템은 그러한 전달 경로 정보를 획득할 수 있다. 스피커를 통해서 최대 길이 시퀀스(랜덤한 백색 잡음 시퀀스를 닮음) s_s(t)를 측정하며 마이크에 의해서 소정의 지점에서 사운드 압력 s_r(t)를 측정함으로서, 크로스 수정에 의해서 전달 경로 임펄스 응답 h_sr(t)를 계산하는 것이 가능하다.

임펄스 응답은, 이상적으로는 무한하게 짧은 지속시간 및 무한한 대역폭을 갖는 완전한 사운드 임펄스 d(t)가 P_s로 부터 방출될 때 수신 위치 P_r에서 겪게되는 것을 설명하는 측정치이다. 박수나 권총 발사는 이러한 이상적인 임펄스에 근접한다. 그러나 그러한 신호는 잡음에 취약하며, 따라서 크로스 수정 기술이 고안되어 널리 사용되고 있다. 사실상, 임펄스 응답 h_sr(t)은 사운드에 영향을 주는 세가지 요소-즉, 스피커, 룸, 및 마이크-에 대한 정보를 가지고 있다. 이러한 세가지 요소의 영향은 분리되거나 또는 분리되지 않을 수도 있다. 일반적으로, 마이크의 기여도는 소정의 오디오 대역폭에 비해서 일반적으로 커다란 주파수 대역폭으로 인해서 간과되고 있다. 식 2.6은 시간 도메인 컨볼루션에 의해서 수신된 신호 s_r(t)에 기여하는 개별적인 임펄스 응답들로서 충격의 목록을 도시한다. s_s(t)를 d(t)로 교체하여 간단히 전체 시스템(또는 전송 경로) 임펄스 응답 h_sr(t)를 얻게된다.

MLSSA은 절대 사운드 압력을 측정하며 이러한 작업에서 룸 음향효과 획득을 위해서 사용된다. 그것은 이산-시간 시스템으로서 실제로는 응답 h(t)이 h(t)로 표시된 샘플들의 열로서 표시됨을 의미한다.

임펄스 응답 및 전달 함수

임펄스 응답 h(t)은 연속적인 시간 도메인 측정치이다. 컴퓨터 기반 측정에서 출력 경로는 이산적이다.

전달 함수는 임펄스 응답에 등가인 주파수 도메인이다. 그 관계는 식 2.7에서 참조해 볼 수 있드시 Z-변환이며, 보통은 (실제의 목적으로) H(z) 역시 샘플되어 H(z)의 유한한 수의 복잡한 값들을 제공한다. 식2.5의 Z-변환은, d(t)의 이산-시간 버전으로 s_s(t)를 교체하고 마이크로부터의 매우 작은 충격을 무시한 채로, 식2.8로 유도되는데 여기서 컨볼루션은 증배되었다.

알고리즘 설계를 수정하기 위한 디지털 신호 처리 기술.

전달 함수 분해 및 힐버트 변환

파라메터화되지 않았다 할지라도, 측정된 룸 임펄스 응답 h(n)의 Z-변환 H(z)은 식3.1에서와 같이 일반화된 디지털 IIR 필터에 의해서 모델화될 수 있다. 필수적으로, 일반화된 시스템 모델링은 분자 및 분모 다항식들을 모두 망라한다. 분자의 제곱근 a_j는 단위 원내의 전달 함수에서 제로들을 상징하며 b_j는 단위 서클 외부의 제로들이다. 따라서, c_i는 전달 함수의 단위 원 폴들의 내부를 표시하며 d_i는 외부 폴들을 표시한다.

분해를 통해서, 어떤 전달함수 H(z)은 최소 위상 부분, 올패스 부분 및 순수한 지연의 적으로 분할될 수 있다 (때로는 H_allpass(z) 역시 지연 z-n)을 포함한다). 최소 위상 부분은 폴들, 자연의 "내부" 제로들 (a_j), 및 크기 1/r (b_j)를 갖는 내부 제로 b'_j로 맵핑되는 어떤 "외부" 제로 b_j 모두로 이루어진다. 올패스 부분은 원래의 "외부" 제로들 b_j 및 인공적으로 도입된 제로들 b'_j을 소거하는 폴들로 이루어지며, 이러한 폴들은 a'_j로 표시된다. H(z)의 모든 가능한 크기 정보는 H_mph(z)에 포함되는 한편, H_allpass의 크기는 정의된 바와같이 항상 단위 크기가 될 것이다. 이와같이 정의된 최소 위상 및 전달 함수의 크기는 함께 명확하게 연계된다는 것을 알 수 있다. 최소 위상 시스템 및 올패스 시스템을 분리시키는 것은 동형의 디컨볼루션을 채용함으로서 수행될 수 있다. 응답 h(n)의 최소 위상 부분은, 도 3.1의 단계들을 이용하여, 먼저 컴플렉스 셉스트럼(complex cepstrum)을 형성하고, 이어서 이러한 도메인내의 어떤 비-인과적인 정보를 소거하고, 마지막으로 역 동작들로 시간 도메인으로 돌아감으로서 추출될 수 있다.

믹스된 위상 시스템 h_mix(n)을 반전시키는 것은 본질적으로 불안정성을 유발한다. 그러나, 흥미로운 사실은 불안정하지만 인과적인 시스템 역시 안정되지만 비-인과적인 시스템의 형태를 취할 수 있다는 것이며, 따라서 비-인과성을 허용하므로서 최대 위상 시스템들의 수정이 실제로 가능하게 된다. 룸 임펄스 응답에서 초과 위상은 지연을 도입하므로서 균등해 질 수 있다. 모든 초과 위상을 계산하기 위해서, 이상적으로는 그와 같이 부과된 비-인과성이 무한히 길게 지속되어야 하는데 이것은 당연히 불가능하다. 완전한 실용성을 위해서는, 초과 위상을 이퀄라이징하는 것은 수정 정도와 허용될 수 있는 지연량 사이의 절충이다. 최적으로는, 포인트-투-포인트 시나리오에서 h_max(n)을 이퀄라이징할 때, 어떤 인조물도 수정 지연 부분에 존재하지 않지만 비-인과성의 수정은 재생 시스템이 약간이라도 변경될 때 마다 인조물을 도입한다. 이러한 인조물은 들을수 있는데, 예를들면, 극도로 시끄러운 사전-반향 및/또는 사전-잔향이 될 수 있다.

파라메터 전달 함수 모델링

파라메터 방식에서 전달 H(z)을 모델링하는 것은 등화에서 유용하게 사용될 수 있는데, 특히 H(z)에서의 현상들이 파라메터화된 모델로 유도되는 기술에 따를 때 유용할 수 있다. 일반적으로, 식 3.2에서 시작점을 취하면, 파라메터화된 모델들은 세개의 카테고리들, MA(이동 평균) 모델들, AR(자동복귀) 모델들, 및 ARMA (MA와 AR의 조합) 모델들로 분류된다. 이동 평균 모델은 하나 이상의 b_j가 제로와 다르며 모든 a_i가 제로일 때 나타나는 것으로서 어떤 분자 다항식도 존재하지 않으며 H(z) = B(z)임을 말한다. 따라서 제로로만 모델링하는 것이 가능하며, 제로들이 주파수 크기 스펙트럼에서 하강도들을 표시하므로, MA 모델링은 아마도 모델 공진에 대한 최상의 방법일 것이다.

B(z) 다항식이 계수 b_j= 0를 갖을 때 (상수 b₀ 와는 별개로), H(z)은 자동 복귀 함수 H(z) = b₀/A(z)이다. 여기서 분자에 제곱근을 갖게 되는데 이는 크기 스펙트럼에 피크들을 야기시킨다. 이것은, 이러한 피크들이 측정된 전달 함수에서 모드 공진 피크들을 잘 닮았기 때문에 우리가 찾는 것과 더 유사하다. 자기 복귀 모델을 설정하는 한가지 방법은 선형 예측(Linear Prediction)을 통한 것이다. 선형 예측은 H(z)= 1/A(z) 모델을 가정하며 A(z) 다항식 계수 a_i를 찾기 위해서 시도하여 모델 및 측정 사이의 에러가 최소 제곱(LS) 의미에서 최소화된다. 그 순서는 말하자면 임펄스 응답 h(z)의 특별한 샘플이 이전 샘플들의 선형 조합으로서 형성 (또는 예측)될 수 있다고 가정한다.

AR 방법에 관한 한가지 중요한 점은 직선 역 등화 필터 설계를 위한 모델을 사용할 때, 등화 필터 G(z)가 FIR 필터가 된다는 것이다. FIR 필터링은 이동 평균화와 같으며, 그것은 유한한 임펄스 응답을 갖으며, 본질적으로 안정된다. AR 모델링은 지적하고자 하는 측정된 전달 함수에서의 현상을 포착하기 위한 기능으로 인해서 그리고, 그것이 간단하고 안정되고 최소의 위상 역 필터들을 생성하기 때문에 매력이 있다. 도 3.2는 저주파 룸 전달 함수의 48 LPC 모델링을 도시한다.

스펙트럼 전도, 평활 및 조절화

어떤 변경도 없이, H(z)의 순수한 전도는 일반적으로 허용되는 상당한 지연이 없이는 불가능하다. 최소 위상의 등화만이 허용된다 할지라도, H(z)을 분해하고 H_mph(z)을 전도하는 것이 가능하다. 이미 논의된 바와같은 이유들로는, 실제적인 수정 시스템들에서는 좋은 생각이 못될 것 같지만, 가능성있는 방법은 스펙트럼을 평활화하는, 즉, 1/N 옥타브 대역들에서 평균화를 수행하는 것이 될 수 있다. 이 방법으로, 협대역 효과들이 평균화되며 사실상 시간 도메인 손상 역시 부과된다. 이제 평활된 H(z)의 역 스펙트럼을 찾는 것은 문제없다. 그러한 평활이 수행될 때, 어떤 위상 정보는 초기에 손실된다. 그러나, 힐버트 변환을 사용함으로서, 새로운 위상 부분을 완전히 유도할 수 있으며 평활된 크기 부분으로부터 새롭고 복잡한 퓨리에 변환을 구성할 수 있다. 시간 도메인 및 (평활로 인해 작은 비-인과성을 설명하는데 필요한) 작은 지연을 허용하는 것으로 돌아가서, 평활된 전달 함수에 기반을 둔 최소의 위상 평활기를 얻을 수 있다.

평활이 허용되지 않(거나 아마도 조합으로 허용되지 않)으면, 전도되는 소위 전달 함수의 조절화가 수행될 수 있다. 식 3.3을 참조하면, 조절화는 ζ 상수들에 의해서 결정되는 소정의 량으로 하강도(제로잉) 효과들을 억압하며, 따라서 역 전달 함수 G(z)은 초기 딥에 대해서 같은 크기의 하강도들로 부터 영향을 받지 않는다. 이것은 AR 모델링을 이용하는 대신에 스펙트럼 전도에 의해서 저주파 평활을 설계하고자 할 때 유리할 수 있다. 그렇지만, 이러한 전도는 H(z)의 최소 위상 분해 버전에 기반을 두어야 한다.

주파수 스케일 래핑(Wraping the frequency scale)

주파수 래핑은 주파수 스케일에 대한 주의를 재분배하는 방법이다. 예를들어, 주파수 대역의 고급 사양 대신에 저급 사양에 촛점을 맞출 수 있다. 실제로, 주파수 래핑은 정각의 매핑으로서 여기서 이산-시간 시스템에서 정상 지연 요소 z-1는 식 3.4에서와 같이 1차 올패스 필터 D(z)에 의해서 교체된다.

따라서, H(z)의 비균일-해상도 주파수 표시를 얻을 수 있다. 이것은 사람 청력의 메카니즘을 생각해 볼 때 매우 유리할 수 있는데, 여기서 로그와 같은 주파수 의존 주파수 해상도가 관측된다. 정확하게 λ(0.7-0.75)를 선택하는 것은 Bark 스케일의 주파수 스케일을 닮은 주파수 스케일을 생성한다. 이제, 임펄스 응답은 래핑될 수 있으며, 등화 필터들은 래핑된 도메인에서 판단될 수 있으며, 등화 필터 응답은 디래핑될 수 있다 (부의 λ를 바로 사용하는, 동일 순서). 그러나, z-1 대신에 전술된 바와같은 D(z)을 사용하는 것은 FIR 필터들을 IIR 필터들로 전환하며, 따라서 안정성이 자동으로 보장되지 않으며(특히 큰 필터 차수에 대해서), 등화 필터들은 (사실상 등화가 래핑된 도메인에서 수행되지 않으면) 절단되어야 하는 무한한 임펄스 응답들을 갖는 단점이 있다. 이러한 WFIR 필터들은 음향학적 응용에서 필터링 용량의 더 적합한 할당을 표시할 수 있다.

초기 반사 감쇄 및 확산

룸 임펄스 응답 h(n)에서 초기의 강한 반사들을 감쇄시키기 위한 기술이 개발되었다. 이 기술은 반사들의 컨벌빙을 해소하고자 하지 않는다는 사실에 의해서 적격이며, 이는 위치 감도의 관점으로 부터 놀라게 될 수 있다. 이 알고리즘은 극도로 복잡하지는 않으며 룸 음향효과 수정 구성에 쉽게 통합될 수 있다. 이전의 섹션에서 기술된 기술에 의해서, 단지 주파수 도메인 영향만이 직접 취급되며 조치들이 시간 도메인에 긍정적인 영향을 주리라고 희망할 수 있을 뿐이다. 반사 감쇄 알고리즘은 귀찮은 시간 도메인 영향들에 대해서 취급한다. 알고리즘을 형성하는 것은 아래의 단계들을 포함하는 것으로서, 실제의 관점으로 부터 룸 음향효과 수정을 취급하는 아주 새로운 방법이다.

· 초기의 반사를 커버하는 t_C의 세그먼트 c(n)이 h(n)로 부터 추출된다.

· c(n)의 크기 스펙트럼이 평활되어 G(z)을 획득한다.

· G(z)은 반전되어 g(n)으로 역변환된다.

· g(n)은 지연 t_caus에 의해서 g_caus(n)으로 인과관계가 이루어진다.

· g_caus(n)은 특별한 윈도우로 증배된다.

반사 감쇄에 대한 대안으로서, 제 1의 강한 반사들을 분리가 가능한 현상들로서 들리지 않도록 하기 위해서, 확산 필터(또한 발명자(author)에 의해서 고안된 새로운 기술)가 적용될 수 있다. 평균 10% 감소시키위해서 지수적으로 감쇄되는 적은 백색 잡음 열(길이가 수 밀리초)은 측정된 임펄스 응답에 의해서 컨벌빙하게 된다. 초기의 강한 반사들은 시간이 지나면서 희미해지며 초기 응답 부분은 더 많은 에너지를 함유해서, 직접 사운드가 증폭되지 않으므로 명료도 지수(Clarity index)는 증가하나 DR은 증가하지 않을 것이다. 이러한 상황은 서로 근접한 비교적 낮은 크기의 많은 반사들을 갖는 것과 유사하다. 실제로, 그 크기는 매우 높을 수 있지만 작은 공간으로 인해서 그 개별 기여도들은 별로 들리지 않게 된다.

초과 위상 등화

h_allpass(n)이 주파수 크기에 대한 정보를 갖으므로, 이에 의해서 초기 응답을 컨벌브하며 단지 위상만이 변경된다. 사실상, 식3.5에 주어진 바와같이 컨볼루션을 수행하는 것은 초과 위상을 완전히 제거한다는 것을 알 수 있다. 따라서 h(n)의 최소 위상 버전만이 남게 된다. 물론 무한히 긴 열들에 대해서는, 식3.5가 결정될 수 없어서, 유한한 길이의 인과성을 선택해야 한다. 또한, 그러한 제한에는 실제적인 이유들이 있는데, 예를들면, 단지 수백 밀리초의 지연을 도입하는 것은 결합된 가청/가시 재생에서 동기화를 손상시킨다. 이것은 수정될 수 있는 초과 위상량을 감소시킨다. 또한, 사전-에코 및 사전-반향 영향들의 위험을 최소화하기 위해서, 인과성이 매우 작게 선택되어야 할 것이다.

다음에는 본 발명은 첨부된 도면을 참조하여 더 명확히 설명된다. 즉,

도 1.1은 실제 오디오 이벤트가 저장후에 어떻게 표시되어야 하는지를 원리적으로 도시한 도면,

도 1.2의 좌측은 이퀄라이저를 설계하는 방법에 대한 간략화된 블록도이며 우측은 이퀄라이저가 사용되는 방법에 대한 간략화된 블록도,

도 2.1은 룸의 스피커에 의해서 방출된 사운드로 부터의 반사들을 도시하는 한 예시도,

도 2.2는 청취실로부터의 임펄스 응답 측정치를 도시한 도면,

도 2.3은 5Hz 대역들로 모드 공진들을 예시하는 곡선도,

도 2.4는 저주파 크기 스펙트럼을 도시한 도면,

도 2.5는 특별한 관심을 갖을 만한 시간 주파수 영역들을 설명하는 도면,

도 3.1은 시간 도메인 기능이 변환 및 반전된 도면,

도 3.2는 저주파 룸 전달 함수의 48 LPC 모델링을 도시한 도면,

도 4.1은 본 발명에 따라서 사용되는 여러 알고리즘들을 예시하는 블록도,

도 4.2는 도 4.1에 따른 필터들의 상세 블록도,

도 4.3은 도 4.1의 알고리즘에서 사용된 전달 함수를 도시하는 도면,

도 4.4는 도 4.1에 따른 두개의 선택적인 블록들의 상세 블록도,

도 4.5는 본 발명에 따른 수정 시스템의 두개의 가능성있는 구성에대한 블록도,

도 5.1은 본 발명에 따른 알고리즘의 성능을 도시하는 DFT 크기 스펙트럼을 도시하는 도면,

도 5.2는 인에블된 반사 감쇄 기능을 갖는 수정 알고리즘,

도 5.3은 반사 감쇄 기능의 사용하에서수정 알고리즘의 성능을 도시하는 DFT 크기 스펙트럼을 도시하는 도면,

도 5.4는 본 발명에 따른 이퀄라이저의 최적화된 성능의 DFT 크기 스펙트럼을 도시한 도면,

도 5.5는 스피커 수정 전에 누적 스펙트럼 쇄퇴를 도시한 도면,

도 5.6은 수정후에 누적 스펙트럼 쇄퇴를 도시한 도면이다.

본 발명의 목적은 룸의 음향 파라메터들에 관련하여 룸에 배치된 스피커의 동작을 개선하는 것이다.

이 목적은 청구항 제 1항의 전제부에서 정의된 방법에 의해서 달성되는 것으로서, 이 방법은,

a) 측정된 임펄스 응답들이 하나의 알고리즘에 의해서 전처리되며 가중되며

b) 전처리 알고리즘으로 부터의 출력이 하나의 알고리즘에 의해서 분리되며 크로스-오버 필터들 및 다운 샘플링을 사용하여 적어도 두개의 주파수 대역에 적응되며

c) 상기 대역 분리 알고리즘으로부터의 출력은 적어도 두개의 주파수 대역 수정 필터 알고리즘으로 공급되며

d) 상기 대역 수정 필터 알고리즘들로부터의 출력은 지연 및 크기 정렬 설계 알고리즘으로 공급되며

e) 상기 정렬 알고리즘으로 부터의 출력은 후처리 알고리즘으로 공급되며

f) 상기 증폭기에 공급된 사운드 소스를 실시간으로 등화하기 위해서 후처리 알고리즘으로 부터의 출력을 저장 및 사용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

전처리 알고리즘으로 부터의 출력이 전형적으로 세개의 주파수 대역들로 분할되는 청구항 제 2항에 기술된 바와같이, 상기 트리 대역들은 각각 저주파, 중간주파, 및 고주파 대역들이며, 더 적응가능한 수정은 획득된 주파수 도메인 i_d에서 음향 동작의 어떤 특징에 속한다.

전처리 알고리즘으로 부터의 출력이 사전-수정 알고리즘에서의 입력으로서 사용되는 청구항 제 3항에 기술된 바와같이, 상기 사전-수정 알고리즘은 청취 위치에서 수신된 사운드상의 어떤 음향학적 충격들을 표시하는 하나 이상의 선택적인 회로로 부터 출력을 수신하기 위해 적응되는 적어도 하나의 입력을 갖으며, 상기 사전 수정 알고리즘은 주파수 대역 수정 필터 설계 알고리즘에 공급되는 출력을 갖는 것이 유리하다.

이 방법에서 전체 이퀄라이징을 룸의 물리적인 파라메터들뿐 아니라 다른 파라메터들, 예를들면, 청구항 제 4항에 기술된 바와같은 파라메터들에 적응하는 것이 가능한데, 선택적인 회로중 하나는 하나의 비반향실에서 이상적인 조건들 하에서 스피커로부터 측정된 파라메터들을 표시하거나 또는, 청구항 제 5 항에 기술된 바와같이 선택적인 회로중 하나가 심리 음향 조건들로부터 도출된 파라메터들을 표시한다.

실험들이 예시되는데, 상기 방법이 수생되어 최초 30 밀리초 내에 측정된 임펄스 응답의 반사들이 청구항 제 6항에서 대강 기술되었드시 나머지 임펄스 응답보다 더 강하게 감쇄된다.

이퀄라이징 프로세스를 떠날 때 처리된 모든 신호들이 시간상 순서가 맞도록하기 위해서, 청구항 제 7 항에 기술된 바와같이 상기 정렬 알고리즘은 대역 필터들로 부터의 출력을 동기화하기 위한 정렬 기능성을 포함하거나, 또는 청구항 제 8 항에 기술된 바와같이 상기 정렬 알고리즘은 크케일링 및 합산 기능성을 더 포함하는 것이 유리하다.

마지막으로, 청구항 제 9 항에 기술된 바와같이, 청취자가 배치된 룸의 어떤 부분에 대해서 수정이 수행되며, 얼마나 정확히 사용자가 이퀄라이징을 원하는지를 선택하는 것이 가능하다.

다시 말해서, 사용자가 매우 높은 정밀도를 원하면, 사용자는 이퀄라이징이 최적인 룸의 매우 작은 부분 또는 영역을 선택해야 하거나 또는 그 역이다.

전술된 바와같이, 본 발명은 또한 그 사용에 관한 것이다.

이러한 사용은 청구항 제 10항에 한정된다.

도 4.1에는 스피커/룸 수정 설계를 위한 구조 설정의 개략적인 구성이 도시된다. 주요 기능드은 전처리, 대역 분해, 삼-대역 수정, 및 후처리이며, 이러한 블록 구성의 내용은 다음 섹션에서 상세하 설명된다. 룸 음향효과 수정 설계 구조는 모든 파라메터들에서 융통성을 허용하는 방식으로 설정되었다. 이 설계 구조가 단일 전달 경로 임펄스 응답에서 수정을 위한 시작점을 취한다 할지라도, 이것은 더 많은 응답들의 가중된 평균에 의해서 부과될 수 있다. 상당한 피크가 발생하는 저주파 영역에서, 2 Kz 정도의 주파수 해상도가 제공되지만, FIR 필터를 사용하는 직접적인 실행은 이러한 해상도를 획득하기 위해서 약 22,000 필터 계수를 필요로 한다. 오늘날 이것은 아직도 표준 신호 처리기에서는 너무 무겁다. 그러나 높은 해상도가 저주파에서만 요구되어 이로서 시작하기 위해서는 대역 분해 및 다운-샘플링 기술이 명확하다. 삼-밴드 수정 설계에 대한 요구를 환화하고 특정 시간 도메인 수정을 부과하기 위해서, 초기 응답이 섹션 4.6에 기술된 바와같이 보조 기능들에 의해서 변경될 수 있다.

첫번째 단계로서, 초기 입력 응답이 측정된 임펄스 응답으로 부터 도출된다. 이 초기 응답은 하나의 단일 측정치에 기반을 둘 수 있거나, 또는 더 많은 임펄스 응답들 h_i(n)이 전체 대역폭내에서 또는 바람직하게는 어떤 주파수 f_{c_avrg} 바로 아래의 주파수에서 임의의 가중치를 사용하여 (간단히 스케일된 샘플들을 부가한 것으로서) 평균화될 수 있다. 이것은 평활된 응답을 입력하기 위해서 고주파에서 위치 감도를 피하거나 또는 감소하도록 하거나 또는 저주파 공진들로 부터 인지된 영향들의 더 양호한 측정을 함축적으로 수행하도록 한다. 또한 하나의 조합이 허용되는데, 즉, f_{c_avrg} 아래에서 입력 응답이 다수의 소스들로 부터 단일 수신기 위치로 응답의 평균이 될 수 있으며 f_{c_avrg} 위로는 단일 측정치가 지배할 것이다. 또한 이 지점은 한번에 하나의 전달 채널을 위한 수정을 설계하기 위한 것이다.

초기 입력 응답은 세개의 대역들로 분리되어 룸 음향효과 및 음향심리학 관점과 같은 전용 주파수 의존 수정을 고려한다. 이 대역 분리는 이러한 크로스오버 필터들로 부터 어떤 가청 영향들을 최소화하기 위해서 선형 위상 FIR 필터들을 사용한다. 네개의 주파수들이 입력되어야 한다. 즉, 낮은 그리고 높은 컷-오프 주파수들 및 두개의 크로스오버 주파수들이다. 룸의 이웃하는 Schroeder 주파수에서 하부의 크로스오버 주파수를 선택하고 6 내지 7 배 높은 상부의 크로스오버 주파수를 선택하는 것이 합리적이며 여기서 위치 감도가 어젠더를 설정한다. 높은 대역에서 초기 샘플링 속도가 유지되지만 편리를 위해서 그리고 전력 처리를 위한 배려로 중간 및 낮은 대역들은 크로스오버 주파수들의 3 내지 4배의 속도로 리샘플된다.

세개의 대역들 각각에서, 등화에 속하는 응답의 지속시간(샘플들의 길이)이 설정될 수 있으며, 따라서 주파수 해상도의 감소로 인해 고유의 평활을 부과한다. 이러한 평활은 유리한 것으로 판명될 수 있으며, 응답 지속시간을 줄이는 것은 전력을 처리할 필요성을 확실히 줄이게 된다. 주파수가 높을수록 응답이 짧아질 필요가 있다고 믿을 만한 이유들이 있다.

저주파 채널은 전형적으로 약 150 Hz의 Schroeder 주파수로 대강 제한되는데, 이는 샘플링 주파수가 1 kHz 이하라는 것을 암시한다. 이 경우에, 2 Hz 주파수 해상도는 전형적으로 500 탭 이하의 필터를 필요로 한다. 견고한 역 필터 설계 방법은 입력 응답의 AR 모델(모든 폴)에 기반을 둘 수 있다. 이 역 필터는 섹션 3에 간략하게 기술된 LPC 기술에 기반을 두며 그 차수는 가변적이다. 이러한 보상 방법은 다음과 같은 이유로 매력적이다. 즉,

· 이 방법은 특히 피크들을 압신하는데 사용되고,

· 이퀄라이징 필터가 올-제로 로서, 안정성이 항상 보장되며,

· 이퀄라이징 필터가 자동으로 최소의 위상이다.

관련된 등화 필터를 생성하기 위한 또다른 방법은 복잡한 스펙트럼을 단순히 반전시키는 것이다. 그러나, 여기서 스펙트럼은, 피크들이 동일 크기의 딥 이상으로 가중되도록 하기 위해서 전도 전에 조절된다. 이러한 방법은 최소 위상 필터들을 보장하지 않으며 (크기 스펙트럼이 사용될 때에만), 견고해 질때 LPC 방법보다 열악해지는 경향이 있다. 마지막으로, 두개의 크기가 관련된 방법들 중 하나와 함께, 입력 응답에서 초과 위상의 량은 초과 위상 응답의 미러 컨볼루션을 이용하여 보상될 수 있는데, 초과 위상 응답의 길이와 같은 지연으로 보상될 수 있다.

전술된 바와같이, 더 낮은 크로스오버 주파수가 Schroeder 주파수 정도로 선택되어야 하며, 위치 감도가 이미 fschr의 몇배로 문제가 되므로, 필터 뱅크를 통한 평활은 약 0.5 내지 1 Bark의 해상도로, 음향심리학에 의해서 동기유발이 될 수 있다. 500Hz 이상의 주파수 범위에서 이러한 해상도는 대강 1/6 내지 1/3 옥타브에 대응한다. Bark 스케일은 (음색을 포함하여) 사람의 사운드 인지에 더 관련이 있다. 중간 주파수 대역에서 다음 선택사항들이 수행된다. 즉,

· LPC 기술에 의한 AR 모델링 및 역 필터 설계

· 최소 위상 크기 스펙트럼 전도

· 사전-평활

· 사전-래핑

· 반사 확산

마지막 선택사항은 그 응답을 짧은(5ms) 지수적으로 가중된 백색 잡음 응답에 컨벌브함으로서 초기의 강한 반사들의 가정력을 감소시키는 방법이다. 이러한 "확산" 필터는 분리가능한 반사를 어느정도 손상시키는 경향이 있지만 잔향 시간 및 선명도에 소용이 없다. 또 다시, AR 모드 차수는 평활 요소 (1 옥타브 부터 1/24 옥타브까지) 및 래핑 요소와 같이 가변적이어서 인에블되면 중간 대역의 낮은 부분에 더 관심을 갖게 된다.

고주파 영역에서 등화는 바람직하게는 폭이 1/6 부터 1/3 옥타브까지의 대역에서 음조 밸런스의 수정을 위해서 감소되어야 한다. 정신 음향학적으로 동기가 부여된 Bark 주파수 스케일은 1/3 옥타브에 가까운데, 500 Hz 이상이다. FIR 필터의 응용은 본질적으로 필터 응답의 길이를 제한하기 위해서 적용되는 윈도우에 의해서 야기되는 주파수 평활을 부과한다. 고주파 대역에서 다음 선택사항들이 수행된다. 즉,

· 최소 위상 크기 스펙트럼 전도

· 사전-평활

· 반사 확산

중간 주파수 대역에서와 같이, 반사 확산이 여기서도 인에이블될 수 있으며, 목표 확산들에 대한 세개의 대안이 가능하다. 즉, 하나는 평평한 주파수 스펙트럼을 두번째는 약간 쇄퇴된 스펙트럼들(각각 10(디케이드) 당 4dB 및 7dB)이다. 이 AR 모델링 방법은 여기서는 적합하지 않은데 그 이유는 피크들에 너무 집속될 수 있기 때문이다. 그러나 여기서는 협대역 등화가 요구되지 않거나 또는 바람직하지 않기까지 하다. 총 세개 대역 이퀄라이저의 기능 블록들이 도 4.4에 도시된다.

수정 성능을 개선시키기 위해서, 또 다른 두개의 선택사항들이 사용가능하다. 양 선택사항들은(인에이블되면) 세개의 대역 이퀄라이저에 대한 초기 응답을 변경시키며, 따라서 세개의 등화 필터들은 변경된 응답에서 동작하며, 세개의 대역 이퀄라이저의 출력은 다시 한번 수정되어야 한다. 주파수 도메인으로 가고 블라인드 전도에 대한 세개의 대역 이퀄라이저 기능성을 단순화시킬 때(물론 이것은 아니다), 그 개념이 도 4.3에 도시된다. 수정되는 입력 전달 함수 H(z)는 중간에 무엇이 발생되는지에 관계없이 1/H(z)으로 종료되어야 한다. R(z)로 표시되는 보조 선택사항들을 표시하는 선형 동작들은 이 전도 후에 순차적으로 적용되어야 한다.

세개의 대역 이퀄라이저는 주로 주파수 도메인에서 동작하지만 입력 응답에서 개별 반사들을 제어하기 위해서 시간 도메인에서 동작하는 것이 필요하다. 제기된 반사 열은 차단되고, 주파수 변환되고, 조절되거나 또는 전도전에 평활되어 너무 민감한 반사 변경을 피하게 된다. 이러한 변경된 디컨볼루션 기술에 의해서, 30ms까지의 응답이 반사 감쇄 필터에 의해서 6 내지 12dB 만큼 감쇄된다. 위치 감도 문제로 인해서 그리고 처음 15 내지 30ms에서 에너지가 전혀 없는 불확실한 응답의 질로 인해서 반사 패턴을 전체적으로 소거하는 것은 바람직하지 않다. 조절 및 평활은 사후 인과성(쇄퇴를 야기시킴)을 요구하며, 마지막으로 반사 감쇄 필터는 대역 통과 여파되어 그 종작을 100 내지 1000Hz로 제한하며 또한 고주파에서 특히 완전한 소거를 감소시킨다 (도 4.4 참조). 이 반사 감쇄 알고리즘은 섹션 3에 더 자세히 기술된다.

어떤 이유로 스피커를 사전-등화하며 예를들어 스피커의 특정 변경들이 바람직할 때, 전체 입력 룸 응답에서 동작하는 알고리즘에서 그 등화 필터를 포함하는 것은 유리할 수 있다. 스피커를 등화하는 네가지 방법들이 제안된다 (도 4.4 참조).

도 4.5에는 수정 시스템의 두개의 가능성있는 구성이 도시되는데, 즉, 필터가 측정된 응답에 기초하여 설계 및 저장되는 "오프-라인" 구성과, 전기 신호들이 다운 샘플되며, 저장된 필터들에 기초하여 수정되며, 최종 수정된 신호를 형성하도록 리샘플 및 가산되는 "온-라인" 실시간 구성이다. "오프-라인" 구성에서, 각각의 대역에서 수정 설계 후에 수정 필터들은 도입된 가능성있는 지연들로 인해서 스케일 및 시간 정렬되며, 마지막으로 필터 뱅크에 저장된다. 또한, 세개의 필터들은 초기 속도까지 리샘플되며 하나의 FIR 필터로 모아지는데, 이는 주로 평가를 위한 것이다. 페이드 아웃 윈도우가 적용되며(이 또한 평가를 위한 것임), 초기 응답에서와 같이, 250Hz 내지 5kHz에서 수정된 응답이 동일 에너지를 갖도록하기 위해서 최종 필터가 스케일된다.

룸 음향효과 이퀄라이저 성능의 예들

대역 분해/다운 샘플링에 대한 응답 입력은 150Hz 이하에서는 두개의 응답들의 동일하게 가중된 합으로서 합성되며 (스테레오 스피커들 및 하나의 측정 점), 150Hz 이상에서는 어떤 평균도 수행되지 않는다. 이 평균은 두개의 스피커 위치들에 의해서 별도로 유발되는 것들 대신에 일반적인 공진 현상들을 더 양호하게 포착하기 위해서 도입된다. 그러나 그 댓가로 개별 전달 함수들의 수정이 약간 덜 정밀하게 된다. 마지막으로, 그 공진은 총 에너지가 1 이 될 때 까지 스케일된다.

세개의 대역 이퀄라이저의 크로스-오버 주파수들은 각각 150Hz 및 900Hz로 설정되었다. Schroeder 주파수는 95Hz로서 150Hz이상에서는 어떤 개별 공진 현상도 발견되어서는 안되며, 더 높은 주파수에 적용되기에는 너무 미묘한 중간 주파수 대역 수정들로 인해서 900Hz가 선택된다. 사실상 700Hz 및 1.5kHz 사이의 어떤 크로스오버 주파수가 충분할 수 있지만, 전술된 바와같이 선택된 특정 알고리즘의 크로스오버가 900Hz인 것으로 판명되었다. 최저 및 최고의 수정 주파수들은 각각 25Hz 및 22Hz로 설정된다. 144 및 25인 다운 샘플링 인수들과 같은 크로스-오버 주파수들(이들은 422Hz 및 2430Hz 이다)인 1.5에 새로운 나이키스트 주파수들을 주기 위해서 다운-샘플링이 수행된다.

크로스-오버 필터들은 모두 선형-위상 FIR 필터들이며, 그 차수들은 이상적인 임펄스의 다운 샘플된 대역들을 가산할 때 결과가 필터되지 않은 이상적인 임펄스에 가능한 한 근접하여 나오는 기준으로부터 선택되었다. 또한, (모두 크로스-오버 주파수를 위한) LP 및 HP 필터들의 경사도는 개략적으로 동일해야 한다. 이에 따라서 저역 통과 필터 차수(탭)가 18, 28 및 18이며, 고역 통과 필터 차수가 28, 84 및 560 이 된다.

저주파 대역에서는 전달 함수를 기술하는 AR(오토리그레시브) 모델을 계산하는 것이 선택된다. 이러한 모델, 1/A(z)은 폴들로만 이루어지며 따라서 모드 공진 피크들을 양호하게 설명한다. AR 모델은 선형 예측 코딩(LPC)에 의해서 찾을 수 있으며, A(z) 다항식에서 계수들의 수는 48로 설정되는데 24개의 이차 폴들의 효과와 닮았다. 24개의 그러한 폴들은 150Hz 까지 분리가능한 공진들을 모델화하는데 충분하다고 가정(확인)된다. A(z) 다항식을 FIR 등화 필터로서 사용하는 것은, 전달 함수에서 바람직하지 않게 자연 딥으로 에너지를 넣지 않고도 전달함수에서 특성 피크들을 제거하게 된다. 이러한 피크 감쇄을 통한 에너지의 손실을 보상하기 위해서, 전체적인 저역이 1.5dB 증폭된다. 저역에서, 등화는 500ms의 전체 입력 응답에서 동작하여 2Hz의 본질적인 평활을 야기시킨다.

중간 대역에서만 입력 공진의 최조 150ms가 사용되며(이는 저역에서와 같이 협대역 피크 현상들에 그다지 많은 주의를 기울이고 싶지 않으므로 실제로 바람직한 7Hz의 최대 주파수 해상도를 부과한다), 여기서 AR 모델링 기술이 적용된다. 섹션 3에 기술된 바와같은 주파수 래핑 기술을 이용하여, 저주파에 더 촛점을 맞추는 것이 가능하며, 0.72의 래핑 인수를 이용하여 LPC 수학은 400Hz 이상의 주파수보다 150 내지 400Hz 대역에 더 주의를 기울인다. 주파수가 증감함에 따라서 AR 폴들에 의해서 쉽게 모델화된 전달 함수 현상들은 더 적어지게 되는데, 즉, AR 모델링 및 주파수 래핑을 결합하기 위한 양호한 이유들이 존재할 수 있다.

고주파 대역은 처음 50ms를 처리하여 20Hz의 주파수 해상도를 산출한다(이는 비교적 광대역 등화만이 여기서 수행되어야 한다는 사실과 잘 부합된다). 이 대역에서 곧바른 스펙트럼 전도가 적용되지만 전도 전에는 입력 응답 스펙트럼이 사분의 일 옥타브로 더 평활된다. 이 평활은 어떤 위상 정보를 제거하지만, 이는 힐버트 변환 관계를 이용하여 저장된다. 전환후에는 스펙트럼은 약간 쇄퇴된 함수(1kHz로 부터 10kHz 까지는 -4 dB)에 의해서 가중되는데 이는 룸 임펄스 응답들에서 자연 고주파 감쇄와 닮았으며, 마지막으로 시간 도메인 FIR 필터로 다시 변환된다.

도 5.1에 알고리즘 성능이 도시된다. 그레이 플롯은 수정 설계 구조 및 그 스펙트럼에 대한 응답 입력을 도시하며, 블랙 곡선은 각각 수정된 임펄스 응답 및 스펙트럼을 도시한다. 특히 스펙트럼 플롯에서 수정 효과를 보는 것이 쉽다.

이제, 반사 감쇄 기능성을 고려한다. 입력 응답은 다시 한번 평균화된 저주파 위치이지만, 이제 세개의 대역 이퀄라이저 전에는, 반사 감쇄 기능이 인에이블된다. 처음 10ms 동안 반사들은 약 8 dB에 대해서는 감소되도록 설정되며(그렇지만 섹션 3에 도시된 바와같이 모두가 제거되는 것은 아님), 이는 도 5.2에 명확히 도시된다. 향상된 (반사가 감쇄된) 응답을 삼-대역 이퀄라이저를 통과시키는 것은 최종 주파수 스펙트럼에 많은 영향을 미치지 않는다(도 5.3 참조). 동일 알고리즘 파라메터들이 사용되며 출력 응답이 수정 설계 구조에 따라서 반드시 그래야 하드시 출력 응답이 반사 감쇄 필터로 수정된 포스트이므로, 그것은 여전히 양호하고 예상하기에 많은 초기 알고리즘에 대한 것으로서 매우 많아 보인다.

수정 설계 구조의 대체 용도들

이 알고리즘의 목적은 주관적인 성능이 논제가 아닐 때 마다 매우 정밀한 수정에 이르도록 설계 구조를 구성하는 것이 가능함을 보여주는 것이다. 입력 응답에 대해서는, 청취 위치들에 대해서든 저주파의 스피커 위치들에 대해서든, 어떤 평균화도 수행되지 않는다. 모두 세개의 대역에 대해서 처리된 응답 길이는 500ms이다. 낮은 대역 및 중간 대역 모두에서 매우 상세한 AR 모델링이 적용되는데, 저역에서는 120개의 계수들을 이용한다. 중간 대역에서는 어떤 평활 및 사전-래핑도 수행되지 않으며, 288 LPC 계수들 만큼이 사용된다. 또한, 높은 대역에서는 평활 및 쇄퇴되는 타겟 함수들이 생략된다. 따라서 신호 처리의 관점에서, 세개의 대역에서 발생하는 동작들은 다소간에 많은 수의 LPC 계수들로 인해서 제어된 그리고 견고한 방식으로만) 총 스펙트럼 전환의 동작과 닮았지만, 이는 최소 위상 방식에서 발생된다. 스펙트럼 전환은 초과 위상과는 별개로 평범한 것으로서, 이는 더 높은 정밀도에 조율되는 삼-대역 기술이 사용되는 까닭이다. 객관적인 성능은 도 5.4에 도시된 바와같이 탁월하다.

수정 설계 구조 역시 스피커들만을 등화하는데 꽤 적합하다. 무반향적으로 측정된 스피커는 설정된 룸 수정에서 사용되었을 때와 같이 수정 알고리즘의 동일하게 최적화된 파라메터들에 종속되었다. 도 5.5 및 5.6은 수정 전후의 누적 스펙트럼 쇄퇴들을 도시한다. 등화는 두 도메인에서 매우 현저하다.

Claims (10)

1. 결합된 스피커/룸 전달 함수를 갖는 하나의 룸에 배치된 스피커로 부터 사운드를 디지털로 등화하는 방법으로서, 상기 방법은 상기 룸내에 마이크를 배치하며, 하나의 증폭기를 통해서 하나의 스피커로부터 하나 이상의 펄스를 방출하며, 소정의 청취 위치에서 임펄스 응답을 측정하는 단계를 포함하며, 상기 방법은,

   a) 측정된 임펄스 응답들이 하나의 알고리즘에 의해서 전처리되어 가중되며;

   b) 상기 전처리 알고리즘으로 부터의 출력이 하나의 알고리즘에 의해서 분리되며 크로스-오버 필터들 및 다운 샘플링을 사용하여 적어도 두개의 주파수 대역에 적응되며;

   c) 상기 대역 분리 알고리즘으로부터의 출력은 적어도 두개의 주파수 대역 수정 필터 알고리즘으로 공급되며;

   d) 상기 대역 수정 필터 설계 알고리즘들로부터의 출력은 지연 및 크기 정렬 알고리즘으로 공급되며;

   e) 상기 정렬 알고리즘으로 부터의 출력은 후처리 알고리즘으로 공급되며;

   f) 상기 증폭기에 공급된 사운드 소스를 실시간으로 등화하기 위해서 후처리 알고리즘으로 부터의 출력을 저장 및 사용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 등화 방법.
2. 제 1 항에 있어서,

   상기 전처리 알고리즘으로 부터의 출력은 전형적으로 세개의 주파수 대역들로 분할되며, 상기 세개의 대역들은 각각 저주파, 중간주파, 및 고주파 대역들인 것을 특징으로 하는 등화 방법.
3. 제 1 또는 제 2 항에 있어서,

   상기 전처리 알고리즘으로 부터의 출력은 사전-수정 알고리즘에서 하나의 입력으로서 사용되며, 상기 사전-수정 알고리즘은 청취 위치에서 수신된 사운드상의 어떤 음향학적 충격들을 표시하는 하나 이상의 선택적인 회로들로 부터 출력을 수신하기 위해 적응되는 적어도 하나의 입력을 갖으며, 상기 사전 수정 알고리즘은 주파수 대역 수정 필터 설계 알고리즘에 공급되는 출력을 갖는 것을 특징으로 하는 등화 방법.
4. 제 3 항에 있어서,

   상기 선택적인 회로들 중 하나는 하나의 비반향실의 이상적인 조건들 하에서 스피커로부터 측정된 파라메터들을 표시하는 것을 특징으로 하는 등화 방법.
5. 제 3 항 또는 제 4 항에 있어서,

   상기 선택적인 회로중 하나가 음향심리학적 조건들로부터 도출된 파라메터들을 표시하는 것을 특징으로 하는 등화 방법.
6. 제 2 내지 제 5 항에 있어서,

   처음 30ms에서 측정된 임펄스 응답의 반사들이 나머지 임펄스 응답에서 보다 더 강하게 감쇄되는 것을 특징으로 하는 등화 방법.
7. 제 1 내지 제 6 항에 있어서,

   상기 정렬 알고리즘은 대역 필터들로 부터의 출력을 동기화하기 위한 정렬 기능성을 포함하는 것을 특징으로 하는 등화 방법.
8. 제 1 내지 제 7 항에 있어서,

   상기 정렬 알고리즘은 크케일링 및 합산 기능성을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 등화 방법.
9. 제 1 내지 8 항에 있어서,

   상기 수정은 청취자가 배치된 룸의 어떤 부분에 대해서 수행되는 것을 특징으로 하는 등화 방법.
10. 스피커들의 다중 채널 설정에서 제 1 내지 제 9 항에 따른 방법의 용도.