DD141356A1 - Verfahren zur akustischen guetebewertung von musikinstrumenten - Google Patents

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur objektiven Qualitätseinschätzung von Musikinstrumenten, welches neben Kontrolle und Sicherung der akustischen Qualität auch wichtige Schlußfolgerungen zur weiteren Verbesserung der Klangqualität zuläßt. Das Ziel der Erfindung besteht darin, ein aussagekräftiges und ökonomisches Verfahren für die umfassende objektive Einschätzung der Klangqualität von Musikinstrumenten anzugeben. Der Erfindung liegt dabei die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zu erarbeiten, welches die wesentlichen akustischen Parameter in ihrer Gesamtheit und Wechselwirkung berücksichtigt. Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe dadurch gelöst, daß ein fünfstufiges Evolutionssystera, wie in Fig.1 dargestellt, mit folgenden grundsätzlichen Kennzeichen konzipiert wird: -- Pypamidenstruktur mit weitgehend horizontaler und vertikaler Strukturaufschlüsselung - zentraler Zugriff zu jedem Teilsystem. - Frequenzselektion und Ableitung von Intensitüts- und Zeitkenngrößen in einer ersten Verarbeitungsstufe -Reduktion des Seitparameters in einer zweiten Verarbeitungsstufe ' - Reduktion des Frequenzparameters in einer dritten Verarbeitungsstufe - Reduktion der Spielparameter in einer vierten Verarbeitungsstufe - Reduktion der Elementarkennziffern in einer fünften Verarbeitungsstufe. —

Description

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a) Titel der Erfindung , .*

Verfahren zur akustischen Gütebewertung von Musikinstrumenten

b) Anwendungsgebiet der Erfindung

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur akustischen Gütebev/ertung von Musikinstrumenten,!.welches die Ableitung aussagekräftiger Maßzahleη zur Beschreibung der Klangqualität von Musikinstrumenten gestattet« Das Verfahren bildet somit die Grundlage für eine objektive Qualitätseinschätzung von Musikinstrumenten (moderne Güteprüfung und Gütesicherung) und erlangt aufgrund der sich stürmisch entwickelnden Mikroprozessor technology θ mit dem Trend zum komplexen hierarchisch strukturierten Informationssystem (Mikroprozessorhierarchie) eine besondere Aktualität«

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Hier ergeben sich nach Bewältigung eines komplexen Programms der Grundlagenforschung und angewandten Forschung ganz neue technische Perspektiven für eine laufende Quali- tätskontrolle in der Produktion bis hin zur automatisierten Produktions- und Fertigungssteueriang.

Heben Kontrolle und Sicherung der akustischen Qualität ergeben sich auch wichtige Schlußfolgerungen zur weiteren Verbesserung der Klangqualitat. Die akustischen Untersuchungen ermöglichen es, die Zielrichtung der Physik, Konstruktion und Technologie selektiv auf die akustisch noch unbefriedigenden Engstellen zu richten. Solche Forschungen erhalten insbesondere aus ökonomischen Gesichtspunkten (Materialeinsparung, Materialsubstitution) eine besondere Bedeutung, Bei'. Anwendung· des Verfahrens im Rahmen eines effektiven Analyse-Synthese-Forschungskonzepts ergeben sich schließlich wesentliche Impulse für die elektronische Klangerzeugung (elektronische Tasteninstrumente, Synthesizer, Computermusik)· Als Teilresultat eröffnet sich weiterhin hier die Möglichkeit der automatischen Musiktranskription (Erstellen der Partitur ausgehend vom Musiksignal).

c) Charakteristik der bekannten technischen Lösungen

Die bisher bekannten Verfahren und Methoden zur akustischen Gütebewertung von Musikinstrumenten betreffen stets nur isolierte Teilaspekte auf dem Gebiet der akustischen Gütebewertung. Entsprechend einem streng analytischen Herangehen werden die einzelnen akustischen Phänomene getrennt voneinander untersucht. Dabei wird in der Regel rein empirisch vorgegangen, wobei Zusatzkenntnisse aus der Physik, der objektiven Signalanalyse sowie der Psychophysik zu einer gewissen Einengung des Suchraums möglicher effektiver Lösungen geführt haben«

Allen bekanntgewordenen Verfahren und Methoden haftet insbesondere der Mangel an,, daß ihnen kein klares Zielkriterium

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zugrundeliegt, so daß nicht einmal im Ansatz eine effektive Lösung des Grundproblems der akustischen Gütebewertung von Musikinstrumenten existiert. Insbesondere seien folgende Mangel herausgestellt:

1· Die im wesentlichen durch intuitive Auswahl gefundenen Merkmalselektionsyerfahren führen zu einer "objektiven" Signalbeschreibung, die nui? einen gewissen Teil der für die akustische Gütebewertung relevanten Information beinhaltet, wobei darüber hinaus eine Informationsdarstellung resultiert, die wenig direkten Bezug zu den subjektiven Güteparametern hat. Diese entstandene Kluft zwischen den Resultaten der empirisch intuitiven Merkmalsuche auf der einen Seite und den Resultaten von subjektiven Bewertungstests (auditiven Begutachtung) auf der anderen Seite versucht man mit statischen Methoden (Korrelationsanalyse usw.) zu überbrücken. Dieser Weg der Suche nach Korrelationen zwischen objektiver Signalheschreibung und subjektiver Klangwahrnehmung hat jedoch zu noch keinen befriedigenden Resultaten geführt.

2. Durch die losgelöste analytische Betrachtungsweise werden Teilverfahren oftmals überbewertet. Nicht die Optimierung und Bffektivierung des Gesamtsystems unter Beachtung der bestehenden komplexen V/echselbeZiehungen steht im Vordergrund, sondern allein die Erhöhung der Aussagekraft des Teilsystems, oftmals unter allen verfügbaren Mitteln. Dieses einseitige Herangehen führt JS*B* dazu, daß zur Messung bestimmter physikalisch relevanter Parameter ein unvertretbar hoher Aufwand betrieben wird; im Rahmen eines optimal abgestimmten komplexen Systems wäre dies wesentlich effektiver möglich. Die isolierte analytische Betrachtungsweise hat insgesamt zu einer weitreichenden Verzettelung bei der Suche nach einer zweckmäßigen Informationsreduktion geführt*

3· Das wird insbesondere durch eine oftmals instrumentenspezifisch orientierte Sichtweise des Binze!wissen-

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schaftiers verschärft. Damit: wird jedoch der Blick auf die einheitlichen und durchgängigen funktionellen Gesichtspunkte eines komplexenMeßsystems verbaut. Kybernetische Methoden und Strategien kommen dabei nicht wesentlich zum '!ragen. Die vielen Einzelmethoden und Einzelverfahren sind daher auch aus dieser Sicht als wenig effektiv einzuschätzen.

4. Die bekannten Verfahren und Methoden beziehen sich in der Mehrzahl auf die Ableitung der quasistationären Signalkenngrößen (Stimmung, Pegel, Klangdauer, Spektrum). Die dynamischen Signalkenngrößen (Einschwingvorgänge, Frequenztransienten, Amplituden-, Frequenz- und Phasenmodulationen, Geräuschimpulse usw.) werden kaum berücksichtigt. Aus;umfangreichen Untersuchungen der Physiologie und Psychophysik, der Musiksynthese, der automatischen Spracherkennung usw. ist aber bekannt, daß gerade die dynamischen Signalkenngrößen eine gravierende Rolle spielen* Es muß daher festgestellt werden, daß wichtige Merkmale für die akustische Gütebewertung nicht herangezogen werden. Damit kann auf eine insgesamt nur geringe Aussagekraft der bekannten Systeme und Verfahren geschlossen werden.

5· Es sind zwar bereits Versuche bekannt geworden, die SDV zur Rationalisierung von Teilaufgaben der akustischen Qualitätsbewertung einzusetzen, jedoch sind aufgrund des Fehlens geeigneter Verfahren zur Lösung des Problems der akustischen Gütebewertung die eigentlichen Möglichkeiten der EDV auf diesem Gebiet noch nicht erschlossen. Dies wird noch weiter verstärkt, wenn man bedenkt, daß in naher Zukunft der Einsatz von Mikroprozessoren für die laufende Produktionskontrolle bis hin zur automatisierten Produktions- und Fertigungssteuerung von ausschlaggebender Bedeutung sein wird« Das Fehlen geeigneter Algorithmen zur objektiven und komplexen Qualitätsbewertung stellt einen wesentlichen Engpaß für die Einführung moderner Rationalisierungsmethoden in der Musikinstrumentenindustrie dar.

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Bs ist somit noch kein Verfahren bekannt geworden, welches die Lösung des Problems der objektiven akustischen Gütebewertung von Musikinstrumenten in seiner Gesamtheit betrifft. Das stellt einen wesentlichen Hemmschuh für die durchgängige Rationalisierung der Musikinstrumentenindustrie dar und berührt die entscheidende Frage der Qualitätsverbesserung sowie eine Beine von damit in Zusammenhang stehenden anderen Problemen.

d) Ziel der Erfindung

Das Ziel der Erfindung besteht darin, ein aussagekräftiges und ökonomisches Verfahren für die umfassende objektive Einschätzung der Klangqualität von Musikinstrumenten anzugeben. ..

e) Darlegung des Wesens der Erfindung '

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur-,,akustischen Gütebewertung von Musikinstrumenten zu erarbeiten, 'welches die wesentlichen akustischen Parameter in ihrer Gesamtheit und Wechselwirkung berücksichtigt. Das Verfahren zeichnet sich insgesamt durch eine hohe Aussagekraft und Leistungsfähigkeit aus, ist durch eine hohe ,Verarbeitungsökonomie und Rechnerfreundlichkeit gekennzeichnet und ist somit rationell und von verhältnismäßig geringen Kosten.

Erfindungsgemaß wird diese Aufgabe dadurch gelöst, daß ein fünfstufiges Evolutionssystem mit folgenden grundsätzlichen Kennzeichen konzipiert wird;

I. Pyramidenstruktur mit weitgehend horizontaler und vertikaler Strukturaufschlüsselung.

II. Zentraler Zugriff zu jedem Teilsystem (Aktives Element).

III. Frequenzselektion und Ableitung von Intensitäts- und Zeitkenngrößen in einer ersten Verarbeitungsstufe.

IV. Reduktion des Zeitparameters in einer zweiten Verarbeitungsstufe.

V. Reduktion des Frequenzparameters in einer dritten Verarbeitungsstufe.

VI. Reduktion der Spielparameter in einer vierten Verarbeitungsstufe .

VII. Reduktion der Elementarkennziffern in einer fünften Verarbeitungsstufe.

zu I, Pyramidenstruktur

Die Pyramidenstruktur ist erstens dadurch gekennzeichnet, daß eine -weitgehende Aufschlüsselung der Struktur in horizontaler Ebene liegende Teilsysteme vorhanden ist. Dies ist identisch mit der Annahme eines hierarchisch organisierten Informationsverarbeiturigssy stems:

1. Aufgliederung des Gesamtsystems in insgesamt η Teilsysteme bzw. Verarbeitungsstufen

2. Steuerung der Funktion eines Teilsystems V„ von dem jeweils vorgeschalteten Teilsystem V, (absolute Hierarchie)

3· Realisierung komplexer Interaktionen (Hierarchie im verallgemeinerten Sinne),

Die Pyramidenstruktur ist zweitens durch eine differenzierte Strukturaufschlüsselung der einzelnen Teilsysteme gekennzeichnet* Dies ist identisch mit der Annahme einer Parallelverarbeitung:

1. Aufgliederung jeder Verarbeitungsstufe V im nr relativ autonome Eleinentarsysteme

2. Realisierung komplexer Interaktionen zwischen den EIementarsystemen

Drittens schließlich ist die Pyrainidenstruktur durch eine zielgerichtete Komprimierung der Informationen von unten nach oben gekennzeichnet* Dies drückt sich auch darin aus, daß zu höheren Verarbeitungsstufen hin die Zahl der

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Elementarsysteme in der Regel abnimmt (Konvergenz-Prinzip überwiegt). Das Zeitfenster der Verarbeitung nimmt nach oben hin zu.

Der Konzipierung einer durchgängigen Pyramidenstruktur liegt die Einsicht zugrunde, daß die biologische Evolution auf eben diese Weise zu äußerst leistungsfähigen und störslcheren Meßsystemen gelangt ist. Die technische Verwirklichung dieses Generalprinzips scheiterte bislang an den noch.zu unscharfen theoretischen Vorstellungen über Funktion und Struktur solcher Systeme sowie den noch weitgehend fehlenden technischen Realisierungsmöglichkeiten. Mit den in letzter Zeit erhaltenen grundsätzlichen theoretischen Informationsverarbeitung sowie mit der sich stürmisch entwickelnden Mikroprozessortechnologie mit Trend zum komplexen hierarchischen Informationssystem ist jedoch heute ein bedeutender Schritt in Richtung der Fusion zwischen theoretischem Lösungskonzept und den technischen Realisierungsmöglichkeiten getan.

zu II. Das aktive Element

Das aktive Element verfügt über folgende Grundbausteine:

1. Zentrale Informationsverarbeitungseinheit zur Realisierung spezifischer Informationsverarbeitungsprozesse

2. Festwertspeicher zur Fixierung der spezifischen Verarbeitungsprozeduren des Elements

3. Zwischenspeicher bzw. Operativspeicher für anfallende Zwischendaten

4· Ein- und Ausgabesysteme .

5. Steuerwerk zur Koordinierung der Teilfunktionen

Der Formulierung des aktiven Elements liegt die Einsicht zugrunde, daß in biologischen Systemen entsprechende Elementarstrukturen auf neuronaler Ebene realisiert sind. Das technische Analogon zum aktiven Element ist die Rechenmaschine. Die Gesamtheit der aktiven Elemente bildet

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die hochkomplexe Pyramidenstruktur. Das technische Konzept, welches diesen Vorstellungen gegenwärtig am weitesten entgegenkommt, ist die Mikroprozessorhierarchie.

Mit der Konzipierung des aktiven Elernts als Elementarbaustein des hochkomplexen Verarbeitungssystems sind zunächst folgende Vorteile verknüpft;

1· Speicherung von Zwischenwerten möglich

2. Die Daten sind jederzeit wieder abruf bar für Vergleiche', Sekundärauswertungen, Datenfernübertragung usw·

3· Ausgabe dokumentierfähiger Zwischenergebnisse· möglich

4. Damit ist als entscheidende Konsequenz die schrittweise Optimierung des Gesamtsystems im Sinne einer spezifisch adaptiven Evolutionsstrategie möglich·

zu-III. Die erste Verarbeitungsstufe:

Der Konzipierung dieser ersten Verarbeitungsstufe liegen folgende Erkenntnisse über Grundprinzipien des peripheren Hörsystems zugrunde:

1. Erequenzselektion (Ortsprinzip)

2. Auswertung von Intensitäts- und Zeitgrößen im Hörnerv

3. Zeitliche Integrationen und zeitliche Differentiationen.

Erfindungsgemäß wird das folgende Meßsystem vorgeschlagen:

1. Filterbank mit .-zweckmäßiger Wahl der Eckfrequenzen Cz.B· Frequenzgruppenbreite, Filter überlappend; Oktavbreite)

2. Nachgeschaltet ein Verfahren 1 zur Bildung von Amplitudenmeßwerten der Filterkanal-Zeitfunktion (F-Funktion), mit dem zeitlich begrenzte Intervalle in der Größenordnung von 30 ms bewertet werden.

3. Nachgeschaltet weiterhin ein Verfahren 2 zur Bildung von Envelopenmeßwerten der F-Funktion (Pegelgradient) mit hoher Zeitauflösung (&1 ms).

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4· Nachgeschaltet weiterhin ein Verfahren 3 zur trägheitsarmen Bildung von Zeitkennwerten der F-Funktion.

Die Konzipierung dieser Teilsysteme ist an sich nicht neu:

1—* allgemein bekannt

2 —»z.B. Einrichtung von Kupfmüller 1964 (Patent

schrift DB-PS.1 163 567;

Verfahren und Vorrichtung von Fuchs 1971

(Patentschrift DD-PS 84 747)

3 -> Verfahren von Blutner 1978

(Patentschrift in Vorbereitung) 4-τ¹ Verfahren und Anordnung von Steinbuch 1962 (DE-PS 1 122 274)

Heu ist jedoch dis spezifische Kombination dieser Verfahren mit der Zielstellung einer ökonomischen und umfassenden Erfassung aller für die akustische Gütebewertung wesentlichen Signalparameter, Es handelt sich dabei um ein optimal aufeinander abgestimmtes Meßsystem, dessen Teilsysteme ganz spezifische Funktionen im Rahmen des Gesamtsystems erfüllen:

/!../Selektive Erfassung der quasistatischen spektralen Signaleigenschaften

(kontinuierliche Spektral-Zeitänderungen mit einer zeitlichen Auflösung ^ 30 ms):

Spektrum insbesondere im relativ stationärem Signalbereich (Kerngebiet) .

langsame Ein- und Ausschwingvorgänge langsame Ausgleichsvorgänge langsame Fluktuationen spektraler Signalparameter

/2./Selektive Erfassung der raschen Änderungen der Signalenvelope:

Einschwingvorgänge unter 50 ms Amplitudenfluktuationen über 16 Hz

/3·/ '&) Selektive Erfassung der quasistatischen Eigenschaften der feinen Zeitstruktur:

Stimmung ·

Partialtonverschiebung langsame Tonhöhen-' und Phasenänderungen

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b) Selektive Erfassung der dynamischen Eigenschaften der feinen Zeitstruktur: Frequenztransienten (Portamento) Phasentransienten * frequenz- und Phasenfluktuationen Geräuschimpulse

Dieses Meßsystem zeigt eine weitgehende Übereinstimmung mit dem biologischen Verarbeitungssystem« Dadurch wird bereits in der ersten Verarbeitungsstufe dem grundsätzlichen Zielkriterium der akustischen Gütebewertung Rechnung getragen: Über hochspezialisierte Meßeinrichtungen wird eine erste Datenreduktion realisiert (Ausfilterung der für die akustische Gütebewertung relevanten Information). Dabei erfolgt die Datenaufbereitung in einer solchen zweckmäßigen Art, daß auf den höheren Verarbeitungsstufen die weitere Datenreduktion in Richtung weniger sehr aussagekräftiger Gütemerkmale möglich ist. Dadurch wird das Entstehen einer Kluft zwischen objektiver Signalbeschreibung und der subjektiven Klangwahrnehmung von vornherein verhindert«

Das Meßsystem wurde ausgehend von einheitlichen und durchgängigen funktioneilen Gesichtspunkten konzipiert. Die Anlehnung an die sich im Verlaufe der biologischen Evolution als tragfähig erwiesenen Verarbeitungsprinzipien sichert damit die Optimierung des Gesamtsystems entsprechend den spezifischen akustischen Signaleigenschaften. Die Ökonomie des Gesamtsystems wird hierbei ganz wesentlich durch die hohe Selektivität und Signalanpassung der Teilsysteme sowie ihre optimale Abstimmung ermöglicht« Die einheitlichen und durchgängigen funktioneilen Gesichtspunkte der erfindungsgemäßen Lösung schließen darait eine Anpassung an die konkrete Spezifik der Musikinstrumente nicht aus, sondern ermöglichen sie geradezu.

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Die erfindungsgemäße Lösung berücksichtigt neben den quasistatischen Signalkenngrößen ( /l/ , /3a/ ) umfassend auch die dynamischen Signaleigenschaften ( /2/ , /3b/ ). Damit wird einer Vielzahl von Untersuchungen Rechnung getragen, die die gravierende Holle dieser Eigenschaften signalisieren. Es muß somit festgestellt werden, daß die erfindungsgemäße Konzeption die wesentlichen Merkmale für die akustische Gütebewertung umfassend berücksichtigt. Damit ist die

hohe Aussagekraft des Gesamtsystems von der Konzipierung der ersten Verarbeitungsstufe her gesichert.

zu IV. Die zweite Verarbeitungsstufe:

Als Ausgangsgrößen der selektiven Teilsysteme der 1· Verarbeitungsstufe liegen für jeden Frequenzkanal bestimmte Funktionen vor, die Α-Funktionen genannt seien. Erfindungsgemäß erfolgt nun auf der zweiten Verarbeitungsstufe die Reduktion des Zeitparameters derart, daß innerhalb eines bestimmten Zeitintervalls (Zeitfenster) charakteristische Kennwerte extrahiert werden. Dabei existieren zwei prinzipielle Möglichkeiten:

1. Bildung von Amplitudenmeßwerten 2« Bildung von Zeitmeßwerten

Hierzu bieten sich die aus der Meßtechnik bereits bekannten Verfahren an:

1.1 Maximalwertbildung

1„2 Arithmetischer Mittelwert 1.3 Effektivwert

1.4- Sonst. Verfahren

2*1 t-Werfc zu vorgegebener Α-Schwelle (Quantile)

2.2 t-Wert zu charakteristischen Punkten des Signalverlaufs (Maximum, Wendepunkt usw.)

2.3 Sonst. Verfahren

-Ia Abhängigkeit von der Wahl des Zeitfensters (Breite und Form des Zeitfensters) ergeben sich weiterhin eine ganze Reihe von Modifikationen« Prinzipiell j seien hier zwei Fälle unterschieden:

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1. Das Zeitfenster wird derart gewählt, daß die gesamte Dauer eines Einzelklanges hinreichend erfaßt wird.

2, Starres Zeitfenster mit definierter Meßintervallänge (etwa 30 ms). Der Beginn des Zeitfensters, also der Anfangszeitpunkt des Meßintervalls wird dabei entsprechend den Sp^zifika des Signals optimal festgelegt (Taktsynchronisation mit den Signaldiskontinuitäten),

%r Fall 1 ist dabei als einfachster Elementarfall für die Verarbeitung von Binze!klängeη durchaus praktikabel. Der Fall 2 berücksichtigt die auf höherer Stufe der biologischen Evolution in enger Anpassung.an die akustische Signalstruktur von der Natur genutzten Prinzipien der Taktung und Taktsynchronisation.

Im Fall 1 resultieren über die genannten Meßverfahren 1.1 2.3 unmittelbar die sogenannten Frequenzbereichs-Kennwert-Diagramme (F-K-Diagramme), im Fall 2 F-K-Diagramme für die aufeinanderfolgenden Zeitsegmente t · Es entsteht also ein F-K-Gebirge, welches den diskreten Zeitparameter t enthält. Zur Reduktion dieses Parameters wird das aus der Statistik bekannte Verfahren der Klassierung (Histogrammbildung) vorgeschlagen. Insbesondere sind hierzu, bereits relativ aufwendige hardware-Sealisierungen zur Datenaufbereitung im Rahmen der musikakustischen Klangforschung bekanntgeworden. Im Rahmen des hier konzipierten Gesamtsystems wird mit der Anwendung der Klassierung erfindungsgemäß das Ziel verfolgt, die wesentlichen Parameter des gesamten F-K-Gebirges auf einfache und rationelle Weise zu ermitteln. Somit resultieren ausgehend von den F-K-Gebirge'n auch im Falle 2 F-K-Diagramme« Diese Diagramme unterscheiden sich von den Darstellungen gemäß Fall 1 im wesentlichen dadurch, daß die Parameter der gesamten Zeitgestalt umfassend berücksichtigt wurden.

Die Teilalgorithmen der beschriebenen 2, Verarbeitungsstufe sind im einzelnen bereits bekannt· Neu ist die spezifische Kombination dieser Elemente im Rahmen eines aufeinander abgestimmten Gesamtsystems zur akustischen Gütebewertung von Musikinstrumenten.

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Analog zur ersten Verarbeitungsstufe wird damit auch in der zweiten Verarbeitungsstufe dem grundsätzlichen Zielkriterium der akustischen Gütebewertung Rechnung getragen. Die frequenzmäßig unterschiedlich strukturierten F-K-Diagramme (wenige breite Filterbereiche: Grobstrukturmerkmale, mehrere relativ schmale Filterbereiche: Feinstrukturmerkmale) stellen die unmittelbare Vorstufe für die Ableitung aussagekräftiger Qualität smerkmale dar (vergl. zu V.), die sich unmittelbar auf die subjektiven "elementaren Klangattribute", beziehen. Somit wird auch auf der 2. Verarbeitungsstufe dem Entstehen einer Kluft zwischen objektiven Meßergebnissen und subjektiven Klangmerkmalen jeder Boden entzogen.

Die mittels der auf einheitlichen und durchgängigen funktionell en Gesichtspunkten orientierte Betrachtungsweise widerspiegelt die weitgehende Strukturierung des biologischen Perzeptionssystems (Ortsprinzip) in der spezifischen Anordnung der anfallenden Frequenzbereichskennwerte im F-K-Diagramm. Damit ist erstmals eine sehr einfache und anschauliche Form : der Informationsdarstellung in durchgängiger V/eise gefunden. Die F-K-Diagramme erfassen entsprechend den jeweils vorgeschalteten Meßsystemen sowohl die quasistationären Signalkenngrößen als auch die dynamischen Signalkenngrößen. Unterschiede in den für die akustische Gütebewertung relevanten Signaleigenschaften drücken sich somit in einer unterschiedlichen Gestaltkonfiguration der F-K-Diagramme aus. So widerspiegeln sich auch die speziellen Eigenheiten eines bestimmten Instruments in einer bestimmten typischen Gestaltkonfiguration.

Die weitgehende Formalisierung gestattet desweiteren eine für die EDV sehr rationelle Ausgabe der angefallenen Zwischenwerte mittels graphischer Darstellungen in Form von x/y-Diagrammen über Paralleldrucker, Plotter, Display. Diese Darstellung ist weitgehend an die Möglichkeiten der visuellen Invariantenbildung angepaßt und damit sehr nutzer- . freundlich. Hier liegen entscheidende Möglichkeiten einer schrittweisen Systemoptimierung, insbesondere was die nachgeschalteten Verarbeitungsstufen betrifft. Das weitgehend

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empirische Vorgehen wird dabei im Prozeß der Anpassung des Bvolutionssy stems an die Instrumentenspezifika über die bereits optimierten T_eil^s7^s^^eme ganz entscheidend vereinfacht und effektiviert.

zu V. Die dritte Verarbeitungsstufe:

Die Aufgabe der dritten Verarbeitungsstufe besteht erfindungsgemäß darin, charakteristische Merkmale für die elementaren Klangattribute abzuleiten. Dabei wird die gesamte Konfiguration des jeweiligen F-K-Diagramms berücksichtigt. Dies

zielt daraufhin, die für die akustische Gütefeewertung wesent lichen Gestaltmerkmale der F-K-Diagramme zu extrahieren.

Die erfindiingsgemäße Lösung der Aufgabe ist dadurch gekennzeichnet, daß zur Ausfilterung der relevanten Merkmale ein lernendes System eingesetzt wird, welches während der Lernphase die charakteristischen Gestaltkonfigurationen aufbaut und speichert und somit in der Kannphase über einen Mustervergleich die irrelevanten Eigenschaften weitgehend unterdrückt.

Die relevanten Merkmale für die Gütebewertung können entsprechend der allgemeinen Theorie der Objekterkennung ausgehend von einem bestimmten F-K-Diagramm Nr. t folgendermaßen berechnet werden:

U C

= Wi. fc. "« Xi. + . . . + Wi₁JJ K- « Xj^r. + * · · + W. -p , _c

XU L GC U TJI/

Dabei bedeuten:

t = 1 ... T: Nummer des F-K-Diagramms ki. = 1 ... K. : Nummer des Merkmals für das

UU

F-K-Diagramm Nr "t"

f_fc = 1 ... F_fc: Nummer des Filterkanals entsprechend dem

F-K-Diagramm Nr. "t"

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: k-tes Merkmal für die Klangqualität entsprech^u end dem durch das F-K-Diagramm ITr. "t^lf erfaß

ten elementaren Klangattributen. Die Gesamtheit dieser Merkmale bilde£ den M-Satz.

xt : ΐ\ - dimensionaler Merkmalvektor des

c υ

F-K-Diagramins Nr. "t" (Spaltensr-ektor) wf. : Referenzkoeffizientenvektor (Zeilenvektor)

iTfür alle t: Referenzwissen der dritten Verarbeitungsstufe.

Der Anwendung dieses Verfahrens in der dritten Verarbeitungsstufe liegt die Einsicht zugrunde, daß hier ein weiteres Grundprinzip der biologischen Informationsverarbeitung Berücksichtigung findet: Die Bildung bedingter Verknüpfungen und nachfolgender Summationen im Analogon zur Steinbuchschen Lernmatrix.

Ss wird hieraus der bedeutsame Schluß gezogen, daß über die Realisierung entsprechender Verfahren eine optimale Reduktion der F-K-Diagramme erzielt werden kann. Begründet ist dies letztlich dadurch, daß die gesamte Konfiguration der F-K-Kontur Berücksichtigung findet und somit prinzipiell keine Beschneidung der relevanten Information erfolgt. Die unwesentlichen Kennzeichen der F-K-Kontur, welche für die verschiedenen Realisierungen der Lernprobe stark tolerieren, werden vom Lernsystern ausgefiltert. Die wesentlichen Kennzeichen dagegen tolerieren innerhalb der entsprechenden Lernprobe nur wenig und werden demzufolge in der Kannphase vom Lernsystem voll erfaßt· Dies bedeutet, daß der resultierende M-Satz die für die akustische Gütebewertung wesentlichen statischen und dynamischen Signalkennzeichen vollständig widerspiegelt. Die für die akustische Klangqualität entscheidenden Eigenheiten eines bestimmten Instruments finden sich auch im M-Satz vollständig wieder:

Die einzelnen Komponenten des M~Satzes entsprechen unmittelbar den Merkmalen für die elementaren subjektiven Klangattribute

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(z.B. dunkel-hell, stumpf-Scharf, voll- leer, weich-rauh, breit-dünn, rund-hohl, Körperlichkeit, Dichtigkeit, Glanz, Düsterheit, Vokalähnlichkeit). Damit wird auch auf der dritten Stufe des Entstehens einer Kluft zwischen objektivem Meßresultat und subjektiver Klangwahrnehmung verhindert.

Die resultierenden Merkmale stehen somit auch in unmittelbarer Beziehung zur subjektiven Klangqualität. Damit wird die Ökonomie des Gesamtsystems gesichert: die nachfolgenden Verarbeitungsstufen können auf der Grundlage dieses "Zusammengehörigkeits- bzw. Kompaktheitskriteriums" sehr einfach konzipiert werden, bei Gewährleistung einer hohen Leistungsfähigkeit. ,

Die durchgängige Anwendung des Prinzips der Lernmatrix in der 3· Verarbeitungsstufe gestattet eine einheitliche und somit praktikable technische Realisierung über

- EDVA bzw. Mikroprozessor (Liniarklassifikator als erprobte

und rechnerfreundliche Variante).

- Adaptive Schwellwertelemente

zu VI. Die vierte Verarbeitungsstufe Die Aufgabe der vierten Verarbeitungsstufe besteht erfindungsgemäß darin, ausgehend von den auf niederer Ebene erhaltenem M-Satz elementare Qualitätskennziffern abzuleiten (Q-Satz), welche in einer nachfolgenden fünften Verarbeitungsstufe zu globalen akustischen Gütekennziffern zusammengefaßt werden (G-Satz).

Bei der Lösung dieser Aufgabe wird zunächst davon ausgegangen, daß sich die akustischen Qualitätseigenschaften eines bestimmten Instrumentes in dei^Gesamtheit aller vom Instrument physikalisch zu generierenden Klangstrukturen wiederfinden, wobei sich zunächst auf die Gesamtheit aller möglichen Einzelklänge beschränkt wird. In einer zweckmäßigen Darstellung kann man dabei den M-Satz in einem M- dimensionalen parametrischen Repräsentationsraum darstellen. Die Parameter dieses Raumes entsprechen den voneinander relativ unabhängigen Merkmalen für die elementaren Klangattribute. Jedem Einzelklang kann somit ein Punkt im Repräsentationsraum zugeordnet werden.

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Die Gesamtheit der Einzelklänge für ein bestimmtes Instrument bildet eine Punktwolke. Die spezifische Struktur dieser Punktwolke beinhaltet die Information über die akustische Klangqualität des Instrumentes, jedoch in einer für die Auswertung wenig zweckmäßigen Form. Aus diesem Grunde führen .wir einen zweiten Parameter sat 25 ein, den Satz der Spielparameter:

5₁ = Tonhöhe

5₂ = Anspielstärke So = Anregungsart S* = Register

Sn . - Übergänge/Glissandi.

Wir. gelangen damit zum Mx-^-dimensionalen Parameterr_aum. Die Gesamtheit der Einzelklänge eines bestimmten Instrumentes stellt sich in diesem Raum als 5-dimensionale Hyperfläche dar.

Die spezifische Gestalt der 5-dimensionalen Hyperfläche enthält damit die wesentlichen: Informationen über die akustischen Qualitätseigenschaften des Instruments. Der Vorteildieser Darstellung besteht global zunächst darin, daß durch Einführung der Spielparameter in den Parameterraum die physikalisch und technologisch-konstruktiven Besonderheiten der Musikinstrumente angemessen berücksichtigt werden können. In " Anpassung des Bvolutionssystems an die gegebenen Umweltverhältnisse" ist damit eine wesentliche Aufwandreduzierung gegenüber einer allgemeinen Betrachtung des Objekt- erkennungsproblems möglich·-

Geht man nämlich davon aus, daß im allgemeinen parametrischen Hepräsenuatiortsraum (nach Meyer-Bppler) prinzipiell eine unendliche Vielfalt von überhaupt möglichen Klangstrukturen dargestellt werden können, so ist zu bemerken, daß aufgrund der physikalischen Gesetze und technologisch-konstruktiven sowie Mafcerialeigenheiten der klassischen Musikinstrumente eine ganz entscheidende Reduzierung der Menge

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möglicher Klangstrukturen erfolgt. Dies bedeutet aber, daß im Parameterraum nur eine begrenzte Zahl charakteristischer Hyperflachen auftreten kann, die eben diese instrumentenspezifischen Eigenheiten widerspiegeln.

Die Berücksichtigung dieser Spezifika in der vierten Verarbeitungsstufe sowie die Beachtung der spezifischen Eigenheiten des Hörsystems besonders in den vorgeschalteten Stufen stellen grundsätzliche Kennzeichen des vorgeschlagenen Systems zur akustischen Gütebewertung dar· Hierin liegt im Sinne der Svelutionsstrategie der Urgrund für ein wirklich ökonomisches und leistungsfähiges System. Bei der Lösung der Aufgabe der Gütebewertung kann insbesondere von der Tatsache ausgegangen werden, daß die d-Merkmale in unmittelbarer Beziehung zur Klangqualität des Instruments stehen· Dies ist dadurch begründet, daß die d-Lierkmale den

Qn

elementaren subjektiven Klangattribut entsprechen. Bei der Qualitätsschätzung lehnt sich nun das subjektive Wahrnshmungssystern uninittbar an diese Größen an, wie umfangreiche Untersuchungen zur Methode der subjektiven Skalierung zeigen. Dies bedeutet aber, daß eine einfache monotone Beziehung zwischen Qualitätswert und d-Wert besteht.

Anders ausgedrückt, die Abbildung der Instrumer.teneigenschäften im Parameterraum führt auf eine spezifische Struktur der Objektmenge. Diese Struktur ist dadurch gekennzeichnet, daß qualitätsmäßig eng zusammenhängende Objekte auch nur eine geringe Distanz im Parameterraum aufweisen* Sie bilden eine Ballung. Qualitätsmäßig auseinanderliegende Objekte dagegen weisen auch eine große Distanz im Parameterraum auf« Damit ist der Parameterraum entsprechend der Kompaktheitshypothese durch eine typische Zusammengehörigkeitsstruktur gekennzeichnet. Bine solche Struktur ist die Voraussetzung zur Bildung von Ihnlichkeitsmaßen zur effektiven· Lösung des Bewertungsproblems«

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Die Vorzüge: einer solchen Ähnlichkeitsbewertung, wie sie im Auführungsbeispiel spezifiziert werden, sind:

1. Sehr anschauliche Darstellung der für die Klangqualität entscheidenden Instrumenteneigenschaften im S-M-Diagramm. Aufgrund der gewählten spezifischen Darstellungsweise sind hieraus unmittelbare Rückschlüsse auf die Realisierung subjektiv wesentlicher Elementarqualitäten in Abhängigkeit von den durch die Konstruktion vorgegebenen SpieIparametern möglich.

Dies ist die Grundvoraussetzung einer Nutzung des Gütebewertungssystems über eine objektive Qualitätsschätzung und Qualitätskontrolle hinaus. Zur entscheidenden Verbesserung von Qualitätseigenschaften ist es nämlich nicht nur wichtig zu wissen, ob ein Instrument gut oder schlecht ist. Ausschlaggebend ist vielmehr die Aussage darüber, welche diskreten Eigenschaften gut und welche schlecht sind. Aus den S-M-Diagramni werden nun über den Vergleich des noch zu optimierenden Instruments mit den Heisterinstrumenten diese kritischen Stellen sichtbar, auf die die weiteren Bemühungen der Physik, Konstruktion und Technologie zu konzentrieren sind. Die Menge der S-M-Diagramme stellt somit erstmals in durchgängiger Weise eine Synthese zwischen subjektiven Klangmerkmalen und den konstruktiv-technisch festgelegten Möglichkeiten ihrer Beeinflussung über die Spie!parameter dar.

2. Einfache und rechnerfreundliche sowie einheitliche Algorithmen bei Gewährleistung einer hohen Aussagekraft des Gesamtsystems unter den spezifischen Sinsatzbedingungen.

3· Gewährleistung einer rechnerfreundlichen schrittweisen Optimierungsprozedur entsprechend den allgemeinen Evolutionskonzept zur immer besseren Anpassung des Systems an die spezifischen Besonderheiten der zu untersuchenden Instrumentengruppen.

4·. Die resultierenden analogen Größen des Q-Satzes widerspiegeln nahezu vollständig die für die Klangqualität ausschlaggebenden statischen und dynamischen Signaleigenschaften. Informationsverluste durch diskrete Klassen-

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bildungen entfallen. Dieser Übergang wird erst im Prozeß der Bildung von Hyperklassen auf der folgenden 5· Verarbeitungsstufe Vollzügen.

zu VII· Die fünfte Verarbeitungsstufe:

Die Aufgabe der fünften Verarbeitungsstufe besteht erfindungsgemäß darin, den eingangsseitig erhaltenen analogen Q-Satz über einen hierarchischen Prozeß der Superzeichenbildüng in die globalen Gütekennsiffern (G-Satz) ' abzubilden.

Die Festlegung der Struktur dieser Inforinationskaskade sowie die Einstellung der Wichtungskoeffizienten ("Punktbewertung") stellen Detailaufgäbeη bei der Optimierung im Sinne des Bvolutionskonzeptes dar. Dabei erfolgt eine Anpassung:

1. an musikalisch-leistungsmäßige Anforderungen einer bestimmten Stilepoche

2. an das klangidelle Konzept einer Regionalzeit

3· an. technologische Spezifika und Materialforderungen (Kostenfunktion!)

4, an weitgehend modebedingte Kundenwünsche.

Entsprechende Optimierungsstrategien sind sehr rechnerfreundlich.

Das gesamte Systemkonzept findet somit seine Abrundung dadurch, daß auf der fünften Verarbeitungsstufe schwerpunktmäßig all jene zeitlich stark fluktuierenden Faktoren erfaßt werden können, die letztlich über den Absatz eines bestimmten Instrumentes entscheiden. Dns konzipierte System zur Akustischen Gütebewertung von Musikinstrumenten gestattet auch in dieser Hinsicht eine flexible und dabei einfache ökonomische Systemanpassung.

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f) Ausfübrungsbeispiel

Die Erfindung soll im folgenden an einem Beispiel näher erläutert werden» In den zugehörigen Zeichnungen zeigen:

Pig..1: das Blockschaltbild des gesamten Verfahrens

Fig» 2: eine Demonstration der'Selektion von Gestaltkriterien-

Fig. 3ί eine Demonstration der Selektion von Ähnlichkeitskriterien

Fig. 4? eine Demonstration der Hierarchie der Superzeichenbildung.

Gemäß der Erfindung werden die akustischen Signale über ein Mikrofon 1 in elektrische Schwingungen umgewandelt und dann auf eine Filterbank 2 gegeben, die beispielsweise über 1? im relevanten Hörbereich.liegende.frequenzgruppenges-taf feite Filter realisiert werden kann, aber auch eine gröbere Frequenzaufteilung wie z.B. eine Oktavfilterung zuläßt. Die resultierenden Filterkanal-Zeitfunktionen werden auf ein System an und sich bekannter, jedoch in spezifischer Weise -zusammengestellter'Verarbeitungseinheiten 3, 8, 11, 13 zur selektiven Erfassung von Intensitäts- und Zeitkennwertengegeben.

Das System.. 3 erfaßt die sich zeitlich langsam ändernden Spektralkonfigurationen und kann wie bekannt und üblich über folgende hintereinander geschaltete Funktionsstufen realisiert werden: Gleichrichtung, Siebung, Abtastung, Ana- log-Digital-Wandlung. Als Resultat dieser Verarbeitungsprozedur resultieren als Funktion des Frequenzkanals die Fre-rquenzbereichs-Kennwert-Diagramme für die aufeinanderfolgenden Zsitsegmente der Abtastung. Zur Reduktion des. Zeitparameters wird erfindungsgemäß das an sich bekannte Verfahren der Pegelklassierung 4 eingesetzt* Ausgehend von .den .Kennwert-Zeit-Diagrammen für die einzelnen Frequenzbereiche erfolgt hier die Ermittlung der Dichtefunktion ρ (χ.) des Pegels derart, daß die Zeitdauer, die das Signal in einer bestimmten Pegelklasse χ. verbringt, ausgemessen wird.

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Zur Beschreibung der Dichtefunktion werden folgende Sekundärparameter abgeleitet. Der mittlere Ausgangspegel des entsprechenden Filterkanals kann als Schwerpunkt § der durch ρ (χ.) eingeschriebenen Fläche interpretiert werden (5). Die Ermittlung des Maximums der Dichtefunktion P_max Cx^) (6) führt zur Beschreibung des Abklingens insbesondere bei rampenförmigen Abklingverhalten. Abweichungen von der Rampe können durch Angabe des Schiefheitsmaßes von Pearson und weitere Sekundärparameter (7) effektiv.beschrieben wer-'.·

Das System 8 erfaßt demgegenüber die raschen Spektral-Zeitänderungen und setzt sich gemäß einem bereits bekannten Verfahren wie folgt zusammen: Halbwellengleichrichtung, Hüllkurvenverformung, Detektion der Hüllkurvenveränderungen, Abtastung, Analog-Digital-Wandlung. Zur Eeduktion des Zeitparameters sind hier zwei Wege vorgesehen» Sinmal liefert eine Maximalwert detektion 9 die Härte. Spektren als Darstellung des maximalen Pe ge !gradient en über den Frequenzkanal. Die Konfiguration dieser Härtespektren enthält wichtige Merkmale für die subjektive Klanghärte. Zum anderen können über eine Mittelwertdetektion IO Rauhigkeitsspektren zur Kennzeichnung der mittleren Amplitudenfluktuationen über dem frequenzkanal abgeleitet werden. Die Konfiguration dieser Rauhigkeitsspektren liefert Merkmale zur Beschreibung der subjektiven Klangrauhigkeit.

Zur Selektion der quasistatischen Eigenschaften der feinen Zeitstruktur ist in an sich bekannter Weise eine Momentanwertdetektion 11 mit nachgeschalteter zeitlicher Mittelung 12 vorgesehen« Hierbei wird die mittlere Periode zwischen dem Auftreten bestimmter Phasenlagen gemessen. Zur Selektion der dynamischen Eigenschaften der feinen Zeitstruktur wird ein Iviomentanwertdetektor mit nachgeschalteter Differenzierstufe 13 eingesetzt. Dabei ist auf Breitbandigkeit der vorgeschalteten Filter zu achten, damit die Filtereinschwingzeit gegenüber den zu messenden Signaländerungen vernachlässigbar wird. Ein nachgeschalteter Maximaldetektor

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14 erfaßt-die· Geschwindigkeit; von Frequenztransienteη für die einzelnen Frequenzkanäle, eine nachgeschaltete zeitliche Mittelung die 'Frequenzfluktuationen.

Die Kombination der vier genannten Meßverfahren erfaßt erstmals in umfassender Weise die wesenblichen quasistatischen und dynamischen Signalparamefcer in den formell einheitlichen Frequenzbereichs-Kennwert-Diagrammen. Hiervon ausgehend vollzieht die nachfolgende.Verarbeitungsstufe 16 die Reduktion des Frequenzparameters über eine Selektion von Gestaltkriterien. Hierbei erfolgt entsprechend dem in Fig. 2 dargestellten Beispiel eine grobe Approximation des v/-Vektors über eine Anpassung von Referenzschablonen an die Gestaltkonfigurationen der betreffenden Frequenzbereichs-Kennwert-Diagramme. In der. Darstellung sind an der Abszisse der Frequenzbereiche F und am der Ordinate die Referenzschablone w bzw, der Frequenzbereichskennwert K aufgetragen. Bei der Festlegung der Referenzschablone wird dabei wie folgt vorgegangen:

1. Darstellung typischer klassifizierter Stichproben (z.B. Meisterinstrumente, Serieninstrumente der Güteklassen I-IIIj im Bild KS 1 und KS 2) im Jeweils interessierenden Frequenzbereichs-Kennwert-Diagramm

2« Visuelle Begutachtung der Frequenzbereichs-Kennwert-Konturen für die einzelnen Instrumente jeder Stichprobe insbesondere hinsichtlich Parameterstreuung und typischer Gestaltkonfigurationen .

3« Dementsprechend Auswahl einer geeigneten Referenzschab-. lpne aus einem vorliegenden Repertoire verschiedener Gestaltkonfigurationen

4. Möglichst optmale Anpassung der. Referenzschablonen an die zur Verfügung stehende Lernprobe durch Festlegung der Schablonenparame'cer (z.B. für die Referensschablone in Fig. 2: f_u = 1 kHz, f_Q = 3 kHz)

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Hierbei ist -zu beachten, daß durch die Festlegung der Schablone der jeweiligen w-Vektor eindeutig fixiert ist (Lernvorgang beendet) und nunmehr in der Kannphase der aktuelle Merkmalwert der einzelnen Realisierungen jeder Stichprobe berechnet werden kann. Entsprechend dem Zielkriterium sollen diese resultierenden Merkmalwerte die Qualitätseigenschaften der Instrumente möglichst gut separieren, d.h.« Instrumente mit stark unterschiedlicher. Qualität sollen stark unterschiedliche d-Werte aufweisen und Instrumente mit etwa gleicher Qualität sollen sich nur wenig im d-Satz unterscheiden. Ausgehend von dem resultierenden d-Satz vollzieht die nachfolgende Verarbeitungsstufe 17 die Seduktion der Spielparameter über eine Selektion von Ähnlichkeitskriterien. Entsprechend der typischen Zusammengehörigkeitsstruktur des maximal Mx5-dimensionalen Parameterraums kann dabei nach Fig. 3 wie folgt vorgegangen werden:

1. Aufspaltung der 5-dimensionalen Hyperflache in maximal K χ T χ Κ.. Spielparameter-Klangmerkmal-Diagramme (S-M-Diagramme) Dabei bedeuten:

K: mittlere Zahl 'der Merkmale für ein F-K-Diagramm Q?:'Zahl der P-K-Diagramme

Ko" Zahl der Spielparameterkombinationen entsprechend dem Versuchsplan (z.B. Variation.S- - Parameter (Tonhöhe) für 3. Werte von S₂ (mf, f, ff-Anspiel) bei 2 werten von S^ (legato und staccato-Anspiel), S^ und Β,- werden konstant gehalten, damit K 3 =

3x2x1 = 6

An der Abszisse des S-M-Diagramins wird dabei der Wert des Spie!parameters S_y aufgetragen, an der Ordinate d< Wert des elementaren Klangfarbenattributs

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2. Lernphase

2.1. Darstellung einer klassifizierten Stichprobe (Lernprobe LP) mit hervorragenden Qualitätseigenschaften (z.B. Meisterinstrumente, .Instrumente der Güteklasse Q) im S-M-Diagramm und Ermittlung des dem Ideal nahekommenden Referenzmusters für jedes S-M-Diagramm über eine arithmetische Mittlung

2.2. Srmittlung der Standardabweichungen der Lernprobe vom mittleren Referenzsignal für alle Werte des jeweiligen Spielparameters S_y

2.3. Gegebenenfalls weitere Optimierung der vorgeschalteten Gestaltdetektoren (Referenzschablonen) mit der Zielstellung:

1. Referensmuster im S-Ivl-Diagramm möglichst glatt (Merkmalwerte sollen sich bei stetiger Variation des Spielparameters stetig ändern, nach Möglichkeit sollen sie überhaupt konstant bleiben

2« Die zum Referenzinuster gehörenden Standardabweichungen sollen möglichst konstant über S bleiben (glatter Streuschlauch)

2.4. Bndgültige Festlegung des Ideals (Referenzmuster) durch:

1. Mittelwertfuktion

2. Funktion der Standardabweichungen für jedes S-M-Diagramm

3· Kannphase

3.1. Darstellung des zu bewerteten Instrumentes I mit noch unbekannten Qualitätseigenschaften im S-M-Diagramm

3.2. Ermittlung der Abstandsfunktion-ά d (S ν für alle

LL V J

Werte des jeweiligen Spielparameters

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3.3. Ermittlungen des mittleren Abstands des zu bewertenden Instrumentes vom Referenzmuster sowie der Fluktuation der Abstandsfunktion über entweder den gesamten Bereich des jeweiligen,S -Parameters oder aber einem zweckmäßig festgelegten Teilbereich (z.B. beim Tonhöhenparameter : Baß-Mittellage-Diskant)

3.4-. Weiterleitung der somit resultierenden elementaren Gütekennziffern an die nachfolgende Verarbeitungsstufe 18

Für das in Fig. 3 betrachtete S-M-Diagramm fallen als vier elementare Qualitätskennziffern an. Diese Kennziffern betreffen:

1· &bsoluter<6d_u - Wert (z.B. Sc harfe at tri but) im unteren S - Bereich 1 (z.B. Tonhöhenb'ereich)

2. AbsoluterÄd - Wert in oberen S_v - Bereich 2

3. Ausgeglichenheit vonA^ im unteren 3_γ - Bereich

4. Ausgeglichenheit νοηώ im oberen S - Bereich 2

Dabei gilt in jedem Falle: je.größer die Kennziffer, desto schlechter die Qualität im Vergleich zum Referenzmuster (Ideal).

Diese anfallenden Elementarkennziffern des Q-Satzes werden über eine Hierarchie der SuperZeichenbildung 18 weiter reduziert. Fig. 4 demonstriert dies für den einfachsten Fall einer Kaskade von belichteten Sumiuationen mit nachgeschalteten Schwellwertelementen. In der Figur werden zunächst über 5 Summationen analoge ausgangsseitige G-Merkmale gebildet, diese G-Merkmale über zwei nachfolgende Summafeionsstufen weiter zusammengefaßt und schließlich die resultierenden Merkmale noch einmal summiert. Der entstehende Endwert wird auf drei Schwellwertschalter mit fortlaufend gestaffelten Schwellwerten Sl - S3 gegeben und es werden so die drei diskreten Merkmale I-III gebildet. .

Claims (6)

lrfihdungsanspruch

1. Verfahren zur akustischen· Gütebewertung von Musikinstrumenten zur Ableitung aussagekräftiger Maßzahleη für die akustische Klangqualität, dadurch gekennzeichnet, daß ein fünfstufiges Svolutionssystern mit weitgehender horizontaler und vertikaler Strukturaufschlüsselung bei zentralem Zugriff zu jedem Teilsystem konzipiert wird, welches als hierarchisch organisiertes Informationssystem eine zielgerichtete Komprimierung der Informationen von unten nach oben in Richtung.weniger globaler Gütekennziffern realisiert.

2. Verfallren nach Punkt 1, dadurch gekennzeichnet, daß auf einer ersten Verarbeitungsstufe eine Frequenzselektion mit anschließender Auswertung von Intensitäts- und Zeit^- kenngrößen in einem wohl aufeinander abgestimmten Meßsystem zur selektiven Erfassung der quasistatischen spektralen Signaleigenschäften, der raschen Änderungen der Signalvelope, der quasistatischen Eigenschaften der feinen

Zeitstruktur und der dynamischen Eigenschaften der feinen Zeitstruktur vorgenommen wird, wodurch über eine erste Datenredukbion die wesentlichsten vom Hörsystem ausgewerteten statischen und dynamischen Signaleigenschaf ten ausgesiebt werden.

3· Verfahren nach Punkten 1 und 2, dadurch gekennzeichnet, daß auf einer nachfolgenden zweiten Verarbeitungsstufe eine Reduktion des Zeitparameters derart erfolgt, daß innerhalb eines bestimmten Zeitintervalls charakteristi-

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sehe Amplituden- und Zeitmeßwerte extrahiert werden, insbesondere eine Maximalwertbildung, zeitliche Mittelwertbildung und Pegelklassierung vollzogen wird und somit in durchgängiger Weise Frequenzbereichs-Kennwert-Diagramme entstehen, welche als Darstellung der ermittelten Sekundärkennwerte über dem Filterkanal die speziellen akustischen Eigenheiten eines Musikinstruments in bestimmten typischen Gestaltkonfigurationen widerspiegeln.

4. Verfahren nach Punkten 1 bis 3» dadurch gekennzeichnet, daß auf einer weiteren dritten Verarbeitungsstufe eine Reduktion des Frequenzparameters vollzogen wird, wobei zur Extraktion der wesentlichen Gestaltmerkmale der Erequenzbereichs-Kennwert-Diagramme ein lernendes System eingesetzt wird, welches während der Lernphase die charakteristischen Gestaltkonfigurationen aufbaut und speichert und somit in der Kannphase die irrelevanten Eigenschaften über einen Mustervergleich weitgehend unterdrückt und welches in Anlehnung an das subjektive Verarbeitunsssystem über eine Lernmatrix somit die elementaren subjektiven Klangfarbenattribute ausfiltert, die in unmittelbarer Beziehung zur subjektiven Klangqualität stehen, womit eine ökonomische weitere Datenreduktion der Nachfolgesysteiae bei Beibehaltung der wesentliehen statischen und dynamischen Signaleigenschaften gesichert wird.

5· Verfahren nach Punkt 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, daß auf einer weiteren vierten Verarbeitungsstufe eine Informationsdarstellung im Spielparameter-Klangmerkmal-Diagramm erfolgt, wo auf der Abszisse der jeweils untersuchte Spielparameter aufgetragen wird und auf der Ordinate das auf der dritten Verarbeitungsstufe gemessene elementare Klangfarbenattribut und hiervon ausgehend auf der Grundlage der typischen Zusammengehörigkeitsstruktur dieser Informationsdarstellung, wobei qualitätsmäßig eng zusammengehörige Instrumente nur eine geringe Distanz im Parameterraum aufweisen und qualitätsmäßig auseinanderliegende

Instrumente eine große Distanz zeigen, über eine Bildung des mittleren Abstandes zwischen Ideal (Referenzmuster) und Instrument omit noch unbekannten Qualitätseigenschaften weiter reduzierte Kenngrößen zur Beschreibung der Mangqualität; abgeleitet werden.

6. Verfahren nach Punkten 1 bis 5» dadurch gekennzeichnet, daß auf einer abschließenden fünften Verarbeitungsstufe", über einen hierarchischen Prozeß der Superzeichenbildung, der im einfachsten-Falle über eine Kaskade von bewichteten Summationen mit nachgeschalteten Schwellwertelementen realisiert werden kann, die globalen Gütekennziffern in Anpassung an musikalisch-leistungsmäßige Anforderungen einer bestimmten Stilepoche, das klangideelle Konzept einer Eegionalzeit, technologische Spezifika und Materialforderungen und an modebedingte Kundenwünsche abgeleitet werden.

Kierzü...:i-..Se!ten Zeichnungen