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実験をデジタルビデオに収めて、その音声データから測定分析を行いました。 以下は次の加筆分までは、以前発表のものです。 ランニングACF分析の様子。「あ」と2回発声しました。 パワースペクトラム表示 パワースペクトラムから眺めたところでは、ピーク周波数は48.4 Hz、118.4 Hz、150.7 Hz、236.9 Hz、355.3 Hz、484.5 Hz、597.5 Hz、650 Hz、716 Hz、834.4 Hz、958 Hz、1259.7 Hz、2799.3 Hz、3149.2 Hzなどです。 ACFから眺めてみると、ACFの場合は山のピークのX軸を読みます。遅れ時間です。遅れ時間がmsec単位の場合、1000をこの遅れ時間で割ると周波数成分が出ます。これはパワースペクトラムのピークと同じ意味を持ちます。 このACFのグラフは音響信号を10 msecの積分時間で、ランニングステップ5
| Japanese | English | 聴診器にマイクを仕込んで心音測定 (心音測定1) 2004年7月19日 加筆修正 この測定は、最初 2002年の2月に行いました。当時は、心音を音楽としてみなして分析したものでした。しかしその後心音測定が心弁の閉じる音の分析に進んだため、心音測定1、心音測定2、心音測定3ともに2003年4月には、心弁の動作音の分析内容に書き直されています。心音測定4は最初から最初の音楽としての分析が総括してあったのでそれはそのままです。 当時のDSSF3はバージョン3で、現在のRAE バージョン2です。ただ、当時のDSSF3は、ACFと連携するような高解像度なオクターブバンド分析機能がなく、ランニングACF分析のレコーダーからの再生ををスペクトラムアナライザーを使用して分析し、スペクトラムを確認した後に、ACFの波形から、τ1ピッチ(音の高さ)、を読み取り、基
DSSF3は最新のテクノロジーを備えた、世界最高クラスの測定システムです。その圧倒的な品質に驚かれると思います。 使用されればすぐわかりますが、多機能なわりに、操作が簡単で覚えやすく非常に使いやすい シェアウエアです。 シグナルジェネレータ、パワースペクトル、1/3オクターブ、オシロスコープ、M系列信号やTSP信号を利用したリアルタイムインパルス応答測定、リアルタイムランニングACF測定などのほかに、音響信号の高度な測定分析機能を備えています。ある海外のユーザは「This is awesome software! Equivalent to at least $50,000 in hardware.(このソフトは5万ドル以上のハードウエアの価値がある)」とコメントを寄せてくださいました. DSSF3 インフォーメーション 現在DSSF3 は,DSSF3 と、DSSF3Lightの2種類にな
| Japanese | English | クロマチック・チューナー (楽器のチューニング-2) 昔は音叉でしたが、今はチューナーがあります。KORG CHROMATIC TUNER CA-30というのを買ってきました。これはクロマチック・チューナーと呼ばれるもので、1オクターブの音階に合わせることができます。一方、ギター・チューナーと呼ばれるものは6本の弦をそれぞれ合わせる機能を備えています。今回はこのクロマチック・チューナーの話題です。 名刺よりもすこし大きいくらいのコンパクトなもので乾電池2本で動作します。 冒頭の写真では、ギターの5弦開放を鳴らしてチューニングしているところです。液晶画面の右上にAと出ていて、針がすこし右を指しているので、Aよりちょっと高い状態だということがわかります。針が中央を指すようにチューニングすればいいわけです。 ちょうど良い機会なので、チューナーといっし
究極の音響測定分析システムDSSF3「バージョン 5.2.X.X」が利用できます。 1ヶ月間試用できます。DSSF3のホームページはこちら
音響測定というとむずかしそうですが、音が目に見えればいろんなことがわかってきます。あなたがいまお使いのノートパソコンでもすぐに始められます。ここでは「DSSF3」を活用していただくための情報をご提供していきます。 インパルス応答測定例としての「コンサートホールの測定1~3」とランニングACF測定例「ピアノ曲測定1~3」は以下のサイトに移動しました。その他、音の好みを検査してのコンサートホールの座席選定、実際のコンサートホールの座席の音響測定を紹介しています。
| Japanese | English | 自己相関関数入門 みなさんが中学・高校で習ってきたように、音は音源から伝わる空気の圧力の変化であり、その圧力変化は波形として表すことができます。音は時間の経過とともに伝わるものであり、時間が存在しなければ私たちは音を聞くことも楽しむこともできません。ここでまず、これから述べる“自己相関関数”は時間の領域から音に迫るものであることを覚えておいてください。 音の時間領域と周波数領域 音を記述する方法は2つあり、1つは時間に基づいて記述する方法(振幅と時間を軸にとった“波形”)、もう1つは周波数に基づいて記述する方法(振幅と周波数を軸にとった“スペクトル”)です。この2つは同じものを記述しており、1つの記述法からもう1つの記述法へ変換すること、またその逆変換が可能です。つまり音はどちらを用いても同じように効果的に記述できますが、そのときによって、どち
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