Resultados comparativos de la Sala 10 del Round Robin 4 obtenidos por el código informático RAIOS 7

Autores/as

  • Roberto A. Tenenbaum Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Universidade Federal de Santa Maria
  • Filipe Otsuka Taminato Laboratório de Instrumentação em Dinâmica, Acústica e Vibrações – LIDAV, Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, Universidade do Estado do Rio de Janeiro
  • Viviane S. G. Melo Engenharia Acústica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Universidade Federal de Santa Maria

DOI:

https://doi.org/10.55753/aev.v33e50.85

Palabras clave:

código computacional RAIOS 7, Round Robin 4, respostas impulsivas monoauriculares, simulação de acústica de salas, parâmetros de qualidade acústica

Resumen

Este artículo describe y analiza una pequeña parte de los resultados obtenidos por el programa de simulación numérica de acústica de salas RAIOS 7 en la primera intercomparación internacional de programas de simulación, con aurilización, denominada Round Robin 4 (RR4). Esta fue la comparación internacional más completa, promovida y organizada por dos universidades alemanas, y que contó con nueve salas simuladas, totalizando un conjunto de 25 configuraciones diferentes. Este trabajo muestra la estructura general de RR4, presenta la versión actual del programa y discute los resultados monoaurales obtenidos por el código RAIOS 7, en comparación con los datos de medición realizados por el equipo de RR4, para cinco pares fuente-micrófono en una de las salas. , en forma de unos parámetros de calidad acústica, a saber: T20, EDT, C80 y D50 por bandas de octava. Es evidente que existen desviaciones con relación a los valores medidos en todos los parámetros, para las cinco posiciones, principalmente en las bajas frecuencias. Luego, para un par fuente-micrófono, se presentan las desviaciones con respecto a los valores medidos de los demás programas que participan en RR4. Se comprueba que las desviaciones observadas en el código RAIOS 7 se encuentran en el tercio inferior de las desviaciones de los demás programas de simulación acústica de salas.

Citas

VORLÄNDER, M. Auralization: Fundamentals of Acoustics, Modelling, Simulation, Algorithms and Acoustic Virtual Reality. Berlin: Springer-Verlag, 2008. doi: 10.1121/1.2908264

KLEINER, M.; DALENBÄCK, B.I.; SVESSON, P. Auralization - an overview. J. audio Eng. Soc, 41, p. 861, 1993.

BLAUERT, J. Spatial Hearing. Cambridge: The MIT Press, 1997. doi: 10.7551/mitpress/6391.001.0001

RINDEL, J. The use computer modeling in room acoustics. Journal of Vibroengeneering, 4(3):41–72, 2000.

TENENBAUM, R.A.; CAMILO, T.S.; TORRES, J.C.B. and GERGES, S.Y. Hybrid method for numerical simulation of room acoustic: Part 1 – theorical and numerical aspects. J. Braz. Soc. Mech. Sci. Engin., 29(2):211–221, 2007a. doi: 10.1590/S1678-58782007000200012

BORK, I. Report on the 3rd Round Robin on room acoustical computer simulation - Part II: Calculations. Acta Acustica united with Acustica, 91(4):753–763, 2005.

SAVIOJA, L.; SVENSSON, U.P. Overview of geometrical room acoustic modeling techniques. J. Acoust. Soc. Am, 138(2):708–730, 2015 doi: 10.1121/1.4926438

EMBRECHTS, J. Randomly traced sound ray techniques. Acustica, 51:285–295, 1982.

KULOWSKI, A. Algorithmic representation of the ray tracing technique. Applied Acoustics, 18:449–469, 1984. doi: 10.1016/0003-682X(85)90024-6

ONDET, M; BARBRY, J.L. Modeling of sound propagation in fitted workshops using ray tracing. J. Acoust. Soc. Am., 85(2):787–796, 1989. doi: 10.1121/1.397551

FARINA, A. RAMSETE – a new pyramid tracer for medium and large-scale acoustic problems. Proceedings of the Euronoise, Lyon, 1995

ALLEN, J.B.; BERKLEY, D.A. Image method for efficiently simulating small-room acoustics. J. Acoust. Soc. Am., 65, p. 943, 1979. doi: 10.1121/1.382599

DALENBÄCK, B; KLEINER, M.; SVENSON, P. A macroscopic view of diffuse reflection. J. audio Eng. Soc. 42:793–807, 1994. http://www.aes.org/e-lib/browse.cfm?elib=6927

KURZINS, E.; FRICKE, F. The prediction of sound fields in non-diffuse spaces by random walk approach. J. Sound and Vib., 81(4):549–564, 1982. doi: 10.1016/0022-460X(82)90296-6

ALARCÃO, D.; BENTO COELHO, J.L.; TENENBAUM, R.A. On modeling of room acoustics by a sound energy transition approach. Proceedings of EEA Symposium on Architectural Acoustics, 2000.

GARDNER, B.; MARTIN, K. HRTF Measurements of a KEMAR Dummy-Head Microphone. J. Acoust. Soc. Am., vol. 97, n. 6, pp. 3907– 3908, 1995. https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.39.9751

BRINKMANN, F.; LINDAU, A.; WEINZIERL, S.; VAN DER PAR, S.; OPDAM, R.; VORLÄNDER, M. The FABIAN head-related transfer function database. doi: 10.14279/depositonce-5718.2, 2017.

MILLS, A. On the minimum audible angle. J. Acoust. Soc. Am., 30:237–246, 1958. doi: 10.1121/1.1909553

KISTLER, D. J.; WIGHTMAN, F.L. A model of head-related transfer functions based on principal components analysis and minimum-phase reconstruction. J. Acoust. Soc. Am. 91(3), 1637–1647, 1992. doi: 10.1121/1.402444

TORRES, J.C.B; PETRAGLIA, M.R.; TENENBAUM, R.A. An efficient wavelet based HRTF model for auralization. Acta Acustica united with Acustica, 90(1):108−120, 2004.

HU, H.; ZHOU, L.; MA, H.; WU, Z. HRTF personalization based on artificial neural network in individual virtual auditory space. Applied Acoustics, 69(2):163–172, 2008. doi: 10.1016/j.apacoust.2007.05.007

TENENBAUM, R.A.; TAMINATO, F.O.; MELO, V.S.G.; TORRES, J.C.B. Auralization generated by modeling HRIRs with artificial neural networks and its validation using articulation tests. Applied Acoustics, 130, pp. 260–269, 2018. doi: 10.1016/j.apacoust.2017.09.025

BROOMHEAD, D.; LOWE, D. Multivariable functional interpolation and adaptive networks. Complex Systems, 2:321–355, 1988.

LI, L.; HUANG, Q. HRTF personalization modeling based on RBF neural network. Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, p. 3707–3710, Vancouver, Canada, 2013. doi: 10.1109/ICASSP.2013.6638350

TENENBAUM, R.A.; CAMILO, T.S.; TORRES, J.C.B. and STUTZ, L.T. Hybrid method for numerical simulation of room acoustic: Part 2 – validation of the computational code RAIOS 3. J. Braz. Soc. Mech. Sci. Engin., 29(2):223–231, 2007b. doi: 10.1590/S1678-58782007000200013

FERNANDES, K.M.; TENENBAUM, R.A.; STUTZ, L.T. Problema inverso em propagação de ondas em sólidos com aplicação de método híbrido de otimização. Em: Técnicas de Inteligência Computacional com Aplicações em Problemas Inversos de Engenharia. Editora Omnipax, Curitiba, pp. 51–66, 2014.

RAHIM, M.G., GOODYEAR, C.C. and KLEIJN, W.B. On the use of neural networks in articulatory speech synthesis. J. Acoust. Soc. Am., v. 93(2):1109–1121, 1992. doi: 10.1121/1.405559

HAYKIN, S. Neural Networks and Learning Machines. 3rd Edition, Prentice Hall, New Jersey, 2009.

TAMINATO, F.O. Redes neurais artificiais aplicadas à modelagem de respostas impulsivas associadas à cabeça humana para gerar aurilização. Tese de doutorado, Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional, Universidade do Estado do Rio de Janeiro, 2018. http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/13714

TENENBAUM, R.A.; TAMINATO, F.O.; MELO V.S.G. Fast auralization using radial basis functions type of artificial neural network techniques. Applied Acoustics, 157, 106993, 2020. doi: 10.1016/j.apacoust.2019.07.041

A Ground Truth for Room Acoustic Simulation. doi: 10.14279/depositonce-6726.2, outubro 2019.

HODGSON, M.; YORK, N.; YANG, W.; BLISS, M. Comparison of predicted, measured, and auralized sound fields with respect to speech intelligibility in classrooms using CATT-acoustic and ODEON. Acta Acustica united with Acustica, 94(6):883–890, 2008.

MELO, V.S.G.; TENENBAUM, R.A.; NARANJO, J.F.L. A new approach to validate computer modeling auralizations by using articulation indexes. Acústica & Vibrações, Vol. 46, pp. 1−8, 2014.

POLLOW, M.; BEHLER, G. Variable directivity for platonic sound sources based on spherical harmonics optimization. Acta Acustica united with Acustica, 95(6):1082–1092, 2009.

KLEIN, J.; POLLOW, M.; VORLÄNDER, M. Optimized spherical sound source for auralization with arbitrary source directivity. Proceedings of the EAA Joint Symposium on Auralization and Ambisonics, p. 56–61, Berlin, 2014. doi: 10.14279/depositonce-10

LINDAU, A.; ERBES, V.; LEPA, S.; MAEMPEL, H.J.; BRINKMANN, F.; WEINZIERL, S. A spatial audio quality inventory for virtual acoustic environments (SAQI). Acta Acustica united with Acustica, 100(5):984–994, 2014.

MELO, V.S.G.; LIMA, P.G.; SANTOS, T.C.; TENENBAUM, R.A. Validação de realidade virtual acústica via testes de articulação em salas ruidosas e reverberantes. Acústica & Vibrações, 49, pp. 51–57, 2017.

Capa - Resultados comparativos para a Sala 10 do Round Robin 4 obtidos pelo código computacional RAIOS 7 (Acústica e Vibrações 50)

Publicado

2018-12-28

Cómo citar

A. TENENBAUM, Roberto; OTSUKA TAMINATO, Filipe; S. G. MELO, Viviane. Resultados comparativos de la Sala 10 del Round Robin 4 obtenidos por el código informático RAIOS 7. Acústica e Vibrações, [S. l.], v. 33, n. 50, p. 39–52, 2018. DOI: 10.55753/aev.v33e50.85. Disponível em: https://acustica.emnuvens.com.br/acustica/article/view/aev50_raios. Acesso em: 12 may. 2026.