Väitös akustiikan ja äänenkäsittelytekniikan alalta, M.Sc. Karolina Prawda

M.Sc. Karolina Prawda väittelee 21.10.2022 klo 12 Aalto-yliopiston sähkötekniikan korkeakoulussa, signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitoksella, salissa Jeti, Otakaari 5, Espoo, ja etäyhteydellä Zoomissa. Väitöskirjan nimi on "Room Reverberation Prediction and Synthesis".

Vastaväittäjä: Prof. Peter Svensson, NTNU, Norja
Kustos: Prof. Vesa Välimäki, Aalto-yliopiston sähkötekniikan korkeakoulu, signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos

Väitöstilaisuus järjestetään etäyhteydellä Zoomissa, jonne voi liittyä vapaasti: https://aalto.zoom.us/j/5274681647
Zoom pikaopas: https://www.aalto.fi/fi/palvelut/zoom-pikaopas

Linkki väitöskirjan sähköiseen esittelykappaleeseen: https://aaltodoc.aalto.fi/doc_public/eonly/riiputus/
Sähkötekniikan korkeakoulun väitöskirjat: https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/53

Väitöstiedote:

Väitöskirjan tulokset tarjoavat parannuksia ja näkemyksiä menetelmiin, joita käytetään jälkikaiunnan ennustamisessa, mittaamisessa ja jäljittelyssä. Väitöskirja käsittelee äänienergian vaimenemista suljetuissa tiloissa, toisin sanoen jälkikaiuntaa. Jälkikaiunta on yksi äänen etenemisen merkittävimmistä ominaisuuksista. Jälkikaiunta-aika on konserttisalien ja esimerkiksi opetustilojen tärkeimpiä yksittäisiä parametrejä. Se on myös yleinen suure virtuaalitilojen ja äänenkäsittelyohjelmistojen suunnittelussa.

Väitöskirjan tulosten avulla voidaan luotettavasti arvioida äänienergian vaimenemisen eli jälkikaiunnan parametrit sekä parantaa jälkikaiunnan jäljittelyä.

Tieteellisiä menetelmiä jälkikaiunnan ennustamiseen on ollut olemassa jo 1900-luvun alusta, ja niiden tarkkuus on kehittynyt jatkuvasti. Väitöskirjaa varten Aalto-yliopiston vaihtuvan akustiikan laboratoriossa äänitettiin suuri joukko ääninäytteitä, joiden avulla tunnistetaan jälkikaiunta-ajan ennusteiden tärkeimmät virhelähteet. Tämän perusteella esitetään menetelmä, joka parantaa ennustuksen tarkkuutta.

Väitöskirjassa tutkitaan jälkikaiunnan mittaamisen menetelmiä, erityisesti sinipyyhkäisyä. Siinä pyritään tunnistamaan ja analysoimaan tekijöitä, jotka vaikuttavat mittauksiin negatiivisesti, kuten epästationaarisia häiriöitä ja ajallista vaihtelua. Samalla esitetään menetelmä, joka havaitsee puhtaat sinipyyhkäisyt joukosta, jossa on mukana myös melua sisältäviä mittauksista.

Lisäksi väitöskirjassa tutkitaan jälkikaiunnan digitaalista jäljittelyä, joka käytetään efektinä esimerkiksi äänentoistossa, videopeleissä ja virtuaalitodellisuudessa. Jälkikaiunnan jäljittelyn kahta tärkeintä menetelmää – takaisinkytkettyä viiveverkkoa ja samettikohinapohjaista kaikualgoritmia – tutkittiin mitatun jälkikaiun tarkan jäljittelyn näkökulmasta, ja samalla analysoitiin parametrejä, jotka vaikuttavat siihen, miten ihminen kuulee äänen.

Väittelijän yhteystiedot: