9

ВСТУП

Актуальність проблеми: вимірювання акустичних параметрів

приміщень та шумів важливе для вибору і контролю приміщень телевізійних

студій, концертних залів тощо. Розроблені програми надаватимуть можливість

вимірювати акустичні параметри приміщення та псофометричні шуми за

допомогою лише ноутбука із мікрофоном та гучномовцем.

Об’єкт дослідження: процес вимірювання акустичних параметрів

приміщень та псофометричних шумів.

Предмет: комп’ютерні методи вимірювання акустичних параметрів і

псофометриних шумів приміщень.

Мета і завдання: підвищення точності і розширення діапазону

вимірювання акустичних параметрів приміщень та псофометричних шумів

приміщень шляхом створення комп’ютерного методу та алгоритму

вимірювання. Для цього необхідно дослідити існуючі методи вимірювання

параметрів приміщень та шумів, запропонувати метод, що дозволяє комплексно

відображати параметри приміщень та шуми та імплементувати його в

програмний код.

Методи дослідження: систематизація та вибір оптимальних методів

вимірювання з використанням аналітичних, статистичних моделей

розповсюдження звукових коливань, а також експериментальні дослідження.

Алгоритмічні методи та методів цифрової обробки сигналів.

Матеріали дослідження утворюють цілісний комплекс, що складається з

матеріалів теоретичних досліджень, алгоритмів та програмного забезпечення

для вимірювання акустичних параметрів приміщень та псофометричних шумів.

Наукова та практична цінність роботи:

– запропоновано метод вимірювання акустичних параметрів

приміщень за допомогою полігармонійних сигналів;

– покращено вимірювання псофометричних шумів за допомогою

спектрального аналізу із використанням цифрової фільтрації;

10

– досліджено залежність результатів вимірювань від характеристик

комп’ютерного апаратного забезпечення;

– оптимізовано інтерфейс користувача програми та спосіб графічного

представлення результатів вимірювань.

Практичним результатом роботи є комп’ютерні програми для

вимірювання акустичних параметрів та псофометричних шумів приміщень.

Застосування розробок дає можливість використовувати нові режими роботи

аналізатора параметрів звукових трактів АПЗТ-А3.

Апробація результатів дослідження: результати дослідження

доповідались на XLIV регіональній науково-технічній конференції

професорсько-викладацького складу, співробітників та студентів Вінницького

національного технічного університету 2015 року та опубліковані у

електронному науковому виданні матеріалів конференції [1-2].

Положення, що їх винесено на захист:

– метод вимірювання акустичних параметрів приміщень за

допомогою полігармонійних сигналів дає можливість одночасного

вимірювання часу реверберації на різних частотах;

– вимірювання псофометричних шумів за допомогою спектрального

аналізу із використанням цифрової фільтрації да можливість зімітувати

частотну характеристику слуху людини;

– оптимізований інтерфейс програми та спосіб графічного

представлення результатів вимірювань спрощує роботу над вимірюваннями.

Логіка дослідження зумовила наступну структуру роботи: вступ, 4

розділи, висновки, список використаних джерел із 29 найменувань, 7 додатків.

Загальний обсяг – 109 сторінок.

11

1 ОГЛЯД АКУСТИЧНИХ ПАРАМЕТРІВ ПРИМІЩЕНЬ ТА

ПСОФОМЕТРИЧНИХ ШУМІВ ТА АНАЛІЗ МЕТОДІВ ЇХ

ВИМІРЮВАННЯ

В даному розділі розглядаються властивості звукових коливань та їх

параметри. Проводиться огляд і аналіз властивостей звукових коливань в

приміщеннях різного типу та можливості їх комп’ютерного вимірювання.

Визначаються основні параметри приміщень, а також можливості вимірювань

звукових параметрів приміщень за допомогою комп’ютерних засобів.

1.1 Систематизація акустичних параметрів приміщень

У закритих приміщеннях більш-менш великого розміру слухач

сприймає, крім прямого звуку, ще й ряд його запізнілих повторень,

обумовлених відображеннями від обмежуючих поверхонь і швидко

наступаючих один за одним. Під час відбиття звуку, його енергія поглинається,

кожні наступні повтори стають більш слабшими. За умов вимкнення джерела

звуку, кількість відображеної енергії буде затухати до моменту її повного

зникнення. Процес поступового затухання звуку називається реверберація [3].

Тривалість реверберації є найважливішим чинником, що визначає акустичну

якість залів. При надмірно повільному згасанні звучання мови і музики

виявляється недостатньо чітким, при короткій реверберації мова звучить

занадто глухо, а музичні звучання втрачають злитість і виразність. Навіть при

оптимальному значенні часу реверберації акустичні властивості зали можуть

дуже відрізнятися на різних направленнях через відмінність в шляхах, котрі

проходять відображення від джерела звуку до слухача. Найбільш сприятливі

умови різні не тільки для мови і музики, а й для музичних творів різного

характеру (камерна, естрадна, симфонічна музика). Тому акустичне

проектування концертних залів (вибір форми, розміщення слухачів, обробка

обмежуючих поверхонь розсіюючими і поглинаючими конструкціями,

12

застосування підвісних відбивачів і т.д.) нерідко вимагає компромісних рішень.

У залах великої місткості умови чутності можуть бути поліпшені

застосуванням електроакустичних систем.

Коли звукова хвиля падає на перешкоду, одна частина звукової енергії

поглинається перешкодою, інша – відбивається від перешкоди і третя –

перевипромінюється перешкодою.

Раніше до складу архітектурної акустики включали питання ізоляції

приміщень від проникаючих ззовні звуків; тепер ці проблеми виділилися в

самостійну область - будівельну акустику. Методами архітектурної акустики

користуються також в техніці боротьби з шумом в приміщеннях [4]. При

експериментальному дослідженні акустичних властивостей приміщень часто

використовують імпульсний сигнал як джерело звуку. При цьому фіксують

послідовність прийнятих прямого та відбитіх від поверхонь сигналів.

В архітектурній акустиці розрізняють більш сувору хвильову теорію і

менш сувору, але більш зручну для технічних розрахунків геометричну, в якій

напрям поширення і межі основної частини потоку звукової енергії, яку

переносять падаючими на перешкоду або відбитими звуковими хвилями,

зображують прямими променями. Геометричні уявлення тим більше

правомірні, чим менше довжина звукової хвилі в порівнянні з розмірами

перешкоди. У загальному випадку, ранні відбиття містять більше енергії, ніж

ревербераційні відображення. Крім того, ранні відбиття безпосередньо залежать

від геометричних форм приміщення і є унікальними для кожної конкретної

точки приміщення. Таким чином, акустичні параметри кожної точки

приміщення визначаються поєднанням прямого звуку і ранніх віддзеркалень,

що приходять в цю точку [5].

1.2 Типи приміщень за акустичною характеристикою

Об'єктивні параметри, отримані за допомогою хвильової, статистичної

або геометричної теорії, такі як час реверберації, структура резонансних частот,

13

час і напрямки приходу ранніх віддзеркалень і ін., є основою для оцінки

акустичних властивостей різних приміщень (концертних залів, студій,

театральних залів, аудиторій та ін.). Однак оскільки проблему розшифровки

процесу формування просторового слухового образу на основі отриманої

інформації про об'єктивні параметрах не можна вважати остаточно вирішеною,

то в оцінці якості звучання музики й мови в різних залах істотну роль

відіграють суб'єктивні оцінки. Значні зусилля були докладені за останні роки

різними дослідниками до встановлення зв'язку між об'єктивно вимірюваними

параметрами звукового поля в приміщеннях і суб'єктивною оцінкою якості

звучання музичних і мовних програм в них [6]. З цих питань в літературі

опубліковані численні (іноді суперечливі) результати. Найбільш детальні

дослідження були виконані Л. Беранек [7] і М. Шредером.

Суб'єктивна оцінка акустики приміщень для музичних і мовних програм

представляє значні труднощі, оскільки вимагає вирішення наступних проблем:

вибір методу оцінки; вибір критеріїв оцінки; встановлення їх зв'язків з

об'єктивними параметрами та ін. Вибір методу оцінки: всі використовувані

методи являють собою спеціально організовані тести на прослуховування, які

проводяться одним з таких способів:

– в штучно створених умовах, наприклад в синтезованому звуковому

полі, створюваному в заглушеній камері розподіленої системою гучномовців;

– за допомогою стереофонічних записів, зроблених у випробовуваних

залі на «штучної голові» для подальшого прослуховування через головні

телефони;

– шляхом безпосереднього прослуховування оркестру чи виконавців у

випробовуваних залах досвідченими експертами з подальшою статистичною

обробкою їх оцінок [8].

У будь-якому випадку результати суб'єктивних оцінок акустики

приміщень істотно залежать від вибору експертів: їх загальної та музичної

культури, досвіду прослуховування, смаків, професії тощо. Д. Вибір критеріїв

оцінки: одна з перших спроб скласти «словник» критеріїв суб'єктивної оцінки

14

акустики музичних залів була зроблена саме Л. Беранек [7]. На основі

особистого досвіду, а також бесід з відомими диригентами, музикантами,

досвідченими слухачами він вибрав з численних суб'єктивних оцінок різних

залів (теплий, холодний, порожній, глухий і ін.) Вісімнадцять найбільш

вживаних суб'єктивних критеріїв, а з них запропонував десять найбільш

значущих і незалежних. Хоча ця методика викликала ряд заперечень фахівців,

вона послужила поштовхом до численним дослідженням. В даний час деякі з

результатів цих досліджень введені в стандарти. До найбільш поширених

суб'єктивними критеріями оцінки акустичної якості приміщень належать:

життєвість (liveness), повнота звуку (fullness), различимость, або ясність

(definition, clarity), інтимність (intimacy), теплота (warmth), просторовість

(spaciousness), гучність (loudness), баланс (balance), ансамбль (ensemble), тембр

(timbre), а також негативні чинники - відлуння, пурхають луна, що заважають

шуми. У ряді робіт пропонуються додатково і інші параметри, наприклад

однорідність (uniformity), атака (attack), текстура (texture).

Перш ніж приступити до встановлення зв'язків суб'єктивних оцінок

якості звучання і об'єктивних параметрів, була виконана загальна класифікація

всесвітньо відомих концертних залів за якістю звучання в них різних музичних

творів на основі анкетних опитувань музикантів, музичних критиків, опитаних

слухачів і т. д. В результаті всі розглянуті зали (більше п'ятдесяти в різних

країнах світу) були об'єднані в три групи - А, В, С - відповідно до якості

звучання виконуваних в них творів. Відповідно в цих залах були проведені

вимірювання об'єктивних параметрів ревербераційного процесу [9].

Проте дослідження по суб'єктивній оцінці якості звучання в різних

приміщеннях змусили ввести цілий ряд додаткових параметрів, більш тонко

характеризують ревербераційний процес. Ось деякі з них:

– «ранній звук» визначається як прямий звук і віддзеркалення, що

надійшли в перші 80 мс після приходу прямого звуку. Причому істотне

значення має напрямок приходу цих ранніх звуків. Так, наприклад, звуки, що

15

прийшли від бічних стін в перші 80 мс, створюють відчуття просторового

розширення джерела звуку, що покращує якість сприйняття музики;

– «гучність ранніх звуків» визначається енергією прямого звуку і

енергією відображених звуків, що прийшли в перші 80 мс;

– «гучність реверберуючого звуку» визначається загальною звуковий

енергією, яка досягає слухача після 80 мс;

– «ранній час реверберації» - час загасання звуку після вимкнення

джерела, коли рівень звукового тиску зменшується на 10 дБ. Крім того, для

зіставлення з суб'єктивними оцінками використовується також час реверберації

(ВР) при спаді звукового тиску від -5 до -35 дБ при заповнених залах;

– «коефіцієнт внутрішньослухової крос-кореляції» (КВСКК)

визначається як коефіцієнт кореляції сигналів, що надійшли на два вуха

(зазвичай використовується час інтеграції від 0 до 80 мс в трьох октавних

смугах з центральною частотою 500, 1000 і 2000 Гц). Цей коефіцієнт

характеризує ступінь відмінності звукових сигналів на двох вухах як за часом

їхнього приходу, так і по амплітуді.

Крім цих, використовується для порівняння з суб'єктивними оцінками і

цілий ряд інших параметрів (еквівалентна реверберація, розподіл рівнів

звукового тиску та ін.). Порівняння результатів суб'єктивних експертиз,

виконаних у вищевказаних залах, з наведеними вище параметрами показало,

що є чітка зв'язок між загальним враженням від акустики залу і часом

реверберації [8]. У кращих концертних залах, обраних за результатами

суб'єктивної експертизи, середній час реверберації дорівнює 2,02 с.

1.3 Аналіз основних параметрів звукових хвиль

Одними з головних характеристик звукової хвилі є її довжина

(обумовлена кількістю періодів/циклів зміни тисків за одиницю

часу), амплітуда (максимальна різниця між найвищим і найнижчим тиском

усередині одного циклу), форма хвилі й таке інше [10].

16

Відстань, яку звукова хвиля проходить зі швидкістю звуку за один цикл

на певній частоті, називається довжиною хвилі (λ). Під повним циклом мається

на увазі підвищення тиску повітря, проходження його через точку найбільшого

тиску, потім зниження тиску, проходження через «нульову відмітку», подальше

зниження тиску із проходженням через точку максимального розрідження, а

потім підвищення тиску до вихідної величини. Таким чином, один цикл містить

у собі два напівцикли: напівцикл тиску й напівцикл розрідження (рис. 1.1).

Кількість повних циклів змін тиску за одиницю часу називається частотою (f).

Частота звукової хвилі вимірюється в кількості повних циклів за секунду, а

саме – у герцах [8].

Рисунок 1.1 – Звукова хвиля синусоїдальної форми,

де В - точка найвищого тиску;

D - точка максимального розрідження;

A-C - напівцикл тиску;

C-D - напівцикл розрідження.

Поширюючись у приміщенні від свого джерела (гучномовця, музичного

інструмента і т. ін.) звукова хвиля розширюється, поки не досягне граничних

поверхонь цього приміщення: стін, підлоги, стелі, ін. Частина енергії звукової

хвилі (особливо в низькочастотному діапазоні) проходить крізь стіни, частина

поглинається всередину стін, а частина відбивається назад у середину

17

приміщення. У різному ступені всі три види розподілу звукової енергії присутні

практично у всіх випадках.

Відбита звукова хвиля, втративши частину енергії, змінить напрямок і

буде поширюватися, поки не досягне інших поверхонь приміщення, від яких

вона знову відіб’ється, втративши при цьому ще частину енергії, і т.д. Так буде

тривати, поки енергія звукової хвилі остаточно не згасне.

Якщо довжина периметру окружності дорівнює одному циклові

синусоїди (відстань від А до Е), то по мірі обертання радіальна лінія цієї

окружності буде показувати кут, котрий відповідає значенню фази синусоїди в

конкретній точці (рис. 1.2) [11].

Рисунок 1.2 – Гармонійна хвиля; амплітуда і фаза

При зіткненні звукової хвилі з поверхнею вона частково відбивається

під тим же кутом, під яким вона падає на цю поверхню, але фаза звукової хвилі

при цьому не змінюється. Тому звукова картина може бути представлена у

вигляді рисунку 1.3.

18

Рисунок 1.3 – Фазова залежність віддзеркалених хвиль,

де λ – довжина хвилі.

Звукові хвилі на різних частотах (а, значить, і різної довжини), що

випромінюються джерелом звуку з однією і тією ж фазою, після проходження

однакової відстані досягають поверхні з різною фазою.

Відомо, що зміна фази на 180° приводить до зміни полярності. Тому,

якщо змішати два сигнали однакової частоти й амплітуди, але незбіжні на 180°

по фазі, то ці сигнали будуть взаємно компенсуватися.

Поворот фази сигналу на 360° або 720° дорівнює відповідній кількості

повних циклів, а це означає повернення до нульового значення фази [12].

Отже, при зіткненні звукової хвилі з поверхнею фаза звукової хвилі не

змінюється. Також було з’ясувало, що між відстанню, пройденою звуковою

хвилею, і фазою існує залежність. А це означає, що при досягненні граничної

поверхні фаза звукової хвилі залежить від відстані від джерела звуку до

поверхні й від частоти цієї звукової хвилі. Хвилі з різною частотою,

розповсюджуючись від одного джерела, доходять до відбиваючої поверхні з

різною фазою. Фазу відбитої звукової хвилі можна розрахувати із сумарної

відстані, що пройшла хвиля від свого джерела до граничної поверхні й назад.

19

Якщо ця сумарна відстань, розділена на довжину хвилі, дає ціле число, то фаза

хвилі на початку й наприкінці її шляху збігається [11].

1.4 Процес реверберації звуку в приміщеннях

Реверберація — залишкове «післязвуччя» у закритих приміщеннях.

Утворюється внаслідок багатократного відбиття від поверхонь та одночасного

поглинання звукових хвиль. Реверберація характеризується проміжком часу (у

секундах), протягом якого сила звуку зменшується на 60 дБ [9].

Явище реверберації полягає у суперпозиції різних сигналів луни від

одного джерела звуку. Ефект реверберації можна спостерігати в закритих

приміщеннях після вимкнення джерела звуку. Художньо-естетичне враження,

що створюється реверберацією, залежить від контексту звукового твори і

визначається у вищих відділах головного мозку. Зазвичай надлишкова

тривалість реверберації призводить до неприємного гулу, "порожнечі"

приміщення, а недостатня - до різкого уривчастого звучання, позбавленого

музичної "соковитості". Штучно створювана реверберація в певних межах

сприяє поліпшенню якості звучання, створюючи відчуття приємного

"резонансу" приміщення [7].

При запису мови, співу, музики, а також створенні різних шумових

ефектів використання штучної реверберації є складовою частиною загальної

обробки аудіосигналу. Такий вид обробки визначається як технічними умовами

проведення запису, так і художньо-естетичними завданнями. Реверберацію

використовують для поліпшення та підкреслення художньої виразності

мовлення, співу, звучання окремих музичних інструментів. Так, наприклад, при

записі музичних програм у приміщенні з незадовільною акустикою або малого

для даного складу виконавців обсягу зазвичай не вдається отримати необхідне

співвідношення між гулкістю і чіткістю звучання. У цьому випадку

застосування штучної реверберації дозволяє домогтися поліпшення якості

звучання музичної програми. Аналогічно, реверберація допомагає створити

20

необхідне акустичне забарвлення голосу або інструменту при записі вокаліста

або соло інструменту, коли він "тоне" у звучанні ансамблю, що

супроводжує [4].

За допомогою реверберації можна створити ефект наближення і

віддалення джерела звуку. Для цього поступово змінюють рівень реверберації,

створюючи ілюзію зміни акустичного відносини, а значить, і враження зміни

звукового плану. При озвучуванні відеофільму або звуковому оформленні

презентації нерідко виникає потреба підкреслити акустичний стан того чи

іншого місця дії. Для цього також використовують ефект реверберації.

Внаслідок інерційності слуху людина має здатність зберігати

(інтегрувати) слухові відчуття, об'єднувати їх в загальне враження, якщо вони

тривають не більше 50 мс (точніше 48 мс). Тому до корисного звуку додаються

всі хвилі, які досягають вуха протягом 50 мс після вихідного звуку.

Запізнюванню на 50 мс відповідає різниця в шляху 17 м. Концентровані звуки,

що приходять пізніше, сприймаються як луна. Відбиття від перепон, що

укладаються в зазначений проміжок часу, є корисними, бажаними, так як вони

збільшують відчуття гучності на значення, що доходять до 5 - 6 дБ,

покращують якість звучання, надаючи звуку "жвавість", "пластичність",

"об'ємність" [8]. Час реверберації зазвичай визначають як час, протягом

якого гучність сигналу зменшується на 60 дБ (або до 1/1000000 первісного

значення). Такий час позначають математичними символами . Час

реверберації є об'єктивною оцінки параметрів звукового дизайну, що окреслює

поглинання звуку.

Час затримки залежить від багатьох чинників, зокрема:

розмір і форма приміщення;

тип і розподіл будівельних матеріалів;

частоти звуку;

положення джерела звуку;

вологості і температури.

21

Для обчислення часу реверберації використовують формулу, яка

належить Себіну, першому досліднику архітектурної акустики:

, (1.1)

де — це об'єм приміщення;

А — загальний фонд звукопоглинання.

, (1.2)

де ai – коефіцієнт звукопоглинання (залежить від матеріалу, його

дисперсних, або фрикційних характеристик);

Si – площа кожної поверхні [13].

Досить істотно впливає час запізнювання початкових відображень по

відношенню до моменту приходу прямого звуку і відносно один одного.

Тривалості запізнювання повинні бути різними для найкращого звучання мови і

музики. Хороша розбірливість мови досягається, якщо перший сигнал

надходить не пізніше 10 - 15 мс після прямого, а всі три повинні займати

інтервал часу 25 - 35 мс. При звучанні музики найкраще відчуття просторовості

і "прозорості" досягається, якщо перше відбиття приходить до слухача не

раніше 20 мс і не пізніше 30 мс після прямого сигналу. Всі три запізнілі сигнали

повинні розташовуватися в проміжку часу 45 - 70 мс [14].

Найкращий просторовий ефект досягається, якщо рівні запізнілих

початкових сигналів незначно відрізняються один від одного і від рівня

прямого сигналу. При підключенні до структури початкових відображень

решти відзвуку найбільш сприятливе звучання виходить в тому випадку, коли

друга частина процесу починається після всіх дискретних відображень.

Підключення ж процесу реверберації відразу ж за прямим сигналом погіршує

якість звучання [15].

22

При забезпеченні оптимальної структури початкових (ранніх)

відображень звучання музики залишається хорошим навіть при значному (на

10 – 15%) відхиленні часу реверберації від рекомендованого. Досягнення

оптимального запізнювання відбитих сигналів по відношенню до прямого звуку

висуває вимогу до мінімального обсягу приміщення, яке не рекомендується

порушувати. Тим часом при проектуванні приміщення вибирають його розміри,

з заданої місткості, тобто вирішують задачу чисто економічно, що неправильно.

Навіть у невеликому концертному залі оптимальну структуру ранніх

віддзеркалень можна отримати лише при заданих висоті і ширині залу перед

естрадою, менше яких спускатися не можна. Відомо, наприклад, що звучання

симфонічного оркестру в залі з низькою стелею істотно гірше, ніж в залі з

високою стелею [4].

1.5 Амплітудно-частотна характеристика реверберації

Будь-який складний звук складається з ряду різних по частоті коливань,

співвідношення рівнів яких для цього звучання є абсолютно визначеними.

Природно, що при звукопередаче первинні співвідношення між

частотними компонентами звуку мають бути збережені. У зв'язку з цим, якість

будь-якої ділянки звукового каналу оцінюється його амплітудно-частотною

(скорочено частотною) характеристикою, для позначення якої часто

використовують абревіатуру АЧХ. Під АЧХ розуміють графік залежності

коефіцієнта передачі від частоти сигналів, що подаються на вхід цієї ділянки

каналу або окремого звукотехнічного пристрою. Коефіцієнт передачі - це

відношення величин сигналів на виході підсилювача і його виході [16].

У ідеальному випадку посилена вихідна напруга підсилювача на усіх

частотах мала б бути однаковою за величиною. Графічно частотна

характеристика такого підсилювача – пряма лінія, паралельна осі частот, на

рисунку 1.4 – крива а.

23

Рисунок 1.4 – Частотні характеристики:

де а – ідеальна частотна характеристика;

б – можливий приклад реальної.

У реальних умовах частотна характеристика в усьому діапазоні звукових

частот (від 20 до 20000 Гц) прямолінійною не буває через наявність у схемі

індуктивностей і конденсаторів, що змінюють свій опір змінному струму при

зміні його частоти [10].

Частотну характеристику можна побудувати, якщо по осі абсцис

відкласти в логарифмічному масштабі частоти, а по осі ординат виражені в

децибелах значення відношень коефіцієнтів передачі на відповідних частотах

до коефіцієнта передачі на середній частоті, наприклад, на частоті 1000 Гц.

Частотна характеристика зазвичай має пониження як в області нижчих так і в

області вищих частот звукового діапазону (крива б) [13].

Це означає, що посилення буває менше на нижчих і вищих частотах в

порівнянні з посиленням на середніх. У таких випадках зазвичай говорять, що

частотна характеристика в цих областях має завали. Якщо посилення на

якихось частотах більше, ніж на середній, то говорять, що частотна

характеристика на цій ділянці має підйом.

Розглянемо тепер, як частотна характеристика впливає на якість

відтворення. Підйоми і завали в області вищих і нижчих звукових частот – суть

частотні спотворення. Вони суб'єктивно сприймаються зазвичай так: завали

вищих частот (від 2 – 3 кГц і вище) надають звучанню тьмяність, погіршують

24

розбірливість мови. Зайве посилення (під'їм) вищих частот призводить до

підкреслення шиплячих і свистячих звуків і до неприродно різкого звучання

музики, дратівливого слух [15].

Завали нижчих частот (100 – 200 Гц і нижче) позбавляють звучання

повноти, соковитості, порушують красу тембру, а їх надмірне посилення

викликає відчуття неприємного звучання, що бубонить [13].

Величина нерівномірності частотної характеристики в діапазоні

звукових частот нормується. При нормуванні враховується помітність

спотворень на слух.

Для студійної частини тракту звукового мовлення (радіо і телебачення) і

для професійних студій звукозапису нерівномірність частотної характеристики

в робочому діапазоні частот (для устаткування вищого класу якості – від 30 до

15000 Гц) не повинна перевищувати 1 дБ, тобто коефіцієнти передачі на різних

частотах не повинні відрізнятися один від одного більш ніж на 12%.

При проектуванні звукового тракту, що складається з декількох

підсилювачів і відрізків довгих сполучних ліній, доводиться вживати заходи до

того, щоб усі ділянки мали частотну характеристику, близьку до прямолінійної.

Якщо цього не вдається добитися прямим шляхом, зазвичай використовується

метод компенсації частотних спотворень. Цей метод полягає в тому, що

послідовно з елементом, що вносить спотворення, включається спеціальний

елемент, що коригує, частотна характеристика якого є як би дзеркальним

відображенням частотної характеристики, яку вимагається виправити.

Наприклад, якщо довга лінія, завдяки наявності місткості між двома її дротами

"завалює" високі частоти на 10 дБ, то послідовно з нею включається елемент

(контур), що коригує, піднімає високі частоти на ті ж 10 дБ. Результуюча

частотна характеристика в цьому випадку буде прямолінійною [9].

За допомогою сучасних комп'ютерних програм, наприклад, таких як

ODEON, CATT, ORPHEUS та ін., може робитися детальний розрахунок

структури звукового поля в приміщеннях будь-якої міри складності. У основі

розрахунків лежать три методи, що спираються на статистичну, геометричну і

25

хвилеву теорії, які дозволяють розрахувати імпульсні характеристики в будь-

якій точці приміщення (розподіл рівнів звукового тиску і акустичної

потужності, структуру процесу реверберації, включаючи число, час і напрям

приходу, і рівні ранніх віддзеркалень (рис 1.5, 1.6), час стандартної,

еквівалентної, ранньої реверберації, величину коефіцієнта междуушной

кореляції і десятки інших параметрів).

Рисунок 1.5 – Імпульсні параметри приміщення

Рисунок 1.6 – Структура ревербераційного процесу

26

Кожна з цих теорій найефективніше працює для своєї області частот і

дозволяє отримати інформацію про різні властивості ревербераційного процесу.

Хвилева теорія використовується, в основному, в області низьких частот і дає

можливість розрахувати резонансні частоти в приміщенні і розподіл рівнів

звукового тиску в нім.

Геометрична теорія застосовується в області високих частот і дозволяє

за допомогою геометричного аналізу ходу звукових променів отримати

інформацію про структуру ранньої ділянки ревербераційного процесу [13].

1.6 Статистичний метод аналізу звукових полів

Статистичний метод аналізу звукових полів є наближеним, він

застосовний тільки для дифузного поля в обмеженій області частот і для певних

зон в приміщенні – наприклад, його не можна застосовувати для аналізу

звукового поля поблизу сцени або поблизу сильно заглушених поверхонь в

приміщенні, крім того, він не дозволяє врахувати розподіли амплітуд і фаз

сигналу в просторі і дає тільки середні енергетичні значення різних

характеристик звукового поля. Проте статистична теорія за певних умов

дозволяє створити фізичне уявлення про процеси формування звукового поля в

приміщенні і виконати досить простий розрахунок деяких його характеристик.

Нині методи статистичної теорії широко застосовуються для оцінки параметрів

звукового поля в студіях, концертних залах і інших приміщеннях. Основним

критерієм оцінки процесу реверберації, отриманим за допомогою статистичної

теорії, є стандартний час реверберації [5].

Стандартний час реверберації – це такий інтервал часу Т (с), впродовж

якого щільність звукової енергії зменшується в 106 разів в порівнянні з

первинною, при цьому рівень енергії зменшується на 60 дБ. Його значення

оцінюється по формулі Ейринга:

27

(1.3)

де V - об'єм приміщення;

S - площа внутрішніх обмежуючих поверхонь;

αср - середній коефіцієнт поглинання.

При невеликих коефіцієнтах поглинання (αср < 0,2) цей вираз може бути

спрощений і представлений в наступному виді (формула Себина) [8] :

. (1.4)

Обидві ці формули є основними при оцінці акустичних параметрів

різних приміщень (студій, концертних залів та ін.). Слід зазначити, що вони не

враховують вплив форми приміщення, місця розташування звукопоглиначів і

дають дещо завищені значення часу реверберації, але, незважаючи на

наближений характер, вони дають прийнятну для практичних розрахунків

точність.

Практично усі норми і вимоги в стандартах і міжнародних

рекомендаціях зводяться до вимог забезпечення певного часу реверберації.

Обгрунтування причини обмеження застосовності статистичних методів

в приміщеннях великого об'єму вимагає більш докладного пояснення.

Передумови статистичної теорії тим ближче до дійсності, ніж більшу кількість

відображень зазнає звукова енергія в міру загасання. Звідси випливає, що

положення статистичної теорії не застосовні до великих приміщень та до

приміщень з великим середнім коефіцієнтом поглинання. В обох випадках

кількість віддзеркалень виявляється занадто малим [4].

28

1.7 Ревербераційний метод вимірювання параметрів приміщень

Ревербераційний метод пов'язаний з отриманням тимчасових параметрів

приміщення, тому він не повністю задовольняє сучасним вимогам про

складання акустичної картини в досліджуваному приміщенні. Інформація про

акустичні недоліки в цьому випадку іноді виходить настільки неповною і навіть

помилковою, що однакові за тимчасовими параметрами приміщення значно

відрізняються за акустичними властивостями. Це відбувається тому, що вказані

параметри не враховують значної кількості чинників, що впливають на

формування звукового поля. Не врахованими виявляються наступні чинники:

форма приміщення; розташування відбиваючих і звукопоглинальних

матеріалів; місцезнаходження джерела звуку і його характеристика

спрямованості [17].

Звуковий тиск та інтенсивність звуку є точковими характеристиками

звукового поля. Вони залежать від розташування точки вимірювання та умов

поширення звукових хвиль. Звукова потужність не залежить від зазначених

факторів, тому є унікальною мірою шумності даного джерела шуму.

Придатність приміщення для вимірювання шуму в умовах вільного

дальнього поля перевіряють експериментально. При цьому ставляться такі

вимоги:

сторонній шум (перешкода), що проникає в приміщення, повинен

бути слабкіший за сумарний шум агрегату та перешкоди не менше ніж на 10 дБ

як за загальним рівнем, так і за рівнем окремих складових спектра в робочому

діапазоні частот; у противному разі треба зробити поправку;

спад рівня звукового тиску в дальньому полі джерела звука при

подвоєнні відстані від джерела до точки вимірювання має становити не менше

ніж 6 дБ;

у приміщенні не повинно бути помітних стоячих хвиль, принаймні

в місцях розміщення мікрофонів [12].

29

При застосуванні мікрофонів треба враховувати низку факторів. Зокрема

зазначимо, що чим більша частота вимірювання, тим меншим має бути розмір

мікрофона [16]. Щоб не перекручувати звукове поле, комп’ютерні мікрофонні

приймачі, з'єднувальні кабелі повинні мати невеликі розміри відносно довжини

звукової хвилі, а відстань між мікрофоном та оператором, який обслуговує

комп’ютер, повинна становити не менше ніж 1 м. Крім того, слід звести до

мінімуму наведені електричні та магнітні поля, особливо помітні при

застосуванні довгих кабелів.

1.8 Визначення акустичного шуму та його видів

Шум — коливання частинок навколишнього середовища, що

сприймається органами слуху людини як небажані сигнали. З точки зору

акустики: шум – нестійкі або випадкові акустичні коливання, що

характеризуються випадковою зміною амплітуди і частоти.

За походженням шуми бувають:

− аеродинамічного походження – шум, що виникає у газах;

− гідродинамічного походження – шум, що виникає у рідинах;

− електромагнітного походження – шум, що виникає внаслідок

коливань елементів електромеханічних пристроїв під впливом магнітних

змінних сил;

− механічного походження – шум, що виникає внаслідок вібрацій

поверхонь машин та обладнання, а також ударів у з'єднаннях деталей, збірних

одиниць або конструкцій у цілому.

За частотною характеристикою шуми звукового діапазону частот

поділяються на:

− низькочастотний (<400 Гц);

− средньочастотний (400—1000 Гц);

− високочастотний (>1000 Гц) [18].

30

В деяких галузях техніки, зокрема в електроніці та акустиці існує

абстрактне поняття кольору шуму, що приписує шумовому сигналу певний

колір виходячи з його статистичних властивостей. Однією з таких

властивостей, за допомогою якої можна розрізняти види шуму, може бути

спектральна густина (розподіл потужності за частотами). Прийнято розрізняти

такі різновиди шумів за кольорами: білий шум, рожевий шум, червоний

(коричневий) шум та сірий шум. Іноді виділяють й інші різновиди [19].

Білий шум — постійний шум, спектральні складові якого рівномірно

розподілені по всьому діапазону частот. Прикладами білого є шум водоспаду

або шум Шоткі на клемах великого опору. Назву одержав від білого світла, яке

включає електромагнітні хвилі частот усього видимого діапазону електро-

магнітного випромінювання.

У природі й техніці ідеальний білий шум (тобто білий шум, що має

однакову спектральну потужність на всіх частотах) не зустрічається, оскільки

такий сигнал мав би нескінченну потужність, проте білим шумом можна

вважати будь-який шум, спектральна щільність якого однакова (або майже

однакова) у даному діапазоні частот.

Білий шум широко використовується в фізиці й техніці, зокрема в

архітектурній акустиці — для того, щоб сховати небажані шуми у внутрішніх

просторах будинків, генерується постійний білий шум низької амплітуди.

В електронній музиці білий шум використовується як у якості одного з

інструментів музичного аранжування, так і як вхідний сигнал для спеціальних

фільтрів, що формують шумові сигнали інших типів. Широко застосовується

також при синтезуванні аудіосигналів, як правило, для відтворення звучання

ударних інструментів, таких як тарілки.

Білий шум використовується для виміру частотних характеристик різних

лінійних динамічних систем, таких як підсилювачів, електронних фільтрів,

дискретних систем керування і т. д. При подачі на вхід такої системи білого

шуму, на виході одержуємо сигнал, що є відгуком системи на прикладений

вплив. Через те, що амплітудно-фазова частотна характеристика лінійної

31

системи є відношенням перетворення Фур'є вихідного сигналу до перетворення

Фур'є вхідного сигналу, одержати цю характеристику математично досить

просто, причому для всіх частот, для яких вхідний сигнал можна вважати білим

шумом. У багатьох генераторах випадкових чисел (як програмних, так і

апаратних) білий шум використається для генерування випадкових чисел і

випадкових послідовностей [19].

Рожевий шум (флікер-шум) — шум, спектральна густина якого

змінюється з частотою f за законом 1/f. Цим забезпечується однакова енергія

сигналу перешкоди на кожну октаву. Прикладом рожевого шуму є шум

гелікоптера, що пролітає. Іноді рожевим шумом називають будь-який шум,

спектральна густина якого зменшується зі зменшенням частоти.

Червоний шум (броунівський шум) — шумовий сигнал, який відтворює

броунівський рух. Через те, що англійською він називається Brown (Brownian)

noise, його назву часто перекладають як коричневий шум.

Спектральна щільність червоного шуму пропорційна 1/f2, де f —

частота. Це означає, що на низьких частотах шум має більше енергії. Енергія

шуму падає на 6 децибел на октаву. Акустичний червоний шум чується як

приглушений, у порівнянні з білим або рожевим.

Сірий шум — шумовий сигнал, відповідний психоакустичній кривій

сталої гучності на всіх частотах, тобто для людського вуха він має однакову

гучність на всіх частотах.

Існуючими нормативами передбачається гранично допустимий рівень

звуку — 85 дБ. Рівень звукового тиску на частотах 63, 125, 250, 500, 1000, 2000,

4000, 8000 Гц не повинен перевищувати відповідно 99, 92, 86, 83, 80, 78,76, 74

дБ [20].

Слух людини має різну чутливість до шумів різних частот. Тому при

вимірюванні шумів доцільно використовувати так звані псофометричні

фільтри, які будуть відповідним чином формувати амплітудно-частотну

характеристику на вході вимірювача. Псофометричні фільтри стандартизовані

як в галузі зв’язку, так і у телерадіомовленні.

32

Особливістю слуху людини також є певна динамічна характеристика

слухового відчуття, яка приводить до необхідності інтегрування результатів

вимірювання з заданою постійною часу. Вказані псофометричні і інтегруючий

фільтри при виконанні комп’ютерних вимірювань доцільно реалізовувати у

вигляді цифрових нерекурсивних фільтрів.

1.9 Висновок

У першому розділі розглянуто основні теоретичні положення аналізу

акустичних параметрів приміщення за допомогою реверберації. Також

порівнюються хвильова, статистична та геометрична теорії. Оглянуто основні

параметри приміщень та основні недоліки для вимірюванні акустичних

параметрів різних приміщень.

33

2 РОЗРОБКА МЕТОДІВ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ДЛЯ

ВИМІРЮВАНЬ АКУСТИЧНИХ ПАРАМЕТРІВ ПРИМІЩЕНЬ З

ВИКОРИСТАННЯМ ПОЛІГАРМОНІЙНИХ СИГНАЛІВ

У даномі розділі наведено етапи розробки структури аналізатора, також

наведено необхідні параметри приміщень та об’єктів у них. Також наведено

основні вимоги до аналізаторів подібного типу та до вимірювальної апаратури.

Наведено класифікацію та порівняння існуючих алгоритмів та концепцій.

2.1 Характеристика об’єкту вимірювань

Великі контрольні кімнати надають не тільки більше площі для

розміщення обладнання, але й дозволяють зберегти «подих» акустики. Однак у

них є ще й інші переваги. У великих контрольних кімнатах, наприклад,

набагато простіше домогтися акустичного контролю. По-перше, гармонійні

резонанси приміщення (або “стоячі хвилі”) у великих контрольних кімнатах не

розділяються один з одним аж до самих низьких частот − більш низьких, чим у

кімнатах невеликих розмірів. По-друге, відбиття від поверхонь приміщення

(особливо стін) повертаються з більшим запізненням, а значить − більш

слабкими. Збільшений час затримки дозволяє нашому вуху розпізнавати їх у

вигляді саме відбиттів, а не як фарбування звуку прямого сигналу. На рисунку

2.1 наведено приклад розміщення обладнання в контрольній кімнаті [12].

В малих же кімнатах все відбувається набагато складніше: поверхні стін

розташовані набагато ближче до вух слухача, а гори апаратури створюють

більше акустичних перешкод для моніторингу. Та й фізичний об’єм обладнання

в малих кімнатах залишає акустиці кімнати менше простору для “подиху”.

Великий мікшерний пульт в малих кімнатах (на відміну від великих) створює

більш сильний вплив на рівномірність звучання моніторів навіть у добре

34

Рисунок 2.1 – Приклад структури контрольної кімнати

спроектованих кімнатах, які до цього мали відмінні характеристики. На

рисунку 2.2 наведено приклад спроектованої кімнати.

Рисунок 2.2 – Приклад плану контрольної кімнати невеликого розміру

35

Як би там не було, але невеликі контрольні кімнати існували вже з

перших днів появи електричного звукозапису. А сьогодні вони, мабуть, є

нормою в самому швидко прогресуючому секторі індустрії звукозапису – в так

званих project-студіях [21]. Вплив економічних факторів і дефіцит придатних

під студії великих приміщень (особливо в зручних для клієнтів районах) є

основними факторами, практично гарантуючими ріст потреби в таких

контрольних кімнатах. Тож виходить, такі студії будуть будуватися й надалі.

Не можна не відзначити також і те, що постійно збільшується обсяг роботи для

мультимедійних закладів, у яких контрольні кімнати, як правило, є дуже

маленькими. Умови моніторингу в них часто далекі від оптимальних;

складається враження, що більшість людей вже погодились з цим.

Але, незважаючи на те, що в мультимедійному середовищі звук досі

розглядається в якості «бідного родича», все-таки починають з’являтися ознаки

більш уважного ставлення до нього і в цій сфері. Все перераховане вище

вимагає радикальної переоцінки всього того, що потрібно зробити для

забезпечення більш гарних, більш достовірних і більш сталих умов моніторингу

в невеликих контрольних кімнатах [22].

Якщо вже сьогодні не взятися за вирішення цих проблем у невеликих

приміщеннях, то неповажне відношення до моніторингу може перетворитися в

складну проблему.

Під «невеликими» маємо на увазі приміщення обсягом менш ніж 100 м3,

що приблизно відповідає приміщенням з розмірами 6м х 5м х 3м. Варто

пам’ятати про те, що в акустичному сенсі «розміри» приміщення залежать від

бажаної частоти поділу гармонійних резонансів, тобто тієї частоти, нижче та

вище якої резонанси проявляють себе по-різному. З цієї причини навіть велика

кімната, в якій рівномірний поділ резонансів проявляється донизу тільки до

частоти в 50 Hz, є «невеликою» в акустичному сенсі, якщо тільки не

застосувати заходи для розширення зони рівномірного поділу резонансів до ще

більш низької частоти, наприклад, 20 Hz. Таким чином, чим вище частота, на

якій енергетичні сплески гармонійних резонансів, викликані формою та

36

розмірами кімнати, перестають перекривати один одного і розподілятися

рівномірно, тим «менше» в акустичному сенсі буде й приміщення.

В частотному діапазоні, що перебуває нижче частоти поділу резонансів,

різні частотні складові відтвореного музичного матеріалу звучать із різним

рівнем гучності, тому що якісь частоти можуть збігатися із частотами

гармонійних резонансів (і підсилюватися), а якісь − ні; тобто звучання починає

підкорятися формі окремих резонансів (рис. 2.3).

Рисунок 2.3 – Розподілення гармонійних резонансів у приміщенні

В частотному діапазоні, що перебуває вище частоти поділу резонансів,

гармонійні резонанси перекривають один одного і в цілому сприяють досить

рівномірному звучанню, не створюючи такого негативного впливу на звучання.

В невеликих приміщеннях частота поділу гармонійних резонансів є більш

високою − з цього маємо висновок, що чим більше приміщення, тим до більш

низької частоти воно буде сприяти рівномірному звучанню (за умови, звичайно,

що всі інші характеристики приміщень однакові).

Ще один великий недолік, викликаний гармонійними резонансами

приміщень, міститься в тому, що звучання в приміщенні стає позиційно

залежним як відносно джерела звуку (наприклад, монітора), так і відносно

об’єкта, що сприймає звук (наприклад, слухача або мікрофона). Від кутів

спрямованості джерела звуку буде залежати, які гармонійні резонанси та в якій

37

точці приміщення будуть збуджуватися, а які ні. Якщо джерело звуку або

слухач перебувають у зоні падіння будь-якого даного резонансу, то на частоті

цього резонансу ніяких змін в сприйнятому звучанні замічено не буде. Саме з

цієї причини домогтися незмінності звучання гучномовця можна тільки в

безлунній камері. Крім того, в безлунній камері низькі частоти будуть

сприйматися слухачем «у балансі» на будь-якій відстані від гучномовця [14].

Перераховані вище проблеми збільшуються ще й тим, що кожне

приміщення поглинає звукову енергію по-своєму, що залежить як від розмірів

приміщення, так і від характеру його акустичної обробки. Справа в тому, що

різні матеріали в більшому або меншому ступені поглинають різні частоти.

Крім того, звукопоглинання та акустичне демпфірування визначають не тільки

силу енергії відбитого звуку, але також впливають і на Q (добротність)

поширення енергії гармонійних резонансів.

В цьому сенсі величина Q чимось нагадує Q еквалайзера, при

«накручуванні» якого «пагорб» може бути або досить широким (низьке Q), або

досить вузьким (високе Q) (рис. 2.4). У випадку з гармонійними резонансами

краще віддати перевагу резонансу з низьким Q. У цьому випадку резонанс

виражений менш яскраво і не так настирливо діє на вуха (на відміну від

резонансу з високим Q).

Рисунок 2.4 – Ефект демпферування в залежності від Q

38

Приміщення з гарним акустичним демпфіруванням і звукопоглинанням

одночасно розширюють частотний вміст резонансної енергії та зменшують

рівні резонансних сплесків. Із усього вищесказаного можна зробити висновок,

що в приміщенні з відповідними звукопоглинаючими системами і з низьким Q

звучання буде більш рівномірним, чим у приміщенні з більш твердими

(відбиваючими) стінами, гармонійні резонанси в якому мають високу Q. Слід

зазначити, що в другому випадку звучання в приміщенні виявиться більш

гучним, тому що таке приміщення набагато повільніше розсіює енергію від

звукового джерела.

Практичною крайністю сильно демпфірованих і звукопоглинаючих

приміщень є безлунні камери. Рівномірність звучання, що досягається в них,

дозволяє використовувати їх для проведення різного роду вимірів.

На жаль, звукопоглинання низьких частот є каменем спотикання при

проектуванні невеликих приміщень, тому що звукопоглинаючі конструкції на

цих частотах повинні бути великими як по розмірах, так і в глибину, а

обмежений об’єм невеликих приміщень не дозволяє їх застосувати. Дійсно,

ефективні поглиначі низьких частот традиційно мають великі розміри, а

головне − їм потрібен простір у глибину. Чим більша глибина

звукопоглинаючої системи, тим більш низькі частоти вона здатна поглинати.

Наприклад, якщо для частоти 40 Hz довжина хвилі становить біля восьми

метрів, то для поглинання звуку на цій частоті (і вище) буде потрібна система

звукопоглинання глибиною біля двох метрів [4].

Зробимо висновок, що якщо в контрольній кімнаті не забезпечити

належного поглинання «низів», то сприйняття різних частот в цьому

частотному діапазоні буде залежним від розташування слухача та джерела

звуку. Якщо при цьому ще й збережеться надлишок низьких частот у вигляді

напівревербераційної (відбитої) звукової енергії, то кімната буде ще й сильно

«басити» («бубоніти»). Якби в цьому випадку мова йшла просто про

приміщення для запису, то залежно від обставин це могло б бути як добре, так і

погано, що залежить в кожному конкретному випадку від вимог до звучання та

39

виразності музичних інструментів. Але якщо ж «бубонить» контрольна кімната,

то варто очікувати, що виконані в ній роботи будуть мати, як правило,

«полегшені» низькі частоти. Такі мікси не будуть звучати на повну силу в будь-

яких інших умовах. Навіть при прослуховуванні цих міксів в інших басово-

перенасичених кімнатах одні ноти в низькочастотному діапазоні будуть

сприйматися голосніше, а інші − тихіше, тому що структура гармонійних

резонансів у різних приміщеннях в кожному разі буде різною, а значить ті самі

ноти в різних приміщеннях будуть підсилюватися різними резонансами по-

різному.

2.2 Основні вимоги до вимірювачів акустичних параметрів

приміщень

Згідно ГОСТ 24146-89, вимірювання часу реверберації в залах необхідно

проводити в 16 третиннооктавних смугах частот із середніми геометричними

частотами і межами смуг від 125 до 4000 Гц [23]. Звуковий сигнал при таких

вимірах можна створювати гучномовцем або комп’ютерними засобами, що

випромінюють третиннооктавні смуги сигналу. В якості звукового сигналу

допускається застосовувати нефільтрований шум, звукові імпульси вибухового

типу (наприклад, холості постріли з пістолета), уривки оркестрової музики,

причому при виконанні оркестрової музики необхідно вибирати уривки, в яких

після різкого tutti-fortissimo слідує пауза тривалістю 3-5 с. До складу оркестру

не повинні включатися інструменти, що мають власну реверберацію (литаври,

контрабаси, барабани, рояль).

Акустичний розрахунок приміщення є невід'ємною частиною

проектування різних приміщень так чи інакше пов'язаних зі звуком, будь то

театр, кінотеатр або актовий зал. Діапазон частот всіх приладів для вимірювань

повинен не менше ніж на 10% перевищувати номінальний діапазон

вимірювань, тобто повинен бути не вужче 100-5000 Гц. Термометр повинен

40

вимірювати температуру повітря з точністю ± 1°С. Психрометр повинен

вимірювати відносну вологість повітря з точністю ± 5%.

Перед вимірюванням часу реверберації визначають і заносять в

протокол ступінь заповнення залу слухачами та виконавцями, а також основні

параметри залу. Положення трансформованих елементів залу і сцени має бути

відображено в протоколі вимірів. Перед вимірами слід проводити калібрування

апаратури на відповідність її повірочним характеристикам. Якщо результати

калібрувальних вимірів відрізняються від повірочних характеристик, то

відповідний блок замінюють.

Джерело звуку, що застосовується при вимірах часу реверберації, слід

послідовно встановлювати в тих же місцях, де розміщуються основні джерела

звуку в даному залі. При використанні в якості джерела звуку системи

озвучення залу слід використовувати тільки ті з них, які знаходяться в області

сцени (портальна група). В залах, які не мають сцени і сценічного гурту

випромінювачів (наприклад, спортивні зали), системи озвучення включають в

робочому режимі експлуатації. При цьому всі частотні коректори ставлять в

нейтральні положення, лінії затримки і ревербератори повинні бути виключені.

При вимірах часу реверберації приймальний мікрофон слід розмістити

не менше ніж в трьох точках залу [22].

2.3 Характеристика вимірювальних мікрофонів

Мікрофони – це електроакустичні перетворювачі, що перетворюють

звукові коливання на електричні. Залежно від конструкції розрізняють

мікрофони тиску, а яких звуковий тиск впливає на діафрагму тільки з одного

зовнішнього боку, та мікрофони градієнта тиску, в яких звуковий тиск впливає

на два боки діафрагми, але з певним зсувом по фазі. У першому випадку

зусилля на діафрагму визначається звуковим тиском, що діє на неї, а в

другому – різницею тисків з обох боків діафрагми з урахуванням різниці фаз

коливань.

41

Мікрофони повинні бути по можливості малих порівняно з довжиною

хвилі звуку розмірів, щоб не впливати на вимірюване звукове поле. Невеликі

мікрофони можна використовувати в широкому діапазоні частот. Перевага

невеликих мікрофонів полягає ще й у тому, що їхня характеристика

напрямленості більш рівномірна. Тому при вимірюванні в тому разі, коли

напрям поширення звуку не зовсім збігається з віссю напрямленості мікрофона,

виникає менше помилок. Проте внаслідок відносно невеликої чутливості цих

мікрофонів застосовування їх при малих значеннях вимірюваних величин

обмежене.

Залежно від характеру звукового поля розрізняють кілька показників

чутливості мікрофона. У вільному полі напругу, що створюється мікрофоном,

відносять до звукового тиску вільної плоскої бігучої хвилі, що рухається до

центру мікрофона в напрямі його осі. Чутливість у дифузному полі становить

відношення вихідної напруги до звукового тиску в цьому полі. Для визначення

чутливості за тиском напругу на виході мікрофона відносять до звукового

тиску, який фактично створюється перед мембраною мікрофона.

Для вимірювань використовують здебільшого конденсаторні мікрофони

в основному внаслідок їхньої порівняно рівномірної частотної характеристики.

Крім того, конденсаторні мікрофони стійкі до зміни температурного режиму,

відрізняються високою стабільністю характеристик у часі й мають рівномірну

діаграму напрямленості. Останнім часом для вимірювань застосовують

п'єзоелектричні мікрофони з термостійких матеріалів з достатньо великим

п’єзоелектричним ефектом. У них використовується властивість

п’єзоелектричних матеріалів створювати при механічній деформації напругу

між електродами, які прикладені до пластин з цих матеріалів. У вимірювальних

пристроях високого класу п’єзомікрофони застосовуються нечасто. Це

пояснюється в основному низькою температурною стабільністю і дуже високим

внутрішнім опором ємнісного типу. Останнє ускладнює підключення їх за

допомогою довгих ліній, а також на навантаження з не великим опором. До

42

переваг п’єзомікрофонів належать простота конструкції, невеликі розміри,

висока чутливість [24].

Електродинамічні мікрофони майже завжди використовуються для

порівняльних вимірювань. Вони мають дуже низький рівень власних перешкод,

тому придатні для вимірювань слабких шумів.

При застосуванні мікрофонів потрібно враховувати низку факторів.

Зокрема зазначимо, що чим більша частота вимірювання, тим меншим має бути

розмір мікрофона. Щоб не перекручувати звукове поле, мікрофонні приймачі,

з'єднувальні кабелі повинні мати невеликі розміри відносно довжини звукової

хвилі, а відстань між мікрофоном та оператором, який обслуговує апаратуру,

повинна становити не менше ніж 1 м. Крім того, слід звести до мінімуму

наведені електричні та магнітні поля, особливо помітні при застосуванні довгих

кабелів [24].

2.4 Класифікація алгоритмів вимірювань акустичних параметрів за

типом сигналу

Відомі декілька методів вимірювання та оперативного контролю АЧХ та

її окремих параметрів – з використанням послідовного набору сигналів з

фіксованими частотами, з використанням сигналу, частота якого змінюється в

часі та з використанням шумободібного сигналу з рівномірним спектром

частот. Вказані методи мають свої недоліки, пов’язані як зі складністю

процедури вимірювань, так і з неможливістю адекватного оцінювання

параметрів цифрових трактів з ущільненням звукових сигналів. Разом з тим,

нові можливості відкривають комп’ютерні методи вимірювань з використанням

високоякісних ЦА- і АЦ-перетворювачів та методів спектральної обробки

сигналів.

Якщо мова йде про цифровий ревербератор, то достатньо подати на

нього одиничний імпульс, згенерувати сигнал, який дозволяє більшість

звукових редакторів, і записати результат. Якщо йдеться про реальне

43

приміщення, то даний метод стикається з серйозними обмеженнями

відтворюючої і записуючої апаратури: гучномовці і мікрофон повинні володіти

рівними АЧХ і ФЧХ, а кімната не повинна мати шумів, щоб ревербераційний

відгук не потонув в них. Друга з цих вимог, як правило, недосяжна для залів,

акустику яких потрібно «записувати» у присутності глядачів.

У боротьбі з шумами можна підвищувати потужність власне одиничного

імпульсу (рис. 2.5), але гучномовці, як правило, нездатні передавати імпульсні

сигнали великої потужності без сильних спотворень. Тому в минулому для

вимірювання імпульсних відгуків приміщень часто використовувалися звуки

ударів в долоні, стартових пістолетів і лопання повітряних куль.

Рисунок 2.5 – Спектр одиничного імпульсу

На жаль, всі ці звуки досить далекі від одиничного імпульсу, і результат

може вимагати значної еквалізації АЧХ. Удари в долоні недостатньо потужні

для перекриття шуму, звуки пістолета містять занадто мало низькочастотних

компонент і мають слабку повторюваність, повітряні кулі також не

44

забезпечують повторюваності і мають дуже нерівномірну діаграму

спрямованості на різних частотах.

Сучасніший метод вимірювання імпульсних відгуків заснований на

використанні спеціальних шумових послідовностей (MLS - maximum-length

sequence). Якщо записати відгук системи (приміщення) на таку послідовність,

то з нього можна відновити шуканий імпульсний відгук системи за допомогою

операції деконволюції (інверсної фільтрації) (рис. 2.6) [12].

Рисунок 2.6 – Результати методу деконволюції

Для MLS-послідовностей операція деконволюції досить проста, і тому

вони широко застосовувалися для вимірювання акустики приміщень,

забезпечуючи хороше співвідношення сигнал/шум для отриманих імпульсних

відгуків. Однак методу MLS притаманні деякі недоліки.

По-перше, MLS-послідовності мають білий спектр і на низьких частотах

не завжди здатні забезпечити хороше співвідношення сигнал/шум для

заповнених глядачами залів, т.к. шум заповненого залу на середніх і низьких

частотах приблизно червоний (спад близько 3,5 дБ / окт). По-друге, цей метод

45

розрахований на те, що вимірювана система є лінійною. Якщо ж в системі

присутні нелінійності або зміни за часом (навіть такі незначні, як рухи публіки,

повітряних мас або джіттер в аудіосистемі), то вони призводять до спотворень,

що виявляється в імпульсних відгуках у вигляді помилкових ревербераційних

відображень.

Найбільш сучасний метод отримання імпульсних відгуків приміщень

також використовує метод деконволюції, але в якості тестового сигналу

виступає ковзний тон. З записаного відгуку приміщення можна відфільтрувати

гармонійні спотворення, так як вони будуть завжди знаходитися на частотах

вище тестового сигналу, а цікавить нас реверберація – нижче (в силу зростання

частоти за часом).

Крім того, для поліпшення співвідношення сигнал/шум можна

збільшити амплітуду низькочастотної частини тестового сигналу і врахувати це

в процесі деконволюції. Таким чином, з даними тестовим сигналом вдається

позбутися багатьох проблем методу MLS і забезпечити хороше співвідношення

сигнал/шум в одержуваному імпульсному відгуці. Ще один метод отримання

(«синтезу») імпульсів - комп'ютерне трасування «звукових променів» в

комп’ютерно змодельованому приміщенні [12].

2.5 Вибір методу вимірювань реверберації за типом алгоритму

Існують три основні методи оцінювання і вимірювання звукових

параметрів приміщень:

– ревербераційний;

– стаціонарний;

– імпульсний.

Ревербераційний метод вимірює залишкове «післязвуччя» у закритих

приміщеннях, яке утворюється внаслідок багатократного відбиття від

поверхонь та одночасного поглинання звукових хвиль. Сама реверберація

46

характеризується проміжком часу (у секундах), протягом якого сила звуку

зменшується на 60 дБ [5].

Стаціонарний метод дозволяє зробити дослідження звукових процесів і

знайти просторові акустичні параметри приміщення, визначити частотну

характеристику звукопередачі, форму приміщення, розташування відбиваючих

і звукопоглинальних матеріалів, місцезнаходження джерела звуку і його

характеристику спрямованості.

Імпульсний метод охоплює усі чинники, що впливають на акустичні

умови. Цей метод аналізує осцилограму затухаючого звукового імпульсу, і

визначає послідовність приходу в точку спостереження окремих віддзеркалень,

що йдуть від різних поверхонь приміщення.

Для точного оцінювання приміщення за його акустичними параметрами

за допомогою комп’ютерних методів необхідно точно розрахувати точки

розміщенння динаміків комп’ютера і мікрофону.

2.5.1 Сучасні концепції вимірювань.

Завдання сумісності приміщень − справа зовсім непроста. Існує пряма

залежність: чим менше приміщення, тим сутужніше це завдання вирішується.

Якщо вся звукова енергія (в тому числі й енергія звукових відбиттів)

сприймається слухачем тільки в задній частині приміщення (а саме так часто й

відбувається в невеликих контрольних кімнатах), то різниця в досягненні вух

слухача прямого та відбитого сигналів є дуже незначною і становить усього

лише кілька мілісекунд. Така невелика різниця між часом прибуття прямого і

відбитого сигналів насправді проявляється у вигляді небажаного звукового

фарбування прямого сигналу. В цьому випадку психо-акустичний вплив, на

який в деяких концепціях проектування контрольних кімнат покладають великі

надії, не приносить бажаного ефекту.

До речі, деякі з подібних концепцій дизайну контрольних кімнат

(наприклад, концепція LEDE (рис. 2.7)) [22] є досить складними за своїм

характером і можуть «працювати» тільки в тому випадку, якщо їхній проект з

47

самого початку дуже ретельно продуманий. На жаль, у більшості випадків

люди просто сліпо копіюють ці концепції і «масштабують» їх до розмірів своїх

приміщень, не розуміючи при цьому закладені в них принципи.

Рисунок 2.7 – Схема концепції LEDE

Суттєвим фактором, що впливає на проектування контрольних кімнат, є

також недостатнє розуміння того, якою ж за визначенням повинна бути

контрольна кімната, що в свою чергу призвело до широкої розмаїтості умов

моніторингу. До звуку для кіно, для телебачення і для радіо пред’являються

різні вимоги, а люди, що працюють у цих сферах, мають різні пріоритети. І

якби нам навіть вдалося якимось чином стандартизувати вимоги до

контрольних кімнат, це однаково не усунуло б різномаїття думок і поглядів по

цьому питанню.

Здавалося б, що максимальна ширина та рівномірність частотного

діапазону повинні бути бажаними для всіх контрольних кімнат. Однак

з’ясовується, що ця гідна та логічна мета так і не одержала загального

визнання. Причому найбільші проблеми виникають у студіях, що займають

48

«золоту середину» між істинно професійними та домашніми студіями. І це

зрозуміло, адже, випускаючи величезну кількість записів по усьому світі, такі

студії змушені працювати в секторі ринку з дуже високою конкуренцією.

2.5.2 Розташування джерел та приймачів звуку.

Дуже важливо звернути увагу на наступні три змінні фактори:

розташування джерела звуку, позицію слухача та характер самої кімнати. Якщо

відомо, що кожне без винятку розташування джерела звуку в будь-якому

приміщенні, крім безлунної камери, збуджує в цьому приміщенні гармонійні

резонанси по-різному, то найкраще, що можна придумати − це спробувати

відшукати позиції для моніторів у місцях приміщення з найменшою

варіабельністю.

Навіть велика безлунна камера, але без трьохметрових

звукопоглинаючих клинчастих пуансонів, не буде такою вже безлунною на

нижніх октавах частотного діапазону, тому навіть тут при установці моніторів у

різних точках приміщення звучання низьких частот буде сприйматися по-

різному. Тому найкраще встановлювати джерела звуку біля самого краю

кімнати і кращий варіант − це вмонтовані в стіну монітори (рис. 2.8).

Рисунок 2.8 – Приклад розташування обладнання в кімнаті

49

В межах поля виникнення стоячих хвиль, передні стіни кімнати є

поверхнями максимального тиску, тому встановлений у таку стіну монітор буде

збуджувати резонанси на практично однаковому рівні, не віддаючи переваги

одним над іншими. Улаштування моніторів в площині фронтальної стіни також

дозволяє стіні працювати як продовження їхніх дифузорів, що сприяє більш

рівномірному поширенню звукових хвиль, що розширюються. Причина, по якій

стіни кімнат є поверхнями з максимальним тиском, полягає в тому, що для

відбиття від них звук повинен змінити напрямок. При цьому він на мить

зупиняється, а коли швидкість його дорівнює нулю, тиск досягає свого

максимуму, інакше порушаться закони фізики про збереження енергії.

Зі зниженням частоти гучномовці розширюють свою спрямованість і

стають всеспрямованими, тому якщо гучномовці перебувають у корпусах і

стоять на відстані від стін (довільно), то більш низькі частоти будуть

випромінюватися у всіх напрямках навколо корпусів гучномовців і будуть, в

тому числі, поширюватися й убік стіни, що перебуває позаду корпусів

гучномовців [14]. Потім вони будуть відбиватися назад у приміщення та

направлятися до позиції слухача. Різні частоти будуть мати різну довжину

хвиль, тому, якщо довжина шляху від гучномовця до стіни й назад до слухача в

них однакова, вони повернуться з розбіжністю по фазі. Тому вони будуть або

підсилювати звучання прямого сигналу, або згасати його, що призведе до

нерівності сприйняття звучання в позиції слухача. Безумовно, стіну за

гучномовцями можна зробити звукопоглинаючою. Але через необхідність

поглинання низьких частот вона займе багато місця і знизить рівень звуку від

гучномовців. Крім цього, якщо всі поверхні кімнати зробити

звукопоглинаючими, то ми одержимо безлунну камеру. Багато хто з людей в

таких умовах відчуває незрозумілу тривогу і навіть паніку.

Якщо ж монітори встановити врівень в твердій і не резонуючій

фронтальній стіні, то це буде сприяти рівномірному розподілу тиску в кімнаті

та підвищить рівень звучання низьких частот, тому що вся їхня енергія

50

направиться вперед. Це може бути корисним для розширення низькочастотного

звучання, особливо якщо в моніторній системи обмежений запас по потужності.

А якщо цю стіну зробити відбиваючою звук, то полегшиться і спілкування

людей у цьому приміщенні. Разом з тим це не призведе до появи небажаних для

моніторингу відбиттів, оскільки весь випромінюваний звук буде йти від стіни.

Посилення низькочастотного звучання легко виправити електронними

регулюваннями, що не призведе до зсуву фази. Справді, корекція амплітуди не

призведе до спотворення фази, навпаки, вона лише скоригує фазу.

Різниця між тиском в осьовому напрямку і тиском, викликаним

прибуттям більш-менш синфазних відбиттів, походить від запізнювання

відбиттів, тому що їм доводиться «подорожувати» довше; крім того, тиск,

створюваний звуковими відбиттями, нерівномірний по частотному балансу.

Проблеми відбиттів − це проблеми акустичні і вимагають вони акустичних

рішень. Тому неодмінною умовою досягнення “точного” моніторингу є

улаштування моніторів врівень в фронтальній стіні будь-якої контрольної

кімнати [9].

Якщо ж монітори не можна встановити в несучій стіні, що в будь-якому

випадку погано з погляду звукоізоляції, то потрібно зробити щільну та міцну

фальш-стіну. Звичайно, навіть будучи неміцною така стіна буде поглинати

звук, але через неміцність вона буде резонувати та створювати вторинні

випромінювання на певних частотах, що лише привнесе додаткові завади в

загальне звучання. Рівномірне випромінювання та поширення звуку − це

перший крок на шляху до гарного моніторингу. Але не можна домогтися лише

цим поставленої мети, якщо немає рівномірного поділу енергії у відбивному

або напівревербераційному звукових полях. В великих по розмірам

приміщеннях різні оператори користуються різними методами (і сповідують

різні принципи) при забезпеченні рівномірного сприйняття звуку людиною, що

перебуває за мікшерним пультом. Але в малих приміщеннях більш сильні за

рівнем відбиття з різним тональним балансом з різних точок приміщення

вертаються в межах психоакустично-інтегруючого часу мозку, тобто того часу,

51

коли наш мозок ці відбиття вже сприймає не як відбиття, а як фарбування

звуку. Ситуація обтяжується нерівномірністю позаосьового звучання, що ще

більше погіршує частотний баланс відбитого звуку.

Якщо ж зробити звукопоглинаючими всі поверхні кімнати крім

передньої стіни та підлоги, то слухачі будуть сприймати лише прямий сигнал

від моніторів. На щастя, найлегше із завдань, що стоїть перед конструкторами

таких моніторів, − це домогтися рівномірного осьового (±30°) звучання. Тому

такі монітори будуть менш дорогими, чим акустичні системи, що претендують

на універсальне застосування в будь-яких приміщеннях.

Досить велика частина часу та засобів, що йдуть на розробку моніторів,

витрачається на спроби зробити такі системи, які б давали відносно плоскі

частотні характеристики в приміщеннях з поганою акустикою. Насправді ж такі

“універсальні” монітори є не чим іншим, як ерзац-моніторами. Опубліковані

характеристики таких акустичних систем (моніторів) напевно вимірювалися в

безлунних умовах. Це саме по собі вже говорить про те, що навіть виробниками

визнається погіршення їхніх характеристик в інших умовах.

2.5.3 Виникнення акустичних завад при встановленні обладнання.

Будь-яке обладнання в кімнаті створює звукові відбиття. Об’єкти, які

мають малі розміри в порівнянні з даною довжиною хвилі, як правило,

“поглинаються” звуком: він обходить їх, немов “заковтуючи”. Але коли

поверхні об’єктів порівнянні з довжиною хвилі, вони діють, як дзеркала. Звук

поширюється зі швидкістю приблизно 340 метрів у секунду при температурі

близько 20 °C. Тому звукова хвиля із частотою 340 Hz має довжину близько 1

метра. Звукова хвиля із частотою 100 Hz буде відповідно мати довжину більше

3 метрів, і така частота без проблем “проковтне” невеликий настільний монітор

з максимальним розміром 40 см. У випадку ж зі звуковою хвилею на частоті

10 kHz, довжина якої становить усього близько 3 см, поверхні корпусів

моніторів будуть у багато разів ширше, ніж довжина хвилі, тому вони будуть

“працювати” на відбиття, як дзеркало.

52

Низькі частоти “охоплюють” і мікшерні пульти, але якщо мікшери

мають великі плоскі задні панелі, варто звернути увагу на їхню взаємодію з

“нижньою серединою”; варто виключити будь-які коливання між передньою

стіною приміщення та задньою панеллю мікшерного пульта за допомогою

поглинаючого матеріалу, що накладається перед задньою панеллю мікшера.

2.6 Розробка полігармонійного методу вимірювання частотних

характеристик звукових каналів і трактів

У аналогових спектроаналізаторах для оцінювання форми АЧХ

використовується вимірювальний сигнал з частотною модуляцією –

змінюється миттєва частота гармонічного сигналу при незмінній амплітуді.

Такий метод найбільш придатний для швидкого графічного відтворення форми

АЧХ на екранах з запам’ятовуванням. Через плавну зміну частоти сигналу

можливе вимірювання ГЧЗ, але у відомих спектроаналізаторах для звукового

діапазону частот ця можливість не використана. При вимірюванні АЧХ

звукових трактів метод має недоліки, пов'язані з невисокою точністю

вимірювань, складністю отримання відліків на фіксованих частотах та

неможливістю синхронізувати вимірювання в міжміських каналах звукового

мовлення та з'єднувальних лініях.

У цифрових приладах для вимірювання АЧХ отримав поширення метод,

що грунтується на шумоподібному вимірювальному сигналі. Формування

шумоподібного сигналу з рівномірно розподіленим спектром відбувається в

цифровому вигляді за рахунок генератора псевдовипадкової послідовності. За

результатами вимірювань оцінюють спектр вихідного сигналу, форма обвідної

якого відтворює АЧХ тракту. Такий метод більше пристосований до специфіки

вимірювань в звукових каналах і трактах, не вимагає попередньої синхронізації,

дозволяє за рахунок цифрового спектрального аналізу або фільтрації отримати

відліки АЧХ на окремих частотах, може використовуватись при оперативних

53

регулюваннях. Недоліком шумоподібного сигналу є принципова неможливість

вимірювання ФЧХ та ГЧЗ.

Імпульсно-подібний сигнал, наближений до дельта-функції також має

рівномірний спектр і використовується, наприклад, для виміру часу акустичної

реверберації приміщень. Він може також використовуватись при вимірюванні

АЧХ, ФЧХ та ГЧЗ електричних звукових трактів, оскільки окремі спектральні

складові дельта-функції мають однакову амплітуду і початкову фазу. Однак,

порівняно з шумоподібним сигналом, амплітуда кожної окремої спектральної

складової імпульсного сигналу суттєво менша амплітуди сумарного імпульсу.

А це призводить до підвищеного впливу шумів і завад тракту на результати

розрахунку АЧХ, ФЧХ і ГВЗ.

Для реалізації полігармонійного методу вимірювання використовується

програмно-апаратний комплекс структуру якого наведено на рисунку 2.9. Він

складається з програмного забезпечення, яке дозволяє згенерувати тестовий

сигнал та самого комплексу, що реалізує синтез в аналоговому вигляді тестовий

сигнал і потім передає його через канал зв’язку, якість якого потрібно

визначити.

Програмне

забезпеченняUSB

Вхід А

Вхід ВВихід А

Вихід В

канал зв'язку

АЦП

ЦАП

Процесор

ЦОС

Рисунок 2.9 – Узагальнена структура пристрою, що реалізує полігармональний

метод вимірювання АЧХ

54

Для вимірювання АЧХ і ФЧХ звукових каналів і трактів пропонується

використовувати полігармонійний сигнал (ПГС), який сформовано з суми

10÷20 гармонічних складових, значення частот яких можуть задаватись

користувачем із нормованого ряду або довільно.

Всі амплітуди і початкові фази гармонічних складових однакові:

∑ (2.1)

де – амплітуда кожної з гармонійних складових.

Приклад осцилограми такого полігармонічного сигналу наведено на

рис. 2.10, а його спектр – на рис. 2.11 (задано частоти 32.5, 63, 125, 250, 500,

1000, 2000, 4000, 10000, 16000 Гц). Для отримання АЧХ і ФЧХ необхідно

виконати аналіз спектру вихідного сигналу звукового тракту, вибрати опорну

частоту (наприклад, 1000 Гц) та розрахувати відхилення рівня сигналу на інших

частотах, що дає нерівномірність АЧХ. Для отримання ФЧХ розраховується

різниця фаз між кожною спектральною складовою та опорною. Оскільки

вимірювання АЧХ і ФЧХ відносні, по одній виборці сигналу, то мінімізуються

похибки через флуктації коефіцієнту передачі звукового каналу, а також немає

потреби в опорному сигналі для виміру ФЧХ. Останнє суттєво, наприклад, для

вимірювання характеристик міжміських каналів звукового мовлення або

трактів запису-відтворення магнітофонів.

Рисунок 2.10 – Форма тестового сигналу

55

Рисунок 2.11 – Спектр тестового сигналу

Для детальнішого аналізу форми АЧХ та виміру характеристики ГЧЗ

пропонується так званий імпульсоподібний сигнал (ІПС), в якому число

гармонічних складових порівняно з ПГС збільшено до 50÷150. Назва ІПС

пояснюється формою осцилограми сигналу, наведеної на рис. 2.12. Як видно із

спектру ІПС на рис. 2.13, спектральні складові заповнюють весь діапазон смуги

частот 20 Гц – 20 кГц.

Рисунок 2.12 – Форма імпульсо-подібного сигналу

Рисунок 2.13 – Спектр імпульсо-подібного сигналу

56

При цьому АЧХ каналу передавання можна визначити у вигляді

відношення отриманого сигналу до згенерованого :

∑

∑

(2.2)

при цьому відношення дозволить оцінити коефіцієнт передачі

звукового тракту на відповідній частоті.

Розрахунок ГЧЗ можливий за рахунок малого кроку по частоті між

спектральними складовими.Характеристика групового часу затримки (ГЧЗ)

показує різницю в часовій затримці сигналів різних частот, що проходять через

звуковий тракт. ГЧЗ визначають як похідну по частоті від фазочастотної

характеристики (ФЧХ):

,)(

)(df

fdfG

(2.3)

де обчислення похідної замінюється обчисленням відношення приросту

ФЧХ до приросту частоти на імпульсно-подібному сигналі ІПС.

Метод вимірювання АЧХ за допомогою ІПС наочно демонструє свої

перваги при контролі параметрів трактів, що мають в своєму складі апаратуру

компресії-декомпресії за методами MPEG. Застосування компресії дозволяє

суттєво зменшити полосу пропускання каналу, але зрозуміло, що це призводить

до зниження якості сигналу. Вимірювання АЧХ таких каналів методами моно

гармонічного або частотно модульованого тестового сигналу не виявляє

відхилень від норми. В той же час, в деякихвипадкахсуб'єктивна оцінка на

реальному звуковому сигналі не дозволяє оцінити АЧХ як таку, що задовольняє

відповідним нормам.

Тестовий сигнал, що складається з багатьох спектральних складових є

найбільш наближеним до реального звукового сигналу. Саме тому метод

57

вимірювання за допомогою ПГС та ІПС дозволяє найбільш об'єктивно оцінити

АЧХ тракту під час передачі звукового сигналу. На рис 2.14 наведено спектр

ІПС після проходження через компресор-декомпресор MPEG-2 з швидкістю

пропускання каналу 384 кБіт/с.

Рисунок 2.14 – Спектр імпульсо-подібного сигналу після проходження каналу

зі стисненням

Було проведено тестування різних методів компресії з різноманітними

полосами пропускання. Найкращі результати показав метод компресії

MPEGLayer 3. Спектр ІПС після проходження через компресор-декомпресор

MPEGLayer 3 з швидкістю пропускання каналу 128 кБіт/с наведено на рис 2.15.

Рисунок 2.15 – Спектр імпульсо-подібного сигналу після проходження каналу

зі компресор-декомпресором MPEGLayer 3

58

Технічна реалізація методів вимірювань з використанням

полігармонійних сигналів можлива в системах з цифроаналоговим і аналого-

цифровим перетворювачами (ЦАП і АЦП) та процесором цифрової обробки

сигналів /2/.

2.7 Особливості застосування цифрових нерекурсивних фільтрів для

псофометрів

Фільтр зі скінченною імпульсною характеристикою (нерекурсивний

фільтр) або FIR-фільтр (FIR скор. від англ. finite impulse response - скінченна

імпульсна характеристика) - один з видів лінійних цифрових фільтрів,

характерною особливістю якого є обмеженість за часом його імпульсної

характеристики (з якогось моменту часу вона стає точно рівною нулю) [25].

Такий фільтр називають ще нерекурсивним через відсутність зворотного

зв'язку. Знаменник передавальної функції такого фільтра - якась константа.

Один із способів подолання потенційної нестійкості фільтра є створення

такого фільтра, який має в характеристиці одні нулі; в ньому використовуються

тільки множники з прямим зв'язком, і він безумовно стійкий (рис. 2.16) [26].

Рисунок 2.16 – Структурна схема нерекурсивного фільтра з кінцевою

імпульсною характеристикою

59

Цей фільтр має лише обмежену пам'ять, відрегульовану числом

елементів затримки, що призводить до створення фільтра з кінцевою

імпульсною характеристикою (КІХ - типу або трансверсального фільтра).

Затримка вхідного сигналу проводиться за допомогою деякого числа елементів

затримки: воно може бути досить великим, але в даному випадку ми

розглядаємо обмежене число їх. Виводи цих елементів затримки послідовно

множаться на ряд накопичених в пам'яті ваг і отримані числа підсумовуються

для формування вихідного сигналу; тим самим передбачається, що вихідний

сигнал визначається згорткою вхідного сигналу з накопиченими в пам'яті

вагами або значеннями імпульсної характеристики. Даний фільтр містить в

характеристиці лише нулі (оскільки в ньому немає рекурсивних елементів

зворотного зв'язку), і, отже, для отримання частотної характеристики з крутим

зрізом необхідна велика кількість елементів затримки. Однак фільтр завжди

стійкий і може забезпечити лінійну фазову характеристику.

Для реалізації псофометричного фільтра використаємо два фільтра, що

складаються кожен із двох фільтрів – рекурсивного фільтра низьких частот

(ФНЧ) Чебишева другого порядку і ФНЧ Баттерворта першого порядку.

Фільтр Баттерворта - один з типів електронних фільтрів. Фільтри цього

класу відрізняються від інших методом проектування. Фільтр Баттерворта

проектується так, щоб його амплітудно-частотна характеристика була

максимально гладкою на частотах смуги пропускання [26].

АЧХ фільтра Баттерворта максимально гладка на частотах смуги

пропускання і знижується практично до нуля на частотах смуги придушення.

При відображенні частотного відгуку фільтра Баттерворта на логарифмічну

АФЧХ, амплітуда знижується до мінус нескінченності на частотах смуги

придушення. У разі фільтра першого порядку АЧХ загасає зі швидкістю -6

децибел на октаву (-20 децибел на декаду) (насправді всі фільтри першого

порядку незалежно від типу ідентичні і мають однаковий частотний відгук).

60

Для фільтра Баттерворта другого порядку АЧХ загасає на -12 дБ на октаву, для

фільтра третього порядку - на -18 дБ і так далі (рис. 2.17).

Рисунок 2.17 – АЧХ для фільтрів Баттерворта нижніх частот порядку від 1 до 5.

Нахил характерстики - 20n дБ / декаду, де n - порядок фільтра.

АЧХ фільтра Баттерворта – монотонно спадна функція частоти. Фільтр

Баттерворта – єдиний з фільтрів, що зберігає форму АЧХ для більш високих

порядків (за винятком більш крутого спаду характеристики на смузі

придушення), тоді як багато інших різновидів фільтрів (фільтр Бесселя, фільтр

Чебишева, еліптичний фільтр) мають різні форми АЧХ при різних порядках.

Фільтр Чебишева – один з типів лінійних аналогових або цифрових

фільтрів, відмітною особливістю якого є більш крутий спад амплітудно-

частотної характеристики (АЧХ) і суттєві пульсації амплітудно-частотної

характеристики на частотах смуг пропускання (фільтр Чебишева I роду) і

придушення (фільтр Чебишева II роду), ніж у фільтрів інших типів. Фільтр

отримав назву на честь відомого російського математика XIX століття

Пафнутія Львовича Чебишева, так як характеристики цього фільтра

грунтуються на многочленах Чебишева [13]. Фільтри Чебишева зазвичай

61

використовуються там, де потрібно за допомогою фільтра невеликого порядку

забезпечити необхідні характеристики АЧХ, зокрема, гарне приглушення

частот зі смуги придушення, і при цьому гладкість АЧХ на частотах смуг

пропускання і придушення не настільки важлива. Розрізняють фільтри

Чебишева I і II роду.

2.8 Можливості реалізації комп’ютерних методів вимірювань

акустичних параметрів приміщень

Аналізатор параметрів звукових трактів (АПЗТ) – перші вітчизняні

універсальні комп'ютерні аудіо вимірювальні прилади, що пройшов державну

метрологічну атестацію. Завдяки вдалій структурі і використовуваної сучасній

елементній базі, внаслідок застосування оригінальних алгоритмів обчислень,

розроблених в повній відповідності з діючими стандартами, АПЗТ не мають

аналогів в Україні, Росії, країнах СНД і Балтії. Дешевше імпортних аналогів в

3 - 5 разів.

АПЗТ призначені для вимірювання електричних характеристик

студійних трактів формування програм радіо і телебачення, дротових,

радіорелейних і супутникових каналів передачі звукового мовлення, а також

для вимірювання параметрів інших низькочастотних систем і пристроїв

(магнітофонів, пультів, міні-дискових і CD-програвачів та ін.). Прилади

реалізують всі методи вимірювань, передбачені ГОСТ-11515, а також

вимірюють детонацію магнітофонів і параметри вимірників рівня. Незамінні

для коректного вимірювання параметрів систем і пристроїв, що

використовують стиснення звуку.

АПЗТ-02 побудований на основі високоточних АЦП і ЦАП, сполучених

з персональним комп'ютером. Конструктивно являє собою переносний блок з

вбудованим рідкокристалічним індикатором (РКІ). Розрахунок характеристик

виконується програмним шляхом коштами процесора цифрової обробки

сигналів (ЦОС) та системного процесора Pentium. АПЗТ-02 можна розглядати

62

як повний системний блок персонального комп'ютера, доповнений пристроями

вводу-виводу (до нього можна підключити зовнішній монітор, принтер і т.д.).

Результати вимірювань подаються в чисельному вигляді, в табличній і

графічній формах з можливістю збереження і роздруківки для наступного

аналізу. АПЗТ-02 програмується для роботи в режимах: генератора,

вимірювача, одночасно генератора і вимірювача. Суміщає функції

чотирнадцяти приладів: селективного вольтметра і вольтметра

середньоквадратичних значень, псофометри і генератора сигналів, вимірювача

АЧХ і ФЧХ, частотоміра і аналізатора спектра, вимірювача всіх видів

спотворень, детонометра та ін.

Новий малогабаритний аналізатор АПЗТ-А3, сумісний з Notebook, за

своїми техніко-економічними показниками доступний кожній

телерадіокомпанії. Вся електронна вимірювальна частина поміщена в модуль

розміром в половину пачки листів паперу: 210х297х43 мм. Використовується

24-розрядний USB-кодек АЦП-ЦАП з аналоговими і цифровими (SPDIF)

інтерфейсами. З цією метою застосована оригінальна процедура

автокалибровки. Програмне забезпечення - в середовищі Win98.

При створенні АПЗТ-А3 перед розробниками стояла двояка завдання -

не погіршуючи параметри і можливості полюбився метрологам АПЗТ-02,

створити прилад, який був би за ціною рази в два дешевше і, крім вимірювань,

міг би використовуватися як високоякісний звуковий АЦП-ЦАП в сучасних

комп'ютерних монтажних і ефірних студіях радіо і телебачення.

24-розрядні АЦП і ЦАП, вбудовані в АПЗТ-А3, підтримуються

операційними системами MS Windows 98 ... XP як стандартні аудіо-пристрої

USB. Це дозволяє використовувати АПЗТ-А3 як високоякісну зовнішню

звукову карту в більшості програм запису, монтажу і відтворення. Професійно

виконане узгодження з іншими студійними звуковими пристроями і

пронормовані рівні сигналів на симетричних аналогових входах і виходах

(роз'єми Canon-Jack). Наявність цифрового SPDIF і оптичного інтерфейсів

дозволяє підключати АПЗТ-А3 на вході або на виході сучасних цифрових

63

мікшерів, магнітофонів, програвачів, тих же комп'ютерів з вбудованими SPDIF-

картами [27].

2.9 Розробка структурної схеми комп’ютерного аналізатора

акустичних параметрів приміщень

Далі розглядається використання АПЗТ-А3 в якості вимірювального

приладу. Принцип роботи, схема апаратної частини на рисунку 2.18 [27].

Рисунок 2.18 – Структурна схема аналізатора акустичних параметрів

приміщень

Вхідна частина складається з двох вимірювальних каналів А і В. На

диференціальних входах встановлені програмовані резистори для узгодження з

різними звуковими трактами. Можуть бути запрограмовані значення вхідного

опору 150 Ом, 200 Ом, 600 Ом і 100 кОм.

Програмований підсилювач перетворює вхідний сигнал з симетричного

в несиметричний і програмно встановлює вхідні дискретні діапазони рівнів

напруги +12 дБ, 0 дБ, мінус 12, мінус 24 дБ (0 дБ відповідає 0.775 В

64

середньоквадратичного значення напруги), а вхідний помножуючий ЦАП

додатково регулює рівень сигналу на вході АЦП від +18 до мінус 30 дБ з

кроком 0.1 дБ. АЦП звукової карти перетворює аналогові сигнали в каналах А

і В з роздільною здатністю 16 ... 24 двійкових розряди і частотою дискретизації

44.1 ... 96 кГц (залежно від типу карти). Вихідний код АЦП через послідовний

інтерфейс USB (АПЗТ-А3) або через шину вмонтованою в комп'ютер звукової

карти (АПЗТ-АЗМ) надходить на системну плату персонального комп'ютера, де

відповідно до алгоритму вимірювань виконується його обробка. Управління

аналоговою частиною виконується кодами, які посилає персональний

комп'ютер у сигнальний мікропроцесор управління через інтерфейс USB.

Генератор АПЗТ має основний стерео ЦАП звукової карти і здвоєний

помножуючий вихідний ЦАП. Послідовне підключення обох ЦАП дозволяє

плавно, з кроком 0.1 дБ, регулювати рівень вихідного сигналу в діапазоні від

мінус 80 до +12 дБ. Вихідний аналоговий комутатор передає на вихід сигнал

ЦАП і дозволяє управляти включенням вихідних каналів А і В. Вихідні буферні

пристрої А і В мають у своєму складі формувачі диференціального сигналу і

буферні підсилювачі для роботи на низькоомну навантаженні.

Основним методом аналізу сигналів у АПЗТ-А3 є аналіз спектрів,

одержуваних швидким перетворенням Фур'є (ШПФ) з попереднім зважуванням

віконними функціями. Число відліків ШПФ по кожному каналу - від 32 768 до

131 072. Процесор комп'ютера класу Pentium 500 MHz і вище дозволяє

виконувати вказаний аналіз і виведення результатів у темпі, достатньому для

оперативного регулювання характеристик.

Програмне забезпечення АПЗТ-А3 ADDATEST орієнтоване на

середовище MS Windows 98 ... XP.

В програмі ADDATEST АПЗТ-А3 доступні наступні режими вимірів:

– форма сигналу – режим двоканального осцилографа з тимчасовими

мітками;

– моногармонічний комплекс – всі доступні виміри на сигналі з однієї

частоти – рівні напруги і зміщення в вольтах, децибелах, кванти, частота,

65

коефіцієнт нелінійних спотворень, відношення сигнал/шум і ефективне число

біт для цифрових трактів, паразитна амплітудна модуляція (ПАМ) гармоніками

мережі, перехідна перешкода між каналами;

– двогармонійний комплекс – чотири типи існуючих вимірювань

інтермодуляції з використанням сигналів з двох частот – різницевий тон 2 і 3-го

порядків, інтермодуляція в трактах передавачів і міжміських каналів звукового

мовлення;

– рівні шумів – середньоквадратичний у вольтах, децибелах, кванти,

– зважений псофометричними фільтрами типів АіВ; селективну

(виділяється) перешкоду і її частоту, селективна напруга в заданій смузі частот;

– амплітудно-частотна характеристика – швидке вимірювання форми

АЧХ, її нерівномірності і різниці АЧХ і ФЧХ між каналами з використанням

полігармонічного сигналу з суми гармонік заданого ряду частот;

– АЧХ на імпульсоподібному сигналі (ІПС) – те ж, але зі складним

сигналом з великого числа гармонік різних частот, дозволяє відстежувати

локальні нерівномірності характеристики, особливо ефективно оцінює системи

з цифровим стисненням MPEG і інші.

– групове час запізнювання на ІПС – вперше реалізований у

вітчизняному приладі вимірювач нерівномірності часу запізнювання (похідна

від ФЧХ) у смузі звукових частот, адекватно описує фазові спотворення

сигналу.

2.10 Висновок

У даному розділі було розглянуто основні параметри приміщень, методи

вимірювань їх характеристик та завади, що виникають під час вимірювань.

Також було обрано метод аналізу акустичних параметрів приміщень,

розглянуто методи уникнення помилок та розроблено структурну схему

комп’ютерного аналізатора.

66

3 РОЗРОБКА ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ВИМІРЮВАЧА

АКУСТИЧНИХ ПАРАМЕТРІВ ТА ПСОФОМЕТРИЧНИХ ШУМІВ

В даному розділі наведено етапи розробки програмного забзпечення.

Визначено вимоги до розроблюваної програми та її необхідні властивості.

Поетапно описано розробку алгоритму роботи програми, розробку інтерфейсу

користувача та структурних частин програми – для запису звуку, розбиття на

спектр та виведення на екран.

3.1 Аналіз вимогів і властивостей програми

Для обробки сигналів необхідно створити програму, яка здатна буде

подавати сигнал певної заданої частоти, зчитувати і записувати з мікрофона

відбитий звук і обробляти його, а також вимірювати псофометричні шуми.

Найпростіше обробляти звук саме у форматі wav, тому що файли цього

формату містять всю необхідну інформацію про записаний сигнал. Програма

написана сучасною мовою високого рівня С#.

У програмі вимірювача акустичних параметрів реалізується наступний

принцип – на мікрофон комп’ютера подається сигнал тривалістю 1 мс (для

приміщень не менше 6х6 м), що складається з суми заданих частот. Потім

записується сигнал, що приходить у відповідь. Програма розбиває

ревербераційний сигнал на частоти і показує, як кожна з них затухає.

Програмно налаштовуються частоти, які потрібно подати на вихід, тривалість

вихідного сигналу та тривалість запису реверберації.

Для подання сигналу використовується сума частот, затухання яких у

реверберації відображає тип приміщення. Подання і запис звуку відбувається

семплами.

Семпл (англ. sample) — відрізок аудіо-інформації, вирізаний або

записаний з якого-небудь існуючого джерела — наприклад, звук акустичного

67

музичного інструменту, звук техногенного чи природного походження, звук,

вирізаний з наявної аудіокомпозиції чи відеофільму тощо [23].

Семпл – N-байтовий елемент масиву, в поточному поданні даних.

Аналоговий сигнал, попередньо дискретизований в цифровий формат може

являти собою елемент: зображення в комп'ютерній графіці (RGB),

радіолокаційному зображенні (GEOTIFF), звукової хвилі (WAV). Важливі дві

характеристики семплів: роздільна здатність, тобто число бітів, і частота

дискретизації (семплювання). Число бітів семпла визначає його здатність

розрізняти рівні амплітуди сигналу, велике число бітів дозволяє відтворювати

оцифрований звук більш якісно і точно. Частота семплювання безпосередньо

пов'язана з найвищою частотою, яка може бути відтворена семплом.

Наприклад, семпл з частотою дискретизації 40 кГц може вивести звук з

частотами до 20 кГц.

WAV (англ. waveform audio format) — формат аудіофайла розроблений

компаніями Microsoft та IBM. WAVE базується на форматі RIFF, поширюючи

його на інформацію про такі параметри аудіо, як застосований кодек, частота

дискретизації та кількість каналів. WAV як і RIFF передбачався для

комп'ютерів IBM PC, тому всі змінні записані у форматі little endian.

Відповідником WAV для комп'ютерів PowerPC є AIFF [23].

Хоча файли WAVE можуть бути записані за допомогою будь-яких

кодеків аудіо, звичайно використовується нестиснений PCM, який призводить

до великих обсягів файлу (близько 172 кБ на секунду для CD-якості). Іншим

недоліком файлу є обмеження обсягу до 4 ГБ, через 32-бітну змінну. Формат

WAV був частково витіснений стисненими форматами, проте, завдяки своїй

простоті, надалі знаходить широке використання в процесі редагування звуку

та на переносних аудіопристроях, як програвачі та цифрові диктофони.

У програмі шумоміра реалізуються 2 псофометричні фільтри, кожен з

яких складається з двох фільтрів – фільтру Баттерворта і фільтру Чебишева, які

описано в теоретичному розділі, пункт 2.9.

68

Окремою частиною має бути імітація інерційності стрілки шумоміра, яка

реалізується за допомогою перетворення окремих фільтрів накопичувачів.

Одночасно відбувається переведення семплів у децибели.

Також необхідно передбачити конвертацію сигналу із wav-формату,

тобто із бітів у семпли і навпаки, розділення і змішування каналів, а також

відкриття певного файлу чи його запис.

3.2 Розробка алгоритму роботи програми

Спрощений алгоритм роботи вимірювача акустичних параметрів

представлено на рисунку 3.1.

Рисунок 3.1 – Спрощений алгоритм програми

69

Початок – запуск програми. Першим блоком є умова, яка визначає, яку

дію буде виконувати користувач – налаштовувати тривалості подання і запису

сигналів чи налаштовувати генератори частот (блоки 2 та 3 відповідно).

Перехід до четвертого блоку означає, що програма подала вихідний сигнал і

записує ревербераційний сигнал.

У п’ятому блоці можна прослухати сигнал, що відповідає сумі заданих

частот.

У 6 блоці показано виведення на екран графіків записаного

ревербераційного сигналу та окремих частотних складових.

7 блок – умова, що визначає, чи завершена робота з програмою. Якщо

так, то програма переходить кінця, закриття головного вікна. Якщо ні –

програма переходить до початку алгоритму.

Алгоритм роботи шумоміра представлений на рисунку 3.2.

Початок – запуск програми. Першим блоком є умова, яка визначає, яку

дію буде виконувати програма – відкривати файл чи записувати звук з

мікрофону (блоки 2 та 3 відповідно). Перехід до четвертого блоку означає, що

програма обробляє сигнал фільтрами.

У п’ятому блоці показана умова, яка визначає, чи буде записано

результати у конкретний файл (блоки 6 та 7), чи у файл із програмно-заданим

ім’ям (8).

У 9 та 10 блоках показано виведення на екран графіків обробленого

сигналу та результату виміру рівня шуму.

11 блок – умова, що визначає, чи завершена робота з програмою? Якщо

так, то програма переходить до кінця, закриття головного вікна. Якщо ні –

програма переходить до початку алгоритму.

У панелі меню розташовано дві кнопки – File, який містить кнопки Open

та Save, та кнопку Help. При натисненні на кнопки Open чи Save, відкривається

відповідне діалогове вікно, яке пропонує вибрати файл із доступних для

обробки чи записати отримані результати.

70

Рисунок 3.2 – Спрощений алгоритм програми

71

3.3 Розробка інтерфейсу користувача

Головне вікно програми містить дві вкладки. На першій вкладці, де

розташований вимірювач акустичних параметрів, розташовані чотири області:

список генераторів, область прослуховування та редагування частот Generators,

область для тестування приміщення Echo та область графіків складових частот.

У списку генераторів наведені генератори частот, що використовуються

в тестування.

Область Generators містить кнопки Add та Delete для додавання і

видалення генераторів. Під кнопками розміщено область задання частоти

генератора. Також в цій області можна відрегулювати гучність звуку. За

допомогою checkbox Invert можна інвертувати фазу сигналу, графік якого

виводиться у окремому блоці області. У області Generators розміщена кнопка

Play, за допомогою якої можна прослухати сигнал.

У області Echo розміщені регулятори тривалості сигналу, що подається

за гучномовець, та тривалість запису з мікрофона. За допомогою кнопки Test

подається сигнал та починається запис. Нижче розміщений графік вхідного

сигналу, також передбачено полосу прокрутки для перегляду всього графіку.

Під графіком наводяться дані про поточні дані графіку.

Область графіків складових чатот скаладється з графіку, списку частот

та двох кнопок – Add та Delete, для додавання та видаленння частот, для яких

потрібно побудувати графік затухання. Під кнопкою Add розміщений

текстовий блок, в якому потрібно ввести частоту, яку потрібно додати у список

графіків складових. Для видалення графіку потрібно вибрати частоту зі списку

зліва від кнопки та натиснути кнопку Delete.

Перша вкладка головного вікна програми представлена на рисунку 4.3.

Друга вкладка програми містить три області: панель меню, область

осцилографа та кнопки керування.

Незалежно від вибору файлу для запису, отримані результати

зберігаються у папці Output із назвою, що містить у собі час та дату обробки.

72

Рисунок 3.3 – Вимірювач акустичних параметрів приміщень

Вхідний сигнал записується у папку Input. Якщо цих папок ще немає на

комп’ютері, вони створюватимуться автоматично.

Область осцилографа містить у собі 2 графіки: зелений – це вхідний

сигнал, та червоний – оброблений. Графік відображає 500 мілісекунд всього

сигналу, також передбачено полосу прокрутки для перегляду всього графіку.

При наведенні курсора миші на область осцилографа, відображається

значення семплів (вхідного та обробленого сигналів) у місці, де розташований

курсор.

У правому нижньому куті розташовані значення, що відображають

рівень шуму у децибелах. Зеленим – рівень шуму вхідного сигналу та

червоним – рівень шуму обробленого сигналу.

При розтягненні головного вікна, графік змінюватиметься за рахунок

зміни кількості семплів на точку.

Нижче області осцилографа розташовані кнопки керування: Apply filter,

Start і Stop.

Друга вкладка програми представлена на рисунку 3.4.

73

Рисунок 3.4 – Шумомір

Apply filter стає активною після відкриття файлу і надає можливість

застосувати фільтри до вікритого файлу.

Start – запускає запис сигналу, що надходить з мікрофону. Одночасно із

записом іде обробка сигналу за допомогою фільтрів. Також при запису у

область осцилографа відображаються графіки вхідного і обробленого сигналу у

режимі реального часу.

Stop – зупиняє запис сигналу. Також зупиняє відображення графіків і

обробку фільтрами.

3.4 Запис звуку

NAudio – це аудіо інтерфейс API з відкритим вихідним кодом для .NET,

написаний на C# Марком Хітом, із внесками багатьох інших розробників. Він

призначений для забезпечення великого набору корисних службових класів, з

яких можна побудувати свій власний аудіо-додаток [28].

NAudio був створений тому, що у Framework Class Library, що

поставляється із .NET 1.0 не було підтримки відтворення аудіо. Опис класів

System.Media введено в .NET 2.0, надано невелику підтримку, і MediaElement у

74

WPF і Silverlight взяв трохи далі. Головною метою NAudio є надання повного

набору аудіо пов'язаних класів, що дозволяють спростити розробку утиліт, які

грають або записують звук, або дозволяють маніпулювати аудіо файлами в

деякому роді.

Запис звуку вимірювача акустичних параметрів забезпечується таким

чином:

void echoRecorder_DataAvailable(object sender, WaveInEventArgs e)

{

recordedEchoStream.Write(e.Buffer, 0, e.Buffer.Length);

uint maxSamples=(uint)(sampleRate*RecordTimeTrack.Value* 2);

if (recordedEchoStream.Length >= maxSamples)

{ StopEchoRecorder();

recordedEchoStream.Position = 0;

SetEchoTestResults(recordedEchoStream.ToArray());

recordedEchoStream.Dispose();

recordedEchoStream = null;

} }

private void StopEchoRecorder()

{ if (echoRecorder != null)

{

echoRecorder.DataAvailable -= echoRecorder_DataAvailable;

echoRecorder.StopRecording();

echoRecorder.Dispose();

echoRecorder = null;

} }

Запис звуку здійснюється у окремому потоці.

Запис звуку для шумоміра забезпечується таким чином:

WaveIn recorder;

…

75

recorder = new WaveIn();

recorder.DeviceNumber = 0;

recorder.BufferMilliseconds = 500;

recorder.DataAvailable += new EventHandler<WaveInEventArgs>(recorder_

DataAvailable);

recorder.WaveFormat = format;

recorder.StartRecording();

Для запису звуку у файл використовуємо такі методи:

byte[] originalBuff;

byte[] filteredBuff;

while (working || dataQueue.Count > 0)

{ if (dataQueue.TryDequeue(out originalBuff))

{ originalFileWriter.Write(originalBuff, 0 , originalBuff.Length);

…

fileWriter.Write(filteredBuff, 0 , originalBuff.Length);

…

Запис звуку здійснюється у окремому потоці.

public class AudioWorker

{

Thread workerThread;

…

workerThread = new Thread(ThreadFlow);

working = true;

workerThread.Start();

return true;

3.5 Розбиття реверберації на спектр

Швидке перетворення Фур'є (Fast Fourier Transform) — швидкий

алгоритм обчислення дискретного перетворення Фур'є. Якщо для прямого

76

обчислення дискретного перетворення Фур'є з N точок даних потрібно O(N2)

арифметичних операцій, то FFT дозволяє обчислити такий самий результат

використовуючи O(N log N) операцій. Алгоритм FFT часто використовується

для цифрової обробки сигналів для перетворення дискретних даних з часового

у частотний діапазон [11].

Основний крок алгоритму полягає у зведенні задачі для N чисел до

задачі для p=N/q чисел, де q - дільник N. Нехай ми вже вміємо вирішувати

задачу для N/q чисел. Застосуємо перетворення Фур'є до наборів ai,aq+i,…,aq(p−1)+i

для i=0,1,…,q−1. Тепер покажемо, як за O(Np) обчислень розв'язати вихідну

задачу. Зауважимо, що

∑ ∑

). (3.1)

Вирази в дужках нам уже відомі - це i (mod p)-те число після

перетворення Фур'є j-тої групи. Таким чином, для обчислення кожного

потрібно bi потрібно O(q) обчислень, а для обчислення всіх bi — O(Nq)

обчислень.

Розбиття ревербераційного сигналу на спектр відбувається за

допомогою бібліотеки NAudio, класу FastFourierTransform, функція якого

наведений нижче.

public static void FFT(bool forward, int m, Complex[] data)

{

int n, i, i1, j, k, i2, l, l1, l2;

float c1, c2, tx, ty, t1, t2, u1, u2, z;

// Calculate the number of points

n = 1;

for (i = 0; i < m; i++)

n *= 2;

// Do the bit reversal

77

i2 = n >> 1;

j = 0;

for (i = 0; i < n - 1; i++)

{

if (i < j)

{

tx = data[i].X;

ty = data[i].Y;

data[i].X = data[j].X;

data[i].Y = data[j].Y;

data[j].X = tx;

data[j].Y = ty;

}

k = i2;

while (k <= j)

{

j -= k;

k >>= 1;

}

j += k;

}

// Compute the FFT

c1 = -1.0f;

c2 = 0.0f;

l2 = 1;

for (l = 0; l < m; l++)

{

l1 = l2;

l2 <<= 1;

u1 = 1.0f;

78

u2 = 0.0f;

for (j = 0; j < l1; j++)

{

for (i = j; i < n; i += l2)

{

i1 = i + l1;

t1 = u1 * data[i1].X - u2 * data[i1].Y;

t2 = u1 * data[i1].Y + u2 * data[i1].X;

data[i1].X = data[i].X - t1;

data[i1].Y = data[i].Y - t2;

data[i].X += t1;

data[i].Y += t2;

}

z = u1 * c1 - u2 * c2;

u2 = u1 * c2 + u2 * c1;

u1 = z;

}

c2 = (float)Math.Sqrt((1.0f - c1) / 2.0f);

if (forward)

c2 = -c2;

c1 = (float)Math.Sqrt((1.0f + c1) / 2.0f);

}

// Scaling for forward transform

if (forward)

{

for (i = 0; i < n; i++)

{

data[i].X /= n;

data[i].Y /= n;

79

} } }

Виведення графіків на екран відбувається таким чином:

private void ShowSpectrum()

{

Bitmap spectrumBitmap = new Bitmap(SpectrumPictureBox.Width,

SpectrumPictureBox.Height);

Graphics sampleGraphics = Graphics.FromImage(spectrumBitmap);

DrawGrid(sampleGraphics);

if (recordedEchoSamples == null || recordedEchoSamples.Length == 0)

{

sampleGraphics.Dispose();

TimeLabel.Text = "No data";

SpectrumScrollBar.Enabled = false;

SpectrumPictureBox.Image = spectrumBitmap;

return;

}

float[] samples = new float[portionSyze];

Array.Copy(recordedEchoSamples,SpectrumScrollBar.Value, samples, 0,

samples.Length);

Complex[] fft = ConvertToComplex(samples);

int m = (int)Math.Log(fft.Length, 2.0);

FastFourierTransform.FFT(true, m, fft);

Pen samplePen = new Pen(Color.Red, 1);

int fftpos = 0;

float pos = 0;

for (int i = 0; i < SpectrumPictureBox.Width; i++) {

fftpos = (int)((float)(fft.Length / 2) * (float)i /

(float)SpectrumPictureBox.Width);

pos = GetFFTValue(fft[fftpos]) * (SpectrumPictureBox.Height);

sampleGraphics.DrawLine(samplePen, i, pos, i, SpectrumPictureBox.Height);

80

}

sampleGraphics.Dispose();

SpectrumPictureBox.Image = spectrumBitmap;

...

TimeLabel.Text = string.Format ("{0:D2} : {1:D3} / {2:D2} : {3:D3}",

currentTime.Seconds, currentTime.Milliseconds, totalTime.Seconds,

totalTime.Milliseconds) + " Step: " + msShown.ToString("F") + "ms";

}

Результати роботи програми наведено на рисунку 3.5.

Рисунок 3.5 – Результати роботи програми вимірювача акустичних параметрів

приміщень

3.6 Обробка звуку шумоміром

Псофометричні фільтри, реалізовані у даній програмі, складаються з

фільтрів Чебишева і Баттерворта. Детальніше вони розглянуті у першому

розділі.

Формула для рекурсивного фільтра другого порядку (3.2):

81

S'(i)=a0*S(i)+a1*S(i-1)+a2*S(i-2)-b1*S'(i-1)-b2*S'(i-2), (3.2)

де S(i) - вхідний,

S'(i) - вихідний сигнали,

b0=1.

Формула для рекурсивного фільтра першого порядку:

S'(i)=a0*S(i)+a1*S(i-1)-b1*S'(i-1), (3.3)

де S(i)-вхідний,

S'(i)-виходний сигнали,

b0=1.

Фільтри розраховані для частоти дискретизації 44100 Гц.

Коефіцієнти для високочастотних фільтрів можна розрахувати із

коефіцієнтів ФНЧ на основі теореми додавання перетворень Фур’є. Якщо в

частотній області додати спектральні функції, то отримаємо відповідну

результуючу функцію в часовій області, як суму вагомих функцій, тобто

коефіцієнтів фільтра [16].

Всечастотний фільтр пропускає, не послабляючи, всі частоти. Його

рівняння має тільки один коефіцієнт а0=1. Всі інші коефіцієнти рівні нулю,

тобто ак=0 при к!=0. Якщо вирахувати із такого фільтра спектр ФНЧ, то

залишиться спектр ФВЧ із тією самою граничною частотою. Для коефіцієнтів

фільтра це означає: коефіцієнт ФВЧ = коефіцієнт все частотного фільтра –

коефіцієнт ФНЧ.

Фільтр А складається з ФНЧ Чебишева 2-го порядку з fc=7700 Гц:

a0=0.13726; a1=0.27452; a2=0.13726; b1=-0.866; b2=0.415045

і ФВЧ Баттерворта 1-го порядку з Fср=6000 Гц:

a0=0.687044; a1=-0.68704; b1=-0.37408.

Фильтр В складається з ФНЧ Чебишева 2-го порядку з fc=5300 Гц:

a0=0.070684; a1=0.141368; a2=0.070684; b1=-1.2531; b2=0.535844

82

і такого ж ФВЧ Баттерворта 1-го порядку з Fср=6000 Гц:

a0=0.687044; a1=-0.68704; b1=-0.37408.

Коефіцієнти розраховані за допомогою програми Numeri.

Програмна реалізація фільтрів:

for (int i = 0; i < samples.Length; i++)

{

sample = samples[i];

firstPassFilterData.XN = sample;

switch (filterType)

{

case PsophometricFilterType.A:

sample =

0.13726f*sample+0.27452f*firstPassFilterData.XN_1+0.13726f*firstPassFilterData.

XN_2+0.866f*firstPassFilterData.YN_1-0.415045f*firstPassFilterData.YN_2;

break;

case PsophometricFilterType.B:

sample =

0.070684f*sample+0.141368f*firstPassFilterData.XN_1+0.070684f*firstPassFilterD

ata.XN_2+1.2531f*firstPassFilterData.YN_1-0.535844f*firstPassFilterData.YN_2;

break;

default:

throw new Exception("Invalid value for TestFilterType");

}

sample = normalizeSample(sample);

firstPassFilterData = shiftFilterData(firstPassFilterData, sample);

result[i] = sample;

}

…

for (int i = 0; i < samples.Length; i++)

{

83

sample = samples[i];

secondPassFilterData.XN = sample;

sample = 0.687044f*sample-

0.687044f*secondPassFilterData.XN_1+0.374088f*secondPassFilterData.YN_1;

sample = normalizeSample(sample);

secondPassFilterData = shiftFilterData(secondPassFilterData, sample);

result[i] = sample;

}

…

Повний лістинг програми шумоміра наведено в додатках.

3.7 Вибір комп’ютерних комплектуючих

Для роботи вимірювального комплексу необхідно апаратне та програмне

забезпечення:

− центральний процесор;

− системна плата;

− оперативна пам'ять;

− жорсткий диск;

− корпус;

− блок живлення;

− комплект клавіатури;

− мікрофон із підсилювачем;

− мережевий фільтр;

− операційна система Windows 7/8;

− розроблена програма.

Так як у вимірюваннях використовується чутливий мікрофон із

підсилювачем, необхідно забезпечити мінімальний шум додаткового

обладнання.

84

Наприклад, центральним процесором можна вибрати Intel Xeon E5-2650

2000MHz/L3-20480Kb/QPI s2011 box, що має всі необхідні характеристики для

роботи вимірювального комплексу. Для охолоджування такого процесора

потрібно передбачити безшумну систему охолодження, а саме водну або

пасивного охолодження, наприклад, Cooler Master Seidon 240M (водне), що має

алюмінієвий радіатор та видає лише 25 дБ шуму, або ж Zalman FX100, що є

пасивним охолодженням.

Оскільки жорсткі диски також мають свій рівень шуму, особливо при

запису, то необхідно обрати безшумні накопичувачі, тобто твердотільні (SSD).

Як приклад – Kingston 120GB SSD 2.5" SATAIIІ, має достатній об’єм та

порівняно невисоку ціну, а корпорація Kingston має гарну репутацію.

Відеокарта не має особливого значення, сучасні системні плати мають

вбудовані відеокарти, достатні для роботи системи.

Для звукової карти рішенням було обрано Creative Sound Blaster Z Bulk,

що має співвідношення сигнал/шум 116 дБ.

У якості мікрофону для запису сигналу було обрано Gembird M04

Black – бюджетний варіант непоганої якості та достатньої чутливості, яка

підвищується спеціалізованим підсилювачем. Має інтерфейс 3,5 mini-jack,

стійку основу із диском, що обертається, та рухомою голівкою, що дозволяє

направити мікрофон саме у джерело сигналу.

Перевагами даної системи є:

− невеликі затрати на створення окремих компонентів;

− невеликі габаритні розміри.

Зовнішній вигляд комплектуючих зображено на рисунку 3.6.

Якщо немає можливості забезпечити такими комплектуючими, потрібно

якнайдалі віднести записуючий мікрофон від комп’ютера. При цьому потрібно

подавати сигнал із достатнім звуковим тиском.

85

Рисунок 3.6 – Зовнішній вигляд комп’ютера для вимірювань

3.8 Рекомендації користувачу ПЗ та оператору вимірювального

комплексу

Комп’ютер має мати такі мінімальні характеристики:

− Процесор Intel/AMD 2GHz;

− Оперативну пам’ять не менше 512 Mb;

− 1 Gb вільного місця на жорсткому диску;

− ОС Windows 7/8;

− Монітор з розширенням 800 x 600 та палітрою в 256 кольорів.

Для нормальної роботи програми необхідно встановити .NET Framework

3.5 та підключити бібліотеки NAudio.

Якщо при запуску програми виникнуло повідомлення помилки, то

необхідно спершу перевірити наявність бібліотек, а потім переконатися у

вірності виконаних дій щодо запуску програми.

Власноруч змінювати текст вихідних файлів не дозволяється, окрім бітів

на секунду, семплів на секунду, кількості каналів, номера звукової карти та

величини буфера та тільки у позначених коментарями місцях.

Запуск програми розпочинається з відкриття exe файлу.

86

Для прослуховування сигналу і перевірки частоти для вимірювання

акустичних параметрів необхідно натиснути кнопку Play. Якщо частоти

виставлені правильно, потрібно відрегулювати тривалість подання вихідного

сигналу і тривалість запису. Потім натиснути кнопку Test.

Щоб ввести і записати сигнал з мікрофону для обробки шумоміром

необхідно натиснути на кнопку Start. Для зупинки запису і обробки необхідно

натиснути кнопку Stop. Якщо потрібно відкрити вже записаний wav-файл для

обробки, необхідно натиснути кнопку File на панелі меню і вибрати Open. Щоб

обробити сигнал фільтром – потрібно натиснути кнопку Apply filter. Для запису

обробленого файлу у певний файл необхідно вибрати Save. Окрім такого

способу запису, передбачено автоматичний запис вхідного і обробленого

сигналу у відповідні папки Input та Output із ім’ям, що містить дату та час

обробки файлу. Натиснувши Help, можна отримати інформацію про розробника

програми.

У випадку виникнення помилки необхідно перевірити підключення

динамічної бібліотеки або правильність введених даних.

У випадку виникнення критичної помилки слід перезавантажити

програму.

87

4 ЕКОНОМІЧНИЙ РОЗДІЛ

В даному розділі розглядається економічна доцільність розробки методу

для аналізу акустичних параметрів приміщень та псофометричних шумів та

відповідного програмного забезпечення. Також визначено суть проблеми та

способи її вирішення, вимоги до розроблюваного рішення та наведено

розрахунки цінової політики для реалізації виробу.

4.1 Суть технічної проблеми, яка виникла на сучасному етапі

розвитку науки, техніки і технології

Для досягнення високої якості звуковідтворення, акустичні

характеристики кімнати для прослуховування необхідно наблизити до

певних оптимальних значень. Це досягається формуванням "акустично

правильної" геометрії приміщення, а також за допомогою спеціальної

акустичної обробки внутрішніх поверхонь стін та стелі. Але дуже часто

доводиться мати справу з кімнатою, форму якої змінити вже неможливо. При

цьому власні резонанси приміщення можуть вкрай негативно вплинути на

якість звучання апаратури. Вважним інструментом для зниження впливу

кімнатних резонансів є оптимізація взаємного розташування акустичних

систем відносно один одного, огороджувальних конструкцій і зони

прослуховування.

Сучасному інженеру в практичній діяльності доводиться мати справу

з проектуванням і експлуатацією студій звукозапису, звукового і

телевізійного мовлення, систем і пристроїв звукопідсилення в виробничих

приміщеннях, аудиторіях, театральних і концертних залах. У зв'язку з цим

йому необхідно знати і розуміти основні положення акустики приміщень

(будівельної, архітектурної акустики) і застосовувати ці положення при

вирішенні виникаючих задач.

88

Існує багато вимірюваних параметрів, що відповідають за якість звуку.

Найважливіші з них: час реверберації - час загасання звукової хвилі на 60 дБ

після припинення дії джерела звуку (коли його практично не буде чутно). Час

реверберації вимірюється в секундах і для кожного приміщення існує своє,

оптимальне значення, при якому знаходитися в приміщенні найбільш

комфортно. Час реверберації - параметр самого приміщення (його

геометричних об'єктів і сукупності оздоблювальних матеріалів). Час

реверберації робить істотний вплив на інші акустичні параметри: при

збільшенні часу реверберації з'являється дзвін і відлуння, що негативно впливає

на розбірливість мови, індекс передачі приголосних і ін., в приміщенні стає

дуже шумно, що негативно впливає на працездатність і нерви. При надмірно

низькому часу реверберації приміщення стає «ватяним» і тихим, люди

перестають чути один одного, що теж створює сильний дискомфорт.

Розбірливість мови або коефіцієнт передачі мови - індекс, що показує наскільки

виразно і зрозуміло передається музика чи мова диктора. Розбірливість мови -

дуже важливий індекс для розрахунку електроакустики в приміщенні.

Акустичний розрахунок приміщення є невід'ємною частиною

проектування різних приміщень так чи інакше пов'язаних зі звуком, будь то

театр, кінотеатр або актовий зал.

4.2 Способи вирішення технічної проблеми

Метою роботи є розробити комп’ютерний метод аналізу акустичних

параметрів приміщення і відповідно до цього методу розробити програмне

забезпечення, яке не потребує додаткових апаратних і прорамних засобів.

Задля вирішення технічної проблеми можна використовувати існуючі

аналоги аналізаторів акустичних параметрів приміщень, але розроблюваний

метод є кращим, так як не тільки вимірює час реверберації, як більшість

аналогів, а ще й показує графік затухання певних частот в кожному окремому

приміщенні. Даний метод дозволяє досліджувати різноманітні приміщення,

89

використоваючи різноманітність сум частот. Для кожного приміщення

можна задати окрему суму частот.

Розроблювана програма надає можливість виконувати аналіз

акустичних параметрів приміщень завдяки сучасним методам обробки

сигналів, запису і відтворення звуку.

4.3 Oснoвні вимoги дo рoзрoблюванoгo засoбу

Діапазон частот всіх приладів, що використовуються при вимірюваннях,

повинен не менше ніж на 10% перевищувати номінальний діапазон

вимірювань, тобто повинен бути не вужче 100-5000 Гц.

Перед вимірами слід проводити калібрування апаратури на відповідність

її повірочним характеристикам. Якщо результати калібрувальних вимірів

відрізняються від повірочних характеристик, то відповідний блок замінюють.

Джерело звуку, що застосовується при вимірах часу реверберації, слід

послідовно встановлювати в тих же місцях, де розміщуються основні джерела

звуку в даному залі. При використанні в якості джерела звуку системи

озвучення залу слід використовувати тільки ті з них, які знаходяться в області

сцени (портальна група). В залах, які не мають сцени і сценічного гурту

випромінювачів (наприклад, спортивні зали), системи озвучення включають в

робочому режимі експлуатації. При цьому всі частотні коректори ставлять в

нейтральні положення, лінії затримки і ревербератори повинні бути виключені.

При вимірах часу реверберації приймальний мікрофон слід розмістити

не менше ніж в трьох точках залу.

Програма має мати регулювання всіх необхідних параметрів

відтворюваних сигналів. Комп’ютер, на якому запускатиметься програма,

повинен мати досить потужні гучномовці або динаміки і не менш потужний

мікрофон, задля вловлювання реверберуючого сигналу. Не є можливим

увімкнути шумоподавлення, так як реверберуючий сигнал є занадто слабким.

90

4.4 Оцінювання комерційного потенціалу розробки

Оцінювання комерційного потенціалу проводиться за критеріями,

наведеними в таблиці 4.1.

Таблиця 4.1 – Критерії оцінювання комерційного потенціалу розробки

Критерії оцінювання та бали (за 5-ти бальною шкалою)

1 2 3 4 5 6

№ Бали

0 1 2 3 4

Технічна здійсненність концепції:

1 Достовірність

концепції не

підтверджена

Концепція

підтверджена

експертними

висновками

Концепція

підтверджена

розрахунками

Концепція

перевірена на

практиці

Перевірено

працездатність

продукту в

реальних

умовах

Ринкові переваги (недоліки):

2 Багато

аналогів на

малому ринку

Мало

аналогів на

малому ринку

Кілька аналогів

на великому

ринку

Один аналог

на великому

ринку

Продукт не

має аналогів на

великому

ринку

3 Ціна продукту

значно вища за

ціни аналогів

Ціна продукту

дещо вища за

ціни аналогів

Ціна продукту

приблизно

дорівнює цінам

аналогів

Ціна

продукту

дещо нижче

за ціни

аналогів

Ціна продукту

значно нижче

за ціни

аналогів

4 Технічні та

споживчі

властивості

продукту

значно гірші,

ніж в аналогів

Технічні та

споживчі

властивості

продукту трохи

гірші, ніж в

аналогів

Технічні та

споживчі

властивості

продукту на

рівні аналогів

Технічні та

споживчі

властивості

продукту

трохи кращі,

ніж в

аналогів

Технічні та

споживчі

властивості

продукту

значно кращі,

ніж в аналогів

5 Експлуатаційні

витрати значно

вищі, ніж в

аналогів

Експлуатаційні

витрати дещо

вищі, ніж в

аналогів

Експлуатаційні

витрати на рівні

експлуатаційних

витрат

аналогів

Експлуатацій

ні витрати

трохи нижчі,

ніж в

аналогів

Експлуатаційні

витрати значно

нижчі, ніж в

аналогів

Ринкові перспективи

6 Ринок малий і

не має

позитивної

динаміки

Ринок малий,

але має

позитивну

динаміку

Середній ринок

з позитивною

динамікою

Великий

стабільний

ринок

Великий ринок

з позитивною

динамікою

7 Активна

конкуренція

великих

компаній ринку

Активна

конкуренція

Помірна

конкуренція

Незначна

конкуренція

Конкурентів

немає

91

Таблиця 4.1 – Критерії оцінювання комерційного потенціалу розробки

(продовження)

1 2 3 4 5 6

Практична здійсненність

8 Відсутні фахівці

як з технічної,

так і з

комерційної

реалізації ідеї

Необхідно наймати

фахівців або

витрачати значні

кошти та час на

навчання наявних

фахівців

Необхідне

незначне

навчання

фахівців та

збільшення їх

штату

Необхідне

незначне

навчання

фахівців

Є фахівці з

питань як з

технічної, так і з

комерційної

реалізації ідеї

9 Потрібні значні

фінансові

ресурси, які

відсутні.

Джерела

фінансування

ідеї відсутні

Потрібні

незначні фінансові

ресурси. Джерела

фінансування

відсутні

Потрібні значні

фінансові

ресурси.

Джерела

фінансування є

Потрібні

незначні

фінансові

ресурси.

Джерела

фінансування

є

Не потребує

додаткового

фінансування

10 Необхідна

розробка

нових матеріалів

Потрібні

матеріали, що

використовуються

у військово-

промисловому

комплексі

Потрібні

дорогі

матеріали

Потрібні

досяжні та

дешеві

матеріали

Всі матеріали

для реалізації

ідеї відомі

та давно

використовують

ся у виробництві

11 Термін

реалізації ідеї

більший

за 10 років

Термін

реалізації ідеї

більший

за 5 років.

Термін окупності

інвестицій більше

10-ти років

Термін

реалізації ідеї

від 3-х до 5-ти

років.

Термін

окупності

інвестицій

більше

5-ти років

Термін

реалізації ідеї

менше

3-х років.

Термін

окупності

інвестицій від

3-х до

5-ти років

Термін

реалізації ідеї

менше

3-х років.

Термін

окупності

інвестицій

менше 3-х років

12 Необхідна

розробка

регламентних

документів та

отримання

великої кількості

дозвільних

документів на

виробництво та

реалізацію

продукту

Необхідно

отримання великої

кількості

дозвільних

документів на

виробництво та

реалізацію

продукту, що

вимагає значних

коштів та часу

Процедура

отримання

дозвільних

документів для

виробництва та

реалізації

продукту

вимагає

незначних

коштів та часу

Необхідно

тільки пові-

домлення

відповідним

органам про

виробництво

та реалізацію

продукту

Відсутні будь-

які регламентні

обмеження на

виробництво та

реалізацію

продукту

Результати оцінювання зводимо у таблицю 4.2 та порівнюємо отримані

результати із рекомендованими рівнями комерційного потенціалу розробки.

92

Таблиця 4.2 – Результати оцінювання

Критерії Експерти

1 2 3

Бали, виставлені експертами:

1 2 3 1

2 2 2 4

3 4 1 3

4 3 4 4

5 2 1 2

6 3 4 2

7 4 2 4

8 3 4 1

9 2 4 1

10 4 1 4

11 1 2 3

12 1 4 2

Сума балів 31 32 31

Середньоарифметична сума балів ̅̅̅̅

∑

=31

Таблиця 4.3 – Рівні комерційного потенціалу розробки

Середньоарифметична сума балів ,

розрахована на основі висновків експертів

Рівень комерційного потенціалу

розробки

0 – 10 Низький

11-20 Нижче середнього

21-30 Середній

31-40 Вище середнього

41-48 Високий

Згідно рекомендацій розробка має вище середнього рівень комерційного

потенціалу. Відповідно до цього можливим шляхом розробки є ліцензійна

угода. Порівняно із аналогами, розробка має вищий рівень якості, якщо

порівнювати функціональні можливості та точність. На даний момент

розробкою зацікавлений Науково-технічний центр «Аналогові системи», що

займається розробкою вимірювальних і контрольних систем теле-

радіомовлення.

93

4.5 Прогнозування витрат на виконання науково-дослідної,

дослідно-конструкторської та конструкторсько-технологічної роботи

Прогнозування витрат на виконання науково-дослідної, дослідно-

конструкторської та конструкторсько-технологічної роботи може складатися з

таких етапів:

1-й етап: розрахунок витрат, які безпосередньо стосуються виконавців

даного розділу роботи.

2-й етап: розрахунок загальних витрат на виконання даної роботи.

3-й етап: прогнозування загальних витрат на виконання та впровадження

результатів даної роботи [29].

4.6 Розрахунок кошторису витрат на розробку обладнання

Кошторис витрат на розробку передбачати наступні основні витрати:

4.6.1 Основна заробітна плата розробників.

Розраховується за формулою:

tТ

МЗ

р

о (грн.), (4.1)

де М – місячний посадовий оклад конкретного розробника

(дослідника), грн.;

Тр – число робочих днів в місяці; Тр=21 день;

t – число днів роботи розробника (дослідника).

Для керівника проекту з місячним окладом 3250 грн. і кількістю робочих

днів у місяці – 22 заробітна плата складатиме:

94

Аналогічно розрахуємо заробітну плату програміста. Результати

розрахунків зведемо до таблиці 4.4.

Таблиця 4.4 – Основна заробітна плата розробників

Найменування посади

Місячний

посадовий

оклад, грн.

Оплата за

робочий

день, грн.

Число

днів

роботи

Витрати на

заробітну плату,

грн.

1. Керівник проекту 3250 147,7 22 3250

2. Програміст 3000 136,4 22 3000

Разом, грн. 6250

4.6.2 Витрати на основну заробітну плату робітників.

Витрати на основну заробітну плату робітників (Зр) розраховуються на

основі норм часу, які необхідні для виконання даної роботи, розраховуються

за формулою:

З t C Кi i с

n

р 1

(грн.), (4.2)

де ti – норма часу (трудомісткість) на виконання конкретної роботи,

годин;

n – число робіт по видах та розрядах;

Кс – коефіцієнт співвідношень, який установлений в даний час

Генеральною тарифною угодою між Урядом України і профспілками, Кс = 2;

Сі – погодинна тарифна ставка робітника відповідного розряду, який

виконує відповідну роботу, грн./год.

Сі визначається за формулою:

95

СМ К

Т Тi

м i

з м

р

(грн.), (4.3)

де Мн – мінімальна місячна оплата праці, грн., Мн = 1378 грн.;

Кі – тарифний коефіцієнт робітника відповідного розряду;

Тр – число робочих днів в місяці, Тр = 22 дні;

Тзм – тривалість зміни, Тзм = 8 годин.

Розрахунки заносимо до табл. 4.5.

Таблиця 4.5 – Витрати на основну заробітну плату робітників

№ Найменування

робіт

Трудомісткість

н.-годин

Розряд

роботи

Погодинна

тарифна

ставка, грн.

Величина

оплати,

грн.

1 Налагоджування 2 1 8,25 33

2 Тестування 3 1 8,25 49,5

Всього, грн. 82,5

4.6.3 Додаткова заробітна плата розробників та робітників, які приймали

участь в розробці обладнання.

Додаткову заробітну плату прийнято розраховувати як 10 % від основної

заробітної плати розробників та робітників:

Зд = Зо ∙ 10 / 100% (грн.), (4.4)

Зд = (6250+82,5) *0,1= 633,25 (грн.)

4.6.4 Нарахування на заробітну плату розробників та робітників

Згідно діючого законодавства нарахування на заробітну плату складають

37,5 % від суми основної та додаткової заробітної плати.

96

Нз = (Зо + Зд) ∙ 37,5 / 100% (грн.). (4.5)

Нз = (6250+82,5+633,25) *0,375 = 2612,16 (грн.)

4.6.5 Амортизація обладнання.

Амортизація обладнання, що використовувалось для розробки в

спрощеному вигляді амортизація обладнання, що використовувалась для

розробки розраховується за формулою:

12

викt

Tв

ЦА (грн.), (4.6)

де Ц – балансова вартість обладнання, грн.;

Тв – термін корисного використання обладнання, років;

tвик – термін використання під час розробки, місяців;

Розрахуємо амортизаційні витрати на ноутбук, балансова вартість якого

становить 8000 грн., а термін його використання – 1 міс.

А =

Аналогічно визначаємо амортизаційні витрати на інше обладнання та

заносимо в таблицю 4.6.

Таблиця 4.6 – Амортизаційні витрати на інше обладнання

Найменуванн

я обладнання

Балансова

ціна, грн.

Мінімально

допустимі строки

корисного

використання

Термін

використа

ння, міс.

Величина

амортизаційних

відрахувань,

грн.

Ноутбук 8000 4 1 166

Акустична

система 500 4 1 11

Всього 177

97

4.6.6 Витрати на силову електроенергію.

Розраховуються за формулою:

В В П Ф Ке п (грн.), (4.7)

де В — вартість 1 кВт-години електроенергії, В = 1,825 грн./кВт –

година;

П — встановлена потужність обладнання, кВт;

Ф — фактична кількість годин роботи обладнання, годин; Ф = 8 годин;

Кп — коефіцієнт використання потужності, Кп = 0,8.

Таблиця 4.7 – Витрати на електроенергію

Найменування

обладнання

Встановлена

потужність

обладнання,

кВт.

Фактична

кількість годин

роботи, годин.

Коефіцієнт

використання

потужності.

Витрати на

електроенер

гію,грн.

Ноутбук 5,5 176 0,8 1413,28

Акустична

система 2 100 0,5 182,5

Освітлення

робочих місць 0,8 56 0,9 73,584

Всього 1669,364

4.6.7 Інші витрати.

Інші витрати охоплюють: загально виробничі витрати, адміністративні

витрати, витрати на збут тощо. Інші витрати доцільно приймати як 200...300%

від суми основної заробітної плати розробників та робітників.

Величина інших витрат складе:

І = (6250+82,5)*250 / 100 = 15831,25 (грн.)

98

4.6.8 Загальні витрати на проведення розробки обладнання.

Сума всіх попередніх статей витрат дає загальні витрати на проведення

розробки обладнання:

ЗВ=6250+82,5+633,25+2612,16+177+1669,364+15831,25 =27255,52 (грн.)

4.7 Прогнозування комерційних ефектів від реалізації результатів

розробки

Саме зростання чистого прибутку забезпечить підприємству

(організації) надходження додаткових коштів, які дозволять покращити

фінансові результати діяльності та виплатити кредити (якщо вони потрібні для

впровадження результатів розробки), тому у даному підрозділі кількісно

прогнозуємо, яку вигоду, зиск можна отримати у майбутньому від

впровадження результатів виконаної наукової роботи. Розраховуємо за

формулою 4.8.

∑ (

)

(4.8)

де ΔЦо – покращення основного оціночного показника від

впровадження результатів розробки у даному році. Зазвичай таким показником

може бути ціна одиниці нової розробки;

N – основний кількісний показник, який визначає діяльність

підприємства у даному році до впровадження результатів наукової розробки;

ΔN – покращення основного кількісного показника діяльності

підприємства від впровадження результатів розробки;

Цо – основний оціночний показник, який визначає діяльність

підприємства у даному році після впровадження результатів наукової розробки;

99

n – кількість років, протягом яких очікується отримання позитивних

результатів від впровадження розробки;

λ – коефіцієнт, який враховує сплату податку на додану вартість. У

2015 р. ставка податку на додану вартість дорівнює 20%, а коефіцієнт λ=0.8547;

ρ - коефіцієнт, який враховує рентабельність продукту. Рекомендується

приймати ρ= 0,2...0,3;

υ – ставка податку на прибуток. У 2015 році становить 18%.

Припустимо, що в результаті впровадження результатів наукової

розробки покращується якість певного продукту, що дозволяє підвищити ціну

його реалізації на 500 грн. Кількість одиниць реалізованої продукції також

збільшиться: протягом першого року – на 200 шт., протягом другого року – ще

на 150 шт., протягом третього року – ще на 100 шт.

Згідно економічних досліджень до впровадження результатів

бакалаврської роботи, реалізація продукції до впровадження результатів

наукової розробки складала 400 шт., а її ціна – 1000 грн.

За перший рік збільшення чистого прибутку становить:

ΔП1 = [500*400 + (1000+500) *200] * 0,8547 * 0,25 * (1 - 18/100) =87606,75 (грн.)

Протягом другого року відносно базового:

ΔП2 =[500 * 400 +(1000 + 500) * (200+150)] * 0,8547 * 0,25 * (1 - 18/100) =

=127029,79 (грн.)

Протягом третього:

ΔП3 =[500 * 400 +(1000 + 500) *(200+150+100)]*0,8547*0,25*(1- 18/100)=

= 153311,81 (грн.)

100

4.8 Розрахунок ефективності вкладених інвестицій та періоду їх

окупності

Розрахуємо теперішню вартість інвестицій PV, що вкладаються в

наукову розробку. Такою вартістю ми можемо вважати прогнозовану величину

загальних витрат ЗВ на виконання та впровадження результатів НДДКР,

розраховану нами раніше у підпункті 4.6.8, тобто будемо вважати, що ЗВ = PV.

Розрахуємо очікуване збільшення прибутку, що його отримає

підприємство (організація) від впровадження результатів наукової розробки,

для кожного із років, починаючи з першого року впровадження. Таке

збільшення прибутку також було розраховане нами раніше за формулою (4.8).

Для спрощення подальших розрахунків будують вісь часу, на яку

наносять всі платежі (інвестиції та прибутки), що мають місце під час

виконання науково-дослідної роботи та впровадження її результатів.

Платежі показуються у ті терміни, коли вони здійснюються.

Загальні витрати ЗВ на виконання та впровадження результатів НДДКР

(або теперішня вартість інвестицій PV) дорівнює 27 тис. грн. Результати

вкладених у наукову розробку інвестицій почнуть виявлятися через рік.

Ці результати виявляться у тому, що у першому році підприємство

отримає збільшення чистого прибутку на 88 тис. грн відносно базового року, у

другому році – збільшення чистого прибутку на 127 тис. грн (відносно базового

року), у третьому році – збільшення чистого прибутку на 153 тис. грн (відносно

базового року).

Тоді рисунок, що характеризує рух платежів (інвестицій та додаткових

прибутків) буде мати вигляд, наведений на рис. 4.1.

101

Рисунок 4.1 – Рух платежів

Розрахуємо абсолютну ефективність вкладених інвестицій Еабс. Для

цього використаємо формулу:

Еабс = (ПП – PV), (4.9)

де ПП – приведена вартість всіх чистих прибутків, що їх отримає

підприємство (організація) від реалізації результатів наукової розробки, грн;

PV – теперішня вартість інвестицій PV = ЗВ, грн.

У свою чергу, приведена вартість всіх чистих прибутків ПП

розраховується за формулою:

∑

, (4.10)

102

де ΔПі – збільшення чистого прибутку у кожному із років, протягом

яких виявляються результати виконаної та впровадженої НДДКР, грн;

Т – період часу, протягом якого виявляються результати впровадженої

НДДКР, роки;

τ – ставка дисконтування, за яку можна взяти щорічний прогнозований

рівень інфляції в країні; для України цей показник знаходиться на рівні 0,1;

t – період часу (в роках) від моменту отримання чистого прибутку до

точки „0”.

ПП =

= 79642,5 + 104983,3 + 115185,43 =

=299811,23 (грн.)

Еабс=299811,23 - 27255,52 = 272555,71 (грн.)

Оскільки Еабс > 0, то вкладання коштів на виконання та впровадження

результатів НДДКР може бути доцільним.

Розрахуємо відносну (щорічну) ефективність вкладених в наукову

розробку інвестицій Ев. Для цього користуються формулою:

√

(4.11)

де Еабс – абсолютна ефективність вкладених інвестицій, грн;

PV – теперішня вартість інвестицій PV = ЗВ, грн;

Тж – життєвий цикл наукової розробки, роки.

Ев=√

– 1 = 1,29 (р.)

103

Далі, розраховану величину Ев порівнюємо з мінімальною (бар'єрною)

ставкою дисконтування τмін, яка визначає ту мінімальну дохідність, нижче за

яку інвестиції вкладатися не будуть. У загальному вигляді мінімальна

(бар'єрна) ставка дисконтування τмін визначається за формулою:

τмін = d + f, (4.12)

де d – середньозважена ставка за депозитними операціями в

комерційних банках; в 2015 році в Україні d = (0,14...0,2);

f – показник, що характеризує ризикованість вкладень; зазвичай,

величина f = (0,05...0,1), але може бути і значно більше.

τмін = 0,17+0,07=0,24.

Величина Ев > τмін, то інвестор може бути зацікавлений у фінансуванні

даної наукової розробки.

Розрахуємо термін окупності вкладених у реалізацію наукового проекту

інвестицій. Термін окупності вкладених у реалізацію наукового пректу

інвестицій Ток можна розрахувати за формулою:

. (4.13)

Ток=1/1,29=0,77 р.

Ток < 3…5-ти років, фінансування даної наукової розробки в принципі є

доцільним [29].

104

4.9 Висновок

На основі проаналізованих показників можна зробити висновок, що

запропоноване нами технічне рішення є економічно доцільним, оскільки, крім

підвищення ефективності технологічного процесу, це надасть змогу отримати

чистий прибуток в розмірі 272555,71 грн. Крім того, вкладені в розробку кошти

окупляться за 0,77 року.

105

ВИСНОВКИ

У першому розділі розглянуто основні теоретичні положення аналізу

акустичних параметрів приміщення за допомогою реверберації. Також

порівнюються хвильова, статистична та геометрична теорії. Оглянуто основні

параметри приміщень та основні недоліки для вимірюванні акустичних

параметрів різних приміщень. Також є теоретичні основи для моделювання

псофометричних фільтрів для вимірювання рівня шуму.

У другому розділі було розглянуто основні параметри приміщень,

методи їх вимірювань та завади, що виникають під час вимірювань. Також було

обрано метод аналізу акустичних параметрів приміщень, розглянуто методи

уникнення помилок та розроблено структурну схему комп’ютерного

аналізатора. Також розроблені псофометричні фільтри на основі фільтрів

Чебишева і Баттерворта.

У третьому розділі описано порядок розробки алгоритмів і програмного

забезпечення комп‘ютерного методу для вимірювання акустичних параметрів

приміщень та методу цифрової фільтрації для вимірювання псофометричних

шумів.

На основі поданих характеристик програмного забезпечення був

виконаний розрахунок економічної доцільноті розробки. Можна зробити

висновок, що запропоноване нами технічне рішення є економічно доцільним,

оскільки, крім підвищення ефективності технологічного процесу, це надасть

змогу отримати чистий прибуток в розмірі 272555,71 грн. Крім того, вкладені в

розробку кошти окупляться за 0,77 року.

У результаті виконання магістерської роботи:

− запропоновано метод вимірювання акустичних параметрів

приміщень за допомогою полігармонійних сигналів;

− досліджено залежність результатів від характеристики

комп’ютерного апаратного забезпечення;

106

− вимірювання псофометричних шумів за допомогою спектрального

аналізу із використанням цифрової фільтрації да можливість зімітувати

частотну характеристику слуху людини;

− оптимізовано інтерфейс користувача програми та спосіб графічного

представлення результатів вимірювань.

107

ЛІТЕРАТУРА

1. Байда В. В. Дослідження апаратних та програмних методів вимірювання

акустичних шумів та звукових характеристик приміщень / В. В. Байда, В.

В. Бражний, В. В. Куцак – Вінниця: ВНТУ, 2014 р.

2. Байда В. В. Комп’ютерні методи вимірювання псофометричних шумів та

акустичних параметрів приміщень / В. В. Байда – 2015 р. – Режим доступу:

[http://conf.vntu.edu.ua/allvntu/2015/initki/txt/bayda-axarov.pdf]

3. Красильников В. А. Введение в физическую акустику /

В. А. Красильников, В. В. Крылов – 1984 г. – 403 с. – ISBN 5-02-014742-7.

4. Ингерслев Ф. Акустика в современной строительной практике: пер. с

англ. / Ф. Ингерслев. – М.: Госстройиздат, 1957. – 295 с. – ISBN 5-274-

01086-5.

5. Исакович М. А. Общая акустика. Учеб. пособие / М. А. Исакович– М.:

Издательство Наука – 1973 г. – 502 с. – ISBN: 5-9900084-3-0.

6. Лепендин Л. Ф. Акустика / Л. Ф. Лепендин – М.: «Высшая школа» –

1978 г. – 448 с.

7. Беранек А. П. Акустические измерения / А. П. Беранек — М.: ИИЛ –

1952 – 626с.

8. Грінченко В. Т. Основи акустики / В. Т. Грінченко, І. В. Вовк,

В. Т. Маципура – Київ: Наукова думка, 2007. — 640 с. – ISBN 978-966-00-

0622-5.

9. Морз Ф. Колебания и звук / Ф. Морз – М.-Л.: ГИТТЛ – 2012 – 497 с.

10. Клюкин И. И. Акустические измерения в судостроении / И. И. Клюкин,

А. Е. Колесников – Л.: Судостроение – 1983 – 256 с., ил.

11. Стретт Дж. В. Теория звука. В 2-х томах. / Дж. В. Стретт – М.:

Государственное издательство технико-теоретической литературы –

1955 г. – 504 с.

108

12. Ефимов А. П. Акустические измерения, оценки, контроль. Учебное

пособие / А. П. Ефимов, Ю. С. Рысин, Д. Г. Свобода – М.: МТУСИ– 2005 –

113с.

13. Горелик Г. С. Колебания и волны. Введение в акустику, радиофизику и

оптику, 2-е изд. / Г. С. Горелик— М.: Физмалит, 1959. — 572 с.

14. Бреховских Л. М. Волны в слоистых средах / Л. М. Бреховских – М.:

Наука. – 1973. –343 c.

15. Чернов Л. А. Волны в случайно-неоднородных средах / Л. А.Чернов – М.:

Наука – 1975. — 171 с.

16. Попов О. Б. Цифровая обработка сигналов в трактах звукового вещания:

учеб. пособие для вузов / О. Б. Попов, С. Г. Рихтер. – М.: Горячая линия-

Телеком, 2007. – 341 с. – ISBN 5-93517-296-8.

17. Діагностика будівельних матеріалів, конструкційних елементів будинків і

споруд та механічних систем неруйнівними методами на основі пружних

хвиль: монографія / Л. М. Шутенко, Я. О. Сєріков, М. С. Золотов та ін. –

К.: Техніка – 2009. – 261 c.

18. ДСТУ 2325-93. Шум. Терміни та визначення [Електронний ресурс]. –

Режим доступу: http://document.ua/shum.-termini-ta-viznachennja-

nor3427.html.

19. Тэйлор Р. Шум. Пер. с англ. Д. И. Арнольда / Р. Тейлор — М.: Мир –

1978. — 308 с.

20. Жидецький В. Ц. Основи охорони праці / В. Ц. Жидецький. — Л.: Афіша –

2005. — 349 с. ISBN 966-8013-11-5.

21. Newell P. R., Project Studios: A More Professional Approach / P. R.Newell –

Focal Press, Oxford – 1997.– 274 р. – ISBN-13: 978-0240515731.

22. Newell P. R., Studio Monitoring Design / P. R. Newell – Focal Press, Oxford –

1995.– 400 р. – ISBN-13: 978-0240514079.

23. ГОСТ 24146-89 Зали для глядачів. Метод измерения времени реверберации

[Елетронний ресурс]. – Режим доступу:

http://vsegost.com/Catalog/38/38698.shtml

109

24. Кривицкий Б. Х. Справочник по теоретическим основам

радиоэлектроники. Том 1 / Б. Х. Кривицкий — М.: Энергия – 1977 – 504 с.

25. Визначення FIR-фільтру [Електронний ресурс]. – Режим доступу:

http://uk.wikipedia.org/wiki/FIR-фільтр.

26. Адаптивные фильтры: Пер. с англ. / Под ред. К. Ф. Н. Коуэна и

П. М. Гранта. – М.: Мир – 1988. – 392 с.

27. Аналізатори параметрів звукових трактів [Електронний ресурс]. – Режим

доступу: http://aual.vinnitsa.com/prod/APZT-02-A3.html.

28. Бібліотека NAudio [Електронний ресурс]. – Режим доступу:

http://naudio.codeplex.com/.

29. Методичні вказівки до виконання студентами-магістрантами наукового

напрямку економічної частини магістерських кваліфікаційних робіт /

Уклад. В. О. Козловський – Вінниця: ВНТУ, 2012. – 22с.

110

111

ДОДАТКИ

112

Додаток А

Спрощений алгоритм програми для вимірювання акустичних параметрів

приміщень

113

Додаток Б

Спрощений алгоритм програми для вимірювання псофометричних шумів

114

Додаток В

Результати роботи програми вимірювача акустичних параметрів приміщень

115

Додаток Г

Результати роботи програми вимірювача псофометричних шумів

116

Додаток Д

Файл MainFormEchoPart.cs

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.Drawing;

using System.IO;

using EchoTest.generator;

using EchoTest.utils;

using NAudio.Dsp;

using NAudio.Wave;

namespace EchoTest

{

partial class MainForm

{

private SoundGeneratorQuae generatorQuae;

private SoundGenerator currentSoundGenerator = null;

private bool updatingControls = false;

private byte[] generatedSample = null;

private uint sampleRate = 44100;

private WaveOut samplePlayer = null;

private WaveIn echoRecorder = null;

private MemoryStream recordedEchoSream = null;

private float[] recordedEchoSamples = null;

private uint portionSyze = 0;

private List<KeyValuePair<uint, Bitmap>> frGraphs = null;

private void GenerateSamplePicture(float[] samples)

{

if (samples == null || samples.Length == 0)

{

waveExample.Image = null;

117

return;

}

Bitmap sampleBitmap = new Bitmap(waveExample.Width, waveExample.Height);

Graphics sampleGraphics = Graphics.FromImage(sampleBitmap);

Pen samplePen = new Pen(Color.Red, 1);

Point lastPoint = Point.Empty;

int scale = 20;

int pos = 0;

for (int i = 0; i < Math.Min(waveExample.Width, samples.Length); i++) {

pos = (int)(samples[i] * scale);

pos += waveExample.Height / 2;

if (!lastPoint.IsEmpty)

{

sampleGraphics.DrawLine(samplePen,lastPoint.X, lastPoint.Y, i, pos);

}

lastPoint.X = i;

lastPoint.Y = pos;

}

sampleGraphics.Dispose();

waveExample.Image = sampleBitmap;

}

private float[] GenerateSamples(uint count)

{

generatorQuae.SetSampleRate(sampleRate);

return generatorQuae.getSamples(count);

}

private float[] GenerateSamples()

{

return GenerateSamples(sampleRate);

}

private void UpdateGeneratorSelectControls()

{

118

UpdateGeneratorSelectControls(false);

}

private void UpdateGeneratorSelectControls(bool refreshList)

{

if (updatingControls) return;

updatingControls = true;

if (refreshList)

{

GeneratorsList.DataSource = null;

GeneratorsList.Items.Clear();

GeneratorsList.DataSource = generatorQuae.Quae;

}

bool hasGeneratorselected = currentSoundGenerator != null;

RemoveGeneratorButton.Enabled = generatorQuae.Quae.Count > 0 &&

hasGeneratorselected;

VolumeRegulator.Enabled = hasGeneratorselected;

VolumeRegulator.Value = hasGeneratorselected ?

(int)currentSoundGenerator.Volume : VolumeRegulator.Minimum;

SetVolumeLabel(VolumeRegulator.Value);

FrequencyRegulator.Enabled = hasGeneratorselected;

FrequencyRegulator.Value = hasGeneratorselected ?

(int)currentSoundGenerator.Frequency : FrequencyRegulator.Minimum;

InvertCheckBox.Enabled = hasGeneratorselected;

InvertCheckBox.Checked = hasGeneratorselected ? currentSoundGenerator.Inverted : false;

float[] floatSamples = generatorQuae.Quae.Count > 0 ? GenerateSamples() : null;

generatedSample = floatSamples != null ?

SampleToBytesConverter.samplesToByteArray(floatSamples, 2) : null;

GenerateSamplePicture(floatSamples);

PlaySampleButton.Enabled = generatedSample != null;

updatingControls = false;

}

private void SetVolumeLabel(int volume)

119

{

VolumeLabel.Text = "Volume: " + volume.ToString() + "%";

}

private void TestEcho()

{

SetControlsEnabled(false);

uint sampleCount = (uint)((float)sampleRate / 1000f *

(float)PulseLengthTrack.Value);

RawSourceWaveStream sampleStream =

GenerateSampleStream(GenerateSamples(sampleCount));

samplePlayer = new WaveOut();

samplePlayer.Init(sampleStream);

samplePlayer.PlaybackStopped += EchoPlaybackStopped;

samplePlayer.Play();

}

void EchoPlaybackStopped(object sender, StoppedEventArgs e)

{

recordedEchoSream = new MemoryStream();

echoRecorder = new WaveIn();

echoRecorder.WaveFormat = new WaveFormat((int)sampleRate, 16, 1);

echoRecorder.DataAvailable += echoRecorder_DataAvailable;

echoRecorder.StartRecording();

samplePlayer.PlaybackStopped -= EchoPlaybackStopped;

samplePlayer.Dispose();

samplePlayer = null;

}

void echoRecorder_DataAvailable(object sender, WaveInEventArgs e)

{

recordedEchoSream.Write(e.Buffer, 0, e.Buffer.Length);

uint maxSamples = (uint)(sampleRate * RecordTimeTrack.Value * 2);

if (recordedEchoSream.Length >= maxSamples)

{

120

StopEchoRecorder();

recordedEchoSream.Position = 0;

SetEchoTestResults(recordedEchoSream.ToArray());

recordedEchoSream.Dispose();

recordedEchoSream = null;

} }

private void StopEchoRecorder()

{

if (echoRecorder != null)

{

echoRecorder.DataAvailable -= echoRecorder_DataAvailable;

echoRecorder.StopRecording();

echoRecorder.Dispose();

echoRecorder = null;

} }

private void SetEchoTestResults(byte[] bytes)

{

recordedEchoSamples =

BytesToSampleConverter.convertArrayToSamples(bytes, 2);

UpdateEchoResultsControls();

SetControlsEnabled(true);

}

private void UpdateEchoResultsControls()

{

uint recordedSeconds = (uint)(recordedEchoSamples.Length / sampleRate);

portionSyze = GetClosestPow2((uint)SpectrumPictureBox.Width * 2);

SpectrumScrollBar.Minimum = 0;

SpectrumScrollBar.Maximum = (int)(recordedEchoSamples.Length - portionSyze);

SpectrumScrollBar.Enabled = true;

SpectrumScrollBar.Value = 0;

ShowSpectrum();

GenerateFrequencyGraphs();

121

ShowFrequencyGraph();

}

private void GenerateFrequencyGraphs()

{

ResultsListBox.Items.Clear();

frGraphs = new List<KeyValuePair<uint, Bitmap>>();

uint freq = 0;

for (int i = 0; i < generatorQuae.Quae.Count; i++) {

freq = generatorQuae.Quae[i].Frequency;

frGraphs.Add(new KeyValuePair<uint, Bitmap>(freq, GenerateSoftGraph(freq)));

}

RemoveGraphButton.Enabled = true;

FillResultsMenu();

}

private void FillResultsMenu(int selectedIndex)

{

ResultsListBox.Items.Clear();

for (int i = 0; i < frGraphs.Count; i++)

{

ResultsListBox.Items.Add(frGraphs[i].Key);

}

ResultsListBox.SelectedIndex = selectedIndex;

}

private void FillResultsMenu()

{

FillResultsMenu(frGraphs.Count - 1);

}

private Bitmap GenerateGraph(uint freq)

{

Bitmap frequencyBitmap = new Bitmap(FrequencyGraph.Width, FrequencyGraph.Height);

Graphics frequencyGraphics = Graphics.FromImage(frequencyBitmap);

Pen pen = new Pen(Color.Red);

122

uint portion = (uint)(recordedEchoSamples.Length / FrequencyGraph.Width);

Point prevPoint = Point.Empty;

Point curPoint = Point.Empty;

float[] samples = null;

NAudio.Dsp.Complex[] fft = null;

float pos = 0;

for (int i = 0; i < FrequencyGraph.Width - 1; i++)

{

samples = new float[GetClosestPow2(portion)];

Array.Copy(recordedEchoSamples, i * portion, samples, 0, samples.Length);

fft = ConvertToComplex(samples);

int m = (int)Math.Log(fft.Length, 2.0);

FastFourierTransform.FFT(true, m, fft);

pos = (float)((float)FrequencyGraph.Height * GetFFTValueAt(freq, fft));

curPoint = new Point(i, (int)Math.Round(pos));

if (!prevPoint.IsEmpty)

{

frequencyGraphics.DrawLine(pen, prevPoint, curPoint);

}

prevPoint = curPoint;

}

frequencyGraphics.Dispose();

return frequencyBitmap;

}

private Bitmap GenerateSoftGraph(uint freq)

{

Bitmap frequencyBitmap = new Bitmap(FrequencyGraph.Width, FrequencyGraph.Height);

Graphics frequencyGraphics = Graphics.FromImage(frequencyBitmap);

Pen pen = new Pen(Color.Red, 1.5f);

uint nearestFloor = (uint)(Math.Floor((decimal)FrequencyGraph.Width / 10)) * 10;

123

uint portion = (uint)(Math.Floor((decimal)recordedEchoSamples.Length /

(decimal)nearestFloor));

List<float> points = new List<float>();

List<float> finalPoints = new List<float>();

float[] samples = null;

NAudio.Dsp.Complex[] fft = null;

float pos = 0;

for (int i = 0; i < nearestFloor - 1; i++)

{

samples = new float[GetClosestPow2(portion)];

Array.Copy(recordedEchoSamples, i * portion, samples, 0, samples.Length);

fft = ConvertToComplex(samples);

int m = (int)Math.Log(fft.Length, 2.0);

FastFourierTransform.FFT(true, m, fft);

pos = (float)((float)FrequencyGraph.Height * GetFFTValueAt(freq, fft));

points.Add(pos);

}

for (int j = 0; j < points.Count; j+=10) {

float maxValue = 0;

for (int k = 0; k < 10; k++) {

if ((j + k) < points.Count)

maxValue = Math.Max(maxValue, points[j + k]);

}

finalPoints.Add(maxValue);

}

Point prevPoint = Point.Empty;

Point curPoint = Point.Empty;

for (int i = 0; i < nearestFloor - 1; i++)

{

pos = (float)i / 10f;

int ceilPos = (int)Math.Floor(pos);

float offset = pos % 1;

124

if (ceilPos >= finalPoints.Count) break;

float p0 = ceilPos > 1 ? finalPoints[ceilPos - 2] : finalPoints[ceilPos];

float p1 = ceilPos > 0 ? finalPoints[ceilPos - 1] : finalPoints[ceilPos];

float p2 = finalPoints[ceilPos];

float p3 = ceilPos < finalPoints.Count - 1 ? finalPoints[ceilPos + 1] : finalPoints[ceilPos];

var posY = (int)(GetValue(p0, p1, p2, p3, offset)) -5;

posY = Math.Min(posY, FrequencyGraph.Height-1);

posY = Math.Max(posY, 0);

curPoint = new Point(i, posY);

if (!prevPoint.IsEmpty)

{

frequencyGraphics.DrawLine(pen, prevPoint, curPoint);

}

prevPoint = curPoint;

}

frequencyGraphics.Dispose();

return frequencyBitmap;

}

private void ShowFrequencyGraph()

{

if (ResultsListBox.SelectedItem != null && ResultsListBox.SelectedItem is uint)

{

uint freq = (uint)ResultsListBox.SelectedItem;

FrequencyGraph.Image = GetFrequencyGraph(freq);

return;

}

FrequencyGraph.Image = null;

}

private Bitmap GetFrequencyGraph(uint freq)

{

for (int i = 0; i < frGraphs.Count; i++)

125

{

if (frGraphs[i].Key == freq)

{

return frGraphs[i].Value;

} }

return null;

}

private void DrawGrid(Graphics g)

{

Pen pen = new Pen(Color.Green);

for (int i = 10; i <=SpectrumPictureBox.Width; i+=10)

{

g.DrawLine(pen, i, 0, i, SpectrumPictureBox.Height + 1);

}

for (int i = 0; i <= SpectrumPictureBox.Height; i+=10) {

g.DrawLine(pen, 0, i, SpectrumPictureBox.Width + 1, i);

}

g.DrawRectangle(new Pen(Color.Black),0, 0, SpectrumPictureBox.Width - 1,

SpectrumPictureBox.Height - 1);

}

private void ShowSpectrum()

{

Bitmap spectrumBitmap = new Bitmap(SpectrumPictureBox.Width,

SpectrumPictureBox.Height);

Graphics sampleGraphics = Graphics.FromImage(spectrumBitmap);

DrawGrid(sampleGraphics);

if (recordedEchoSamples == null || recordedEchoSamples.Length == 0)

{

sampleGraphics.Dispose();

TimeLabel.Text = "No data";

SpectrumScrollBar.Enabled = false;

SpectrumPictureBox.Image = spectrumBitmap;

126

return;

}

float[] samples = new float[portionSyze];

Array.Copy(recordedEchoSamples,SpectrumScrollBar.Value, samples,

0, samples.Length);

NAudio.Dsp.Complex[] fft = ConvertToComplex(samples);

int m = (int)Math.Log(fft.Length, 2.0);

FastFourierTransform.FFT(true, m, fft);

Pen samplePen = new Pen(Color.Red, 1);

int fftpos = 0;

float pos = 0;

for (int i = 0; i < SpectrumPictureBox.Width; i++) {

fftpos = (int)((float)(fft.Length / 2) * (float)i / (float)SpectrumPictureBox.Width);

pos = GetFFTValue(fft[fftpos]) * (SpectrumPictureBox.Height);

sampleGraphics.DrawLine(samplePen, i, pos, i, SpectrumPictureBox.Height);

}

sampleGraphics.Dispose();

SpectrumPictureBox.Image = spectrumBitmap;

double msShown = ((double)portionSyze / (double)sampleRate * (double)1000);

double totalMs = ((double)recordedEchoSamples.Length / (double)sampleRate *

(double)1000);

TimeSpan totalTime = TimeSpan.FromMilliseconds(totalMs);

double currentPosition = ((double)SpectrumScrollBar.Value / (double)sampleRate *

(double)1000);

TimeSpan currentTime = TimeSpan.FromMilliseconds(currentPosition);

TimeLabel.Text = string.Format("{0:D2}:{1:D3}/{2:D2}:{3:D3}",

currentTime.Seconds, currentTime.Milliseconds, totalTime.Seconds,

totalTime.Milliseconds) +" Step: " + msShown.ToString("F") + "ms";

}

}

}

127

Додаток Е

Файл MainFormNoisePart.cs

namespace EchoTest

{

partial class MainForm

{

private WaveIn noiseRecorder;

private WaveFormat noiseWaveFormat;

private PsophometricFilter filterTypeA;

private PsophometricFilter filterTypeB;

private DynamicPsophometricFilter filterDynamic;

Queue<float> noiseSamples = null;

Queue<float> dbOriginalNoiseSamples = null;

Queue<float> dbResultNoiseSamples = null;

private float cumulativeOrginalDB = 0;

private float cumulativeResultDB = 0;

private uint cumulativeUpdateMS = 5000;

private int voiceLFrq = 85;

private int voiceHFrq = 255;

private void StartNoise()

{

noiseSamples = new Queue<float>();

filterTypeA = new PsophometricFilter(PsophometricFilterType.A);

filterTypeB = new PsophometricFilter(PsophometricFilterType.B);

filterDynamic = new DynamicPsophometricFilter();

noiseWaveFormat = new WaveFormat((int)sampleRate, 16, 1);

noiseRecorder = new WaveIn();

noiseRecorder.BufferMilliseconds = 10;

noiseRecorder.WaveFormat = noiseWaveFormat;

noiseRecorder.DataAvailable += noiseRecorder_DataAvailable;

noiseRecorder.StartRecording();

128

dbOriginalNoiseSamples = new Queue<float>();

dbResultNoiseSamples = new Queue<float>();

cumulativeOrginalDB = 0;

cumulativeResultDB = 0;

StopNoiseButton.Enabled = true;

StartNoiseButton.Enabled = false;

}

void StopNoiseButtonClick(object sender, EventArgs e)

{

StopNoiseButton.Enabled = false;

StartNoiseButton.Enabled = true;

if (noiseRecorder != null)

{

noiseRecorder.StopRecording();

noiseRecorder.Dispose();

noiseRecorder = null;

}

}

void noiseRecorder_DataAvailable(object sender, WaveInEventArgs e)

{

var originalSamples = BytesToSampleConverter.convertArrayToSamples(e.Buffer, 2);

for (int i = 0; i < originalSamples.Length; i++) {

noiseSamples.Enqueue(originalSamples[i]);

}

while (noiseSamples.Count >= 1024)

{

originalSamples = new float[1024];

for (int i = 0; i < originalSamples.Length; i++) {

originalSamples[i] = noiseSamples.Dequeue();

}

UpdateNoiseData(originalSamples, ExcludeVoiceCheckBox.Checked);

}

129

}

private void UpdateNoiseData(float[] originalSamples, bool excludeVoice)

{

var originalSpectro = MathNetFFTConvert(originalSamples);

var processedSamples = originalSamples;

var processedSpectro = originalSpectro;

if (excludeVoice)

{

processedSpectro = ExcludeVoice(processedSpectro);

processedSamples = MathNetInverseFFTConvert(processedSpectro);

}

var processedBytes = SampleToBytesConverter.samplesToByteArray(processedSamples,

2);

var processedNAudioSpectro = NAudioFFTConvert(processedSamples);

var resultBuf = filterDynamic.ApplyFilter(processedBytes, noiseWaveFormat);

resultBuf = filterTypeA.ApplyFilter(processedBytes, noiseWaveFormat);

resultBuf = filterTypeB.ApplyFilter(resultBuf, noiseWaveFormat);

var resultSamples = BytesToSampleConverter.convertArrayToSamples(resultBuf, 2);

var resultSpectro = NAudioFFTConvert(resultSamples);

DrawNoiseData(processedNAudioSpectro, processedSamples, resultSpectro,

resultSamples);

}

private void DrawNoiseData(NAudio.Dsp.Complex[] originalSpectro, float[]

originalSamples, NAudio.Dsp.Complex[] resultSpectro, float[] resultSamples)

{

var spectroBitmap = new Bitmap(NoiseResultPictureBox.Width,

NoiseResultPictureBox.Height);

var graph = Graphics.FromImage(spectroBitmap);

var blackPen = new Pen(Color.Black);

var originalPen = new Pen(Color.Green);

var noisePen = new Pen(Color.Red);

130

graph.DrawLine(blackPen, 0, NoiseResultPictureBox.Height / 2,

NoiseResultPictureBox.Width, NoiseResultPictureBox.Height / 2);

graph.DrawRectangle(blackPen, 0, 0, NoiseResultPictureBox.Width -

1, NoiseResultPictureBox.Height - 1);

int fftpos = 0;

float pos = 0;

float rawPos = 0;

for (int i = 0; i < NoiseResultPictureBox.Width; i++) {

fftpos = (int)((float)(originalSpectro.Length / 2) * (float)i /

(float)NoiseResultPictureBox.Width);

rawPos = GetFFTValue(originalSpectro[fftpos]);

pos = rawPos * NoiseResultPictureBox.Height / 2;

graph.DrawLine(originalPen, i, pos, i, NoiseResultPictureBox.Height / 2);

fftpos = (int)((float)(resultSpectro.Length / 2) * (float)i /

(float)NoiseResultPictureBox.Width);

rawPos = GetFFTValue(resultSpectro[fftpos]);

pos = - rawPos * NoiseResultPictureBox.Height / 2 + NoiseResultPictureBox.Height + 1;

graph.DrawLine(noisePen, i, pos, i, NoiseResultPictureBox.Height / 2 + 1);

}

int desiredSamples = (int)(sampleRate * cumulativeUpdateMS / 1000);

for (int i = 0; i < originalSamples.Length; i++) {

dbOriginalNoiseSamples.Enqueue(originalSamples[i]);

}

for (int i = 0; i < resultSamples.Length; i++) {

dbResultNoiseSamples.Enqueue(resultSamples[i]);

}

while (dbOriginalNoiseSamples.Count >= desiredSamples)

{

var dbSamples = new float[desiredSamples];

for (int i = 0; i < desiredSamples; i++) {

dbSamples[i] = dbOriginalNoiseSamples.Dequeue();

}

131

cumulativeOrginalDB = (float)MiscTools.SamplesToDecidels(dbSamples);

}

while (dbResultNoiseSamples.Count >= desiredSamples)

{

var dbSamples = new float[desiredSamples];

for (int i = 0; i < desiredSamples; i++) {

dbSamples[i] = dbResultNoiseSamples.Dequeue();

}

cumulativeResultDB = (float)MiscTools.SamplesToDecidels(dbSamples);

}

Brush valueBrush = Brushes.Black;

Font valueFont = new Font("Arial",15, GraphicsUnit.Pixel);

graph.DrawString(Math.Round(cumulativeOrginalDB, 2).ToString("F") + "

dB", valueFont, valueBrush, NoiseResultPictureBox.Width - 70, 10);

graph.DrawString(Math.Round(cumulativeResultDB, 2).ToString("F")

+ " dB", valueFont, valueBrush, NoiseResultPictureBox.Width - 70,

NoiseResultPictureBox.Height - 25);

graph.Dispose();

NoiseResultPictureBox.Image = spectroBitmap;

}

private NAudio.Dsp.Complex[] NAudioFFTConvert(float[] samples)

{

var complex = ConvertToComplex(samples);

int m = (int)Math.Log(complex.Length, 2.0);

FastFourierTransform.FFT(true, m, complex);

return complex;

}

private System.Numerics.Complex[] MathNetFFTConvert(float[] samples)

{

var complex = new System.Numerics.Complex[samples.Length];

for (int i = 0; i < samples.Length; i++) {

132

complex[i] = new System.Numerics.Complex(samples[i], 0);

}

Fourier.Forward(complex, FourierOptions.Matlab);

return complex;

}

private float[] MathNetInverseFFTConvert(System.Numerics.Complex[] fft)

{

Fourier.Inverse(fft, FourierOptions.Matlab);

var result = new float[fft.Length];

for (int i = 0; i < fft.Length; i++) {

result[i] = (float)fft[i].Real;

result[i] = (float)Math.Min(Math.Max(result[i], -1f), 1f);

}

return result;

}

private System.Numerics.Complex[]

ExcludeVoice(System.Numerics.Complex[] fft)

{

float pos = (float)(fft.Length / 2f) / (float)(sampleRate / 2f) * (float)voiceLFrq;;

int lowIndex = (int)(Math.Max(Math.Ceiling(pos), 0));

pos = (float)(fft.Length / 2f) / (float)(sampleRate / 2f) * (float)voiceHFrq;

int highIndex = (int)(Math.Min(Math.Ceiling(pos), fft.Length));

System.Numerics.Complex[] result = new System.Numerics.Complex[fft.Length];

Array.Copy(fft, result, fft.Length);

for (int i = lowIndex; i < highIndex; i++) {

result[i] = new System.Numerics.Complex();

result[fft.Length - 1 - i] = new System.Numerics.Complex();

}

return result;

}

}

}

133

Додаток Є

Файл MainForm.cs

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.Drawing;

using System.IO;

using System.Windows.Forms;

using EchoTest.Filters;

using EchoTest.generator;

using EchoTest.utils;

using MathNet.Numerics.IntegralTransforms;

using NAudio.Dsp;

using NAudio.Wave;

namespace EchoTest

{

public partial class MainForm : Form

{

public MainForm()

{

InitializeComponent();

InitGenerator();

UpdateGeneratorSelectControls(true);

AddEventListeners();

ResultsGroupBox.Enabled = false;

SetPulseLengthLabelValue(PulseLengthTrack.Value);

SetRecordTimeLabelValue(RecordTimeTrack.Value);

ShowSpectrum();

InitNoise();

}

UpdateGeneratorSelectControls()

private void AddEventListeners()

134

{

this.VolumeRegulator.MouseUp += new

System.Windows.Forms.MouseEventHandler(this.VolumeRegulatorMouseUp);

this.FrequencyRegulator.ValueChanged += new

System.EventHandler(this.FrequencyRegulatorValueChanged);

}

private void InitGenerator()

{

generatorQuae = new SoundGeneratorQuae();

SoundGenerator exapmpleA = new SoundGenerator();

exapmpleA.Frequency = 150;

exapmpleA.Volume = 50;

SoundGenerator exapmpleB = new SoundGenerator();

exapmpleB.Frequency = 1000;

exapmpleB.Volume = 50;

SoundGenerator exapmpleC = new SoundGenerator();

exapmpleC.Frequency = 2500;

exapmpleC.Volume = 50;

SoundGenerator exapmpleD = new SoundGenerator();

exapmpleD.Frequency = 3700;

exapmpleD.Volume = 50;

generatorQuae.AddToQuae(exapmpleA);

generatorQuae.AddToQuae(exapmpleB);

generatorQuae.AddToQuae(exapmpleC);

generatorQuae.AddToQuae(exapmpleD);

}

private float GetFFTValueAt(uint freq, NAudio.Dsp.Complex[] fft)

{

float pos = ((float)fft.Length / 2f * (float)freq / (float)sampleRate * 2f);

int ceilPos = (int)Math.Ceiling(pos);

float offset = pos % 1;

NAudio.Dsp.Complex p0 = ceilPos > 1 ? fft[ceilPos - 2] : fft[ceilPos];

135

NAudio.Dsp.Complex p1 = ceilPos > 0 ? fft[ceilPos - 1] : fft[ceilPos];

NAudio.Dsp.Complex p2 = fft[ceilPos];

NAudio.Dsp.Complex p3 = ceilPos < fft.Length - 1 ? fft[ceilPos + 1] : fft[ceilPos];

return GetValue(GetFFTValue(p0), GetFFTValue(p1), GetFFTValue(p2),

GetFFTValue(p3), offset);

}

public float GetValue (float p0, float p1, float p2, float p3, float x)

{

return (float)(p1 + 0.5f * x*(p2 - p0 + x*(2.0f*p0 - 5.0f*p1 + 4.0f*p2 - p3 + x*(3.0f*(p1 -

p2) + p3 - p0))));

}

private uint GetClosestPow2(uint x)

{

x--;

x |= (x >> 1);

x |= (x >> 2);

x |= (x >> 4);

x |= (x >> 8);

x |= (x >> 16);

return (x+1);

}

private NAudio.Dsp.Complex[] ConvertToComplex(float[] samples)

{

return ConvertToComplex(samples, true);

}

private NAudio.Dsp.Complex[] ConvertToComplex(float[] samples, bool

useWindow)

{

NAudio.Dsp.Complex[] fft = new NAudio.Dsp.Complex[samples.Length];

for (int i = 0; i < samples.Length; i++)

{

136

fft[i].X = samples[i];

if (useWindow) fft[i].X *= (float)FastFourierTransform.HammingWindow(i,

samples.Length);

fft[i].Y = 0;

}

return fft;

}

private float GetFFTValue(NAudio.Dsp.Complex c)

{

float minDB = -90;

float intensityDB = (float)(20 * Math.Log10(Math.Sqrt(c.X * c.X + c.Y * c.Y)));

if (intensityDB < minDB) intensityDB = minDB;

return (float)(intensityDB / minDB);

}

private RawSourceWaveStream GenerateSampleStream(float[] samples)

{

return GenerateSampleStream(SampleToBytesConverter.samplesToByteArray(samples,

2));

}

private RawSourceWaveStream GenerateSampleStream(byte[] sampleBytes)

{

return GenerateSampleStream(new MemoryStream(sampleBytes));

}

private RawSourceWaveStream GenerateSampleStream(MemoryStream

stream)

{

return new RawSourceWaveStream(stream, new WaveFormat(44100, 16, 1));

}

private void SetControlsEnabled(bool enabled)

{

GeneratorsList.Enabled = enabled;

GeneratorControlBox.Enabled = enabled;

137

EchoTestBox.Enabled = enabled;

ResultsGroupBox.Enabled = enabled && recordedEchoSamples != null

&& recordedEchoSamples.Length > 0;

}

void GeneratorsListSelectedIndexChanged(object sender, EventArgs e)

{

currentSoundGenerator =

GeneratorsList.SelectedItem != null && GeneratorsList.SelectedItem is

SoundGenerator ?

(SoundGenerator)GeneratorsList.SelectedItem : null;

UpdateGeneratorSelectControls();

}

void RemoveGeneratorButtonClick(object sender, EventArgs e)

{

if (currentSoundGenerator != null)

generatorQuae.RemoveFromQuae(currentSoundGenerator);

UpdateGeneratorSelectControls(true);

}

void AddGeneratorButtonClick(object sender, EventArgs e)

{

SoundGenerator exapmpleA = new SoundGenerator();

exapmpleA.Frequency = 50;

exapmpleA.Volume = 50;

generatorQuae.AddToQuae(exapmpleA);

UpdateGeneratorSelectControls(true);

}

void VolumeRegulatorMouseUp(object sender, MouseEventArgs e)

{

if (currentSoundGenerator != null) currentSoundGenerator.Volume =

VolumeRegulator.Value;

UpdateGeneratorSelectControls(true);

}

138

void FrequencyRegulatorValueChanged(object sender, EventArgs e)

{

if (currentSoundGenerator != null)

{

currentSoundGenerator.Frequency = (uint)FrequencyRegulator.Value;

UpdateGeneratorSelectControls(true);

}

}

void VolumeRegulatorScroll(object sender, EventArgs e)

{

SetVolumeLabel(VolumeRegulator.Value);

}

void InvertCheckBoxClick(object sender, EventArgs e)

{

if (currentSoundGenerator != null)

{

currentSoundGenerator.Inverted = InvertCheckBox.Checked;

UpdateGeneratorSelectControls(true);

}

}

void PlaySampleButtonClick(object sender, EventArgs e)

{

SetControlsEnabled(false);

RawSourceWaveStream sampleStream = GenerateSampleStream(generatedSample);

sampleStream.Position = 0;

samplePlayer = new WaveOut();

samplePlayer.Init(sampleStream);

GeneratorControlBox.Enabled = false;

samplePlayer.PlaybackStopped += SamplePlaybackStopped;

samplePlayer.Play();

}

void SamplePlaybackStopped(object sender, StoppedEventArgs e)

139

{

SetControlsEnabled(true);

GeneratorControlBox.Enabled = true;

samplePlayer.PlaybackStopped -= SamplePlaybackStopped;

samplePlayer.Dispose();

samplePlayer = null;

}

void TestEchoButtonClick(object sender, EventArgs e)

{

TestEcho();

}

void PulseLengthTrackScroll(object sender, EventArgs e)

{

SetPulseLengthLabelValue(PulseLengthTrack.Value);

}

private void SetPulseLengthLabelValue(int length)

{

PulseLengthLabel.Text = "Pulse length: " + length.ToString() + "ms";

}

void RecordTimeTrackScroll(object sender, EventArgs e)

{

SetRecordTimeLabelValue(RecordTimeTrack.Value);

}

private void SetRecordTimeLabelValue(int time)

{

RecordTimeLabel.Text = "Record time: " + time.ToString() + "s";

}

void SpectrumScrollBarScroll(object sender, ScrollEventArgs e)

{

ShowSpectrum();

}

void ResultsListBoxSelectedIndexChanged(object sender, EventArgs e)

140

{

ShowFrequencyGraph();

}

void AddGraphButtonClick(object sender, EventArgs e)

{

if (GetFrequencyGraph((uint)GraphFreqUpDown.Value) == null)

{

frGraphs.Add(new KeyValuePair<uint, Bitmap>((uint)GraphFreqUpDown.Value,

GenerateSoftGraph((uint)GraphFreqUpDown.Value)));

FillResultsMenu();

RemoveGraphButton.Enabled = true;

}

}

void RemoveGraphButtonClick(object sender, EventArgs e)

{

if (ResultsListBox.SelectedIndex < 0) return;

uint freq = (uint)ResultsListBox.SelectedItem;

if (GetFrequencyGraph(freq) != null)

{

for (int i = 0; i < frGraphs.Count; i++)

{

if (frGraphs[i].Key == freq)

{

frGraphs.Remove(frGraphs[i]);

break;

} }

FillResultsMenu();

if (frGraphs.Count == 0)

{

RemoveGraphButton.Enabled = false;

ShowFrequencyGraph();

} } }

141

void StartNoiseButtonClick(object sender, EventArgs e)

{ StopNoiseButtonClick(null, null);

StartNoise();

}

private void InitNoise()

{

ExcludeStartUpDown.Minimum = 0;

ExcludeStartUpDown.Maximum = sampleRate / 2;

ExcludeStartUpDown.Value = voiceLFrq;

ExcludeEndUpDown.Minimum = 0;

ExcludeEndUpDown.Maximum = sampleRate / 2;

ExcludeEndUpDown.Value = voiceHFrq;

CheckExcludeUpDowns();

ExcludeStartUpDown.ValueChanged += ExcludeUpDownValueChanged;

ExcludeEndUpDown.ValueChanged += ExcludeUpDownValueChanged;

StopNoiseButton.Enabled = false;

}

private void CheckExcludeUpDowns()

{ ExcludeStartUpDown.Minimum = 0;

ExcludeStartUpDown.Maximum = ExcludeEndUpDown.Value;

ExcludeEndUpDown.Minimum = ExcludeStartUpDown.Value;

ExcludeEndUpDown.Maximum = sampleRate / 2;

}

void MainTabControlSelectedIndexChanged(object sender, EventArgs e)

{ if (MainTabControl.SelectedTab == EchoPage)

{

this.Width = 891;

this.Height = 577;

}

else if (MainTabControl.SelectedTab == NoisePage)

{

this.Width = 564;

142

this.Height = 297;

} }

void ExcludeUpDownValueChanged(object sender, EventArgs e)

{

CheckExcludeUpDowns();

voiceLFrq = (int)ExcludeStartUpDown.Value;

voiceHFrq = (int)ExcludeEndUpDown.Value;

} }

}