WO2015128160A1 - Method and system for automatic acoustic equalisation - Google Patents

Method and system for automatic acoustic equalisation Download PDF

Info

Publication number
WO2015128160A1
WO2015128160A1 PCT/EP2015/052199 EP2015052199W WO2015128160A1 WO 2015128160 A1 WO2015128160 A1 WO 2015128160A1 EP 2015052199 W EP2015052199 W EP 2015052199W WO 2015128160 A1 WO2015128160 A1 WO 2015128160A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
response
target
curve
averaged
difference
Prior art date
Application number
PCT/EP2015/052199
Other languages
French (fr)
Inventor
Frédéric AMADU
Delphine Devallez
Original Assignee
Arkamys
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Arkamys filed Critical Arkamys
Priority to EP15703951.2A priority Critical patent/EP3111667B1/en
Priority to ES15703951.2T priority patent/ES2676577T3/en
Priority to CN201580010329.9A priority patent/CN106063293B/en
Publication of WO2015128160A1 publication Critical patent/WO2015128160A1/en

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04RLOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R3/00Circuits for transducers, loudspeakers or microphones
    • H04R3/04Circuits for transducers, loudspeakers or microphones for correcting frequency response
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04RLOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R2499/00Aspects covered by H04R or H04S not otherwise provided for in their subgroups
    • H04R2499/10General applications
    • H04R2499/13Acoustic transducers and sound field adaptation in vehicles

Definitions

  • the present invention relates to the field of sound signal processing.
  • the present invention relates more particularly to a method and an automated acoustic equalization system.
  • a case of use of the present invention is as follows: in the automotive field: a plurality of microphones are placed in a vehicle and pre-calibrated sound sequences are broadcast in the vehicle speakers. A system compares the sound signals emitted and the sound signals received and recorded. We deduce the "acoustic signature" of the passenger compartment of the vehicle. The user then defines a target acoustic signature curve, which is different from the vehicle's native acoustic signature. A second algorithm calculates digital filter coefficients so that, when these filters are applied before sound signals are broadcast in the vehicle loudspeakers, the acoustic signature of the vehicle becomes the target sound signature curve, and not the native acoustic signature of the vehicle.
  • IIR or Infinity Impulse Response filters are used in English terminology.
  • the method and the system according to the present invention concern the equalization of the amplitude of the frequency response of the passenger compartment.
  • digital audio filters are iteratively generated, and the digital audio filters are applied to the second digital data to generate third digital data for a compensated response curve. .
  • the frequency, gain and bandwidth of the digital audio filters are automatically optimized until the compensated response curve is within the tolerance range or a predetermined limit of the number of digital audio filters has been reached. of the two taking place first.
  • scientific publication “Filter Design Method for Loudspeaker Equalization Based on IIR Parametric Filters” by German Ramos and Jose J. Lopez. Presentation of the invention
  • the present invention provides a method for providing equalization of a signal by determining filter parameters to reduce the difference between the amplitude of a frequency response representing the acoustic signature of a set of speakers in their environment and a target sound signature curve.
  • the present invention relates, in its most general sense, to an automated acoustic equalization method, characterized in that it comprises the following steps:
  • said method further comprising a step of optimizing the parameters of the filters to improve the performance of the system.
  • the method according to the present invention makes it possible to obtain automated acoustic equalization thanks to a precise and optimized calculation of filter parameters.
  • the interpolation step of the target sound signature curve is performed using the Hermite method.
  • said method further comprises a step of automatically optimizing the offset of the target response C ec , repeated at each iteration.
  • said method further comprises a step of smoothing the N frequency responses.
  • said method implements filters corresponding to the following types: "peak”, “notch” “high-shelf” and “low-shelf” depending on the shape of local maxima and local minima.
  • said method furthermore implements a global optimization algorithm to minimize the error.
  • the present invention also relates to an automated acoustic equalization system, characterized in that it comprises means for:
  • said method further comprising means for optimizing filter parameters to improve system performance.
  • FIG. 2 represents the target sound signature curve C ec within the meaning of the present invention, the frequency responses derived from the N impulse response measurements, as well as the average M;
  • FIG. 1 illustrates the different steps of the method according to the present invention.
  • the automated acoustic equalization method according to the present invention comprises the following steps:
  • RI N after issuing a precalibrated sound signal received by N microphones.
  • a logarithmic frequency scale translation of said average M of the N frequency responses is performed.
  • a target sound signature curve C ec is interpolated and then translated into a logarithmic frequency scale.
  • the averaged response M and the target sound signature response C ec are compared by calculating the difference between the averaged response M and the target response C ec .
  • Curve C of itt resulting from the difference between said averaged response M and C ec said target response is analyzed.
  • filter parameters are determined for reducing the difference between said averaged response M and said target response C ec by firstly processing the local maxima in descending order according to their gain, then the local minima, and performing successive iterations.
  • the method according to the present invention further comprises a step of optimizing the parameters of the filters in order to improve the performance of the system.
  • Frequency responses can be averaged "standard” (that is, with identical weights), or with different weights.
  • FIG. 2 represents the target sound signature curve C ec within the meaning of the present invention, the frequency responses derived from the N impulse response measurements, as well as the average M.
  • a comparison of the averaged response M and the target response C ec by calculating the difference between the averaged response M and the target response C ec .
  • Figure 3 illustrates the detection and ranking of local maxima ("peaks") and local minima ("troughs").
  • the local maxima (peaks) are first processed in descending order according to their gain, then the local minima (troughs) are processed in ascending order. This makes it possible to determine filter parameters for reducing the difference between the averaged response M and the target response C ec . Successive iterations are performed. It has been shown in scientific studies that it is preferable to first equalize the peaks and then the troughs. Indeed, the human ear is more sensitive to peaks than hollows.
  • optimizing the offset of the target curve is performed as follows:
  • the target curve and the average frequency response are recalculated on a log scale to approximate the nonuniform resolution of the auditory system. This is achieved by a smoothing function that resamples the frequency response on a logarithmic scale with for example a frequency resolution of 1/48 octave.
  • the "FreqRange” optimization frequency band is applied as a FreqWeight weight vector that is 0 outside the frequency band and 1 within the frequency band.
  • the initial offset value "Offset" (in dB) is calculated as the average value of the average frequency response in the equalization frequency band:
  • n are respectively the first and the last of the frequency points of the logarithmic equalization frequency band.
  • Parameters and number of filters are optimized using an algorithm.
  • the parameters f, Q and G (respectively central frequency, quality factor and gain of the biquads) are optimized from intervals of values that can be predefined by a user, and the ranges of values of Q and G may depend on frequency. Thus, for example in high frequencies, the low gain filters are more easily eliminated because they are not perceptible.
  • the goal is to find the optimal parameters (fc op t, G t op, Qopt) of a filter and the optimum offset of the target curve Offset op t.
  • the limits of the parameters are determined like this: J
  • TargetGain- 100 ⁇ TargetGain opt ⁇ TargetGain + 100
  • f c and G are respectively the center frequency and the gain of a biquad filter modeling the nth peak and QRange is the range of admissible values of the quality factor Q.
  • a post-optimization process is performed. This postoptimization process consists of reclassifying the filters by increasing frequency and reoptimizing the coefficients. If a filter is canceled during this process, a new peak / dip is searched in order to output the maximum number of filters. The optimization process is implemented until the maximum number of filters is reached.
  • the interpolation step of the target curve is performed using the Hermite method.
  • the method according to the present invention further comprises a step of automatically optimizing the offset of the target response C ec , repeated at each iteration.
  • the method according to the present invention further comprises a step of smoothing the N frequency responses.
  • filters corresponding to the following types are used: "peak”, “notch” shelf “and” low-shelf “depending on the shape of local maxima (peaks) and local minima (troughs).
  • the filter is made according to whether or not a certain threshold is exceeded by the quality factor.
  • the method according to the present invention further implements a global optimization algorithm to minimize the error.
  • the present invention also relates to an automated acoustic equalization system, comprising means for:
  • said system further comprising means for optimizing filter parameters to improve system performance.

Abstract

The present invention relates to a system and to a method for automatic acoustic equalisation, characterised in that it comprises the steps of: measuring N impulse responses R1 1, R1 2, etc., R1 N following the emission of a pre-calibrated sound signal received by N microphones; calculating N corresponding frequency responses by means of fast Fourier transform; establishing an average M of the N frequency responses; translating said average M of the N frequency responses into a logarithmic frequency scale; interpolating a target signature sound curve Cec from a specific number of points selected by a user; translating said target signature sound curve Cec into a logarithmic frequency scale; comparing said averaged response M and said target response Cec by calculating the difference between said averaged response M and said target signature sound response Cec; analysing the curve Cdiff resulting from the difference between said averaged response M and said target response Cec; and determining filter parameters for reducing the difference between said averaged response M and said target response Cec by firstly processing the local maxima in descending order according to the gain thereof, then the local minima, and by carrying out consecutive iterations.

Description

PROCEDE ET SYSTEME D'EGALISATION ACOUSTIQUE AUTOMATISE  AUTOMATED ACOUSTIC EQUALIZATION METHOD AND SYSTEM
Domaine de l'invention La présente invention se rapporte au domaine du traitement du signal sonore. Field of the Invention The present invention relates to the field of sound signal processing.
La présente invention se rapporte plus particulièrement à un procédé et à un système d'égalisation acoustique automatisé. The present invention relates more particularly to a method and an automated acoustic equalization system.
Un cas d'usage de la présente invention est le suivant : dans le domaine de l'automobile : on place une pluralité de microphones dans un véhicule et on diffuse des séquences sonores pré-calibrées dans les haut-parleurs du véhicule. Un système compare les signaux sonores émis et les signaux sonores reçus et enregistrés. On en déduit « la signature acoustique » de l'habitacle du véhicule. L'utilisateur définit ensuite une courbe de signature acoustique cible, qui est différente de la signature acoustique native du véhicule. Un second algorithme calcule des coefficients de filtres numériques de manière à ce que, lorsqu'on applique ces filtres avant diffusion de signaux sonores dans les haut- parleurs du véhicule, la signature acoustique du véhicule devienne la courbe de signature sonore cible, et non la signature acoustique native du véhicule. A case of use of the present invention is as follows: in the automotive field: a plurality of microphones are placed in a vehicle and pre-calibrated sound sequences are broadcast in the vehicle speakers. A system compares the sound signals emitted and the sound signals received and recorded. We deduce the "acoustic signature" of the passenger compartment of the vehicle. The user then defines a target acoustic signature curve, which is different from the vehicle's native acoustic signature. A second algorithm calculates digital filter coefficients so that, when these filters are applied before sound signals are broadcast in the vehicle loudspeakers, the acoustic signature of the vehicle becomes the target sound signature curve, and not the native acoustic signature of the vehicle.
Dans le cadre de la présente invention, on utilise des filtres « IIR » ou « Infinité Impulse Response » en terminologie anglo-saxonne. In the context of the present invention, IIR or Infinity Impulse Response filters are used in English terminology.
Plus particulièrement, on utilise dans le cadre de la présente invention des filtres dits « Biquad », d'ordre deux.  More particularly, in the context of the present invention, so-called "Biquad" filters of the second order are used.
Le procédé et le système selon la présente invention concernent l'égalisation de l'amplitude de la réponse fréquentielle de l'habitacle. The method and the system according to the present invention concern the equalization of the amplitude of the frequency response of the passenger compartment.
Etat de la technique State of the art
On connaît dans l'état de la technique la demande de brevet français N° FR 2 967 848 (Centre Scientifique et Technique du Bâtiment), qui se rapporte à un système de correction de spectre destiné notamment à une salle de spectacle. Cette demande de brevet de l'art antérieur décrit un système électroacoustique comportant une pluralité de cellules. Dans ces cellules sont prévus : un dispositif d'égalisation, un émetteur, un récepteur, un circuit d'amplification pour amplifier les signaux issus du récepteur vers ledit émetteur et un organe de calcul qui va agir, entre autres, sur le dispositif d'égalisation. Cette solution technique de l'art antérieur se propose de mesurer la réponse émetteur, salle de spectacle observée au niveau du récepteur en utilisant, notamment, un signal de mesure fourni par un générateur de bruit ou toute autre méthode de mesure permettant d'observer la réponse du système en boucle ouverte. Le dispositif d'égalisation œuvre pour que ladite réponse se rapproche le plus d'une réponse désirée. Cette solution technique de l'art antérieur a pour application la modification des propriétés acoustiques de salles de spectacle. It is known in the state of the art the French patent application No. FR 2 967 848 (Scientific and Technical Center Building), which relates to a spectrum correction system intended in particular for a theater. This patent application of the prior art describes an electroacoustic system comprising a plurality of cells. In these cells are provided: an equalization device, a transmitter, a receiver, an amplification circuit for amplifying the signals from the receiver to said transmitter, and a computing element which will act, among other things, on the device of equalization. This technical solution of the prior art proposes to measure the emitting response, a theater observed at the receiver by using, in particular, a measurement signal supplied by a noise generator or any other measurement method making it possible to observe the system response in open loop. The equalizer device works to make said response come closest to a desired response. This technical solution of the prior art has for application the modification of the acoustic properties of theaters.
L'art antérieur connaît également, par le brevet américain N° US 6 721 428 B1 (Texas Instruments), un égaliseur automatique de haut-parleurs. Ce brevet américain de l'art antérieur se rapporte plus particulièrement à un procédé pour générer des filtres numériques pour égaliser un haut-parleur. Des premières données numériques sont fournies, pour un intervalle de tolérance pour une courbe de réponse cible de signal sonore en fonction de la fréquence pour le haut-parleur. Des secondes données numériques sont générées, pour une courbe de réponse réelle du signal sonore en fonction de la fréquence pour le haut-parleur. Les premières données numériques sont comparées avec les secondes données numériques, et il est déterminé si la courbe de réponse réelle est dans l'intervalle de tolérance. Si la courbe de réponse réelle n'est pas dans l'intervalle de tolérance, des filtres audio numériques sont générés de façon itérative, et les filtres audio numériques sont appliqués aux secondes données numériques pour générer des troisièmes données numériques pour une courbe de réponse compensée. La fréquence, le gain et la bande passante des filtres audio numériques sont optimisés de façon automatique jusqu'à ce que la courbe de réponse compensée soit dans l'intervalle de tolérance ou une limite prédéterminée du nombre de filtres audio numériques ait été atteinte, celle des deux ayant lieu en premier. On connaît également dans l'état de la technique la publication scientifique « Filter Design Method for Loudspeaker Equalization Based on IIR Parametric Filters » de German Ramos et José J. Lopez. Exposé de l'invention The prior art also knows, from US Pat. No. 6,721,428 B1 (Texas Instruments), an automatic loudspeaker equalizer. This prior art US patent relates more particularly to a method for generating digital filters for equalizing a loudspeaker. First digital data is provided, for a tolerance interval for a tone-based target response response versus frequency for the loudspeaker. Second digital data is generated, for an actual acoustic signal response curve as a function of frequency for the loudspeaker. The first digital data is compared with the second digital data, and it is determined whether the actual response curve is in the tolerance range. If the actual response curve is not in the tolerance range, digital audio filters are iteratively generated, and the digital audio filters are applied to the second digital data to generate third digital data for a compensated response curve. . The frequency, gain and bandwidth of the digital audio filters are automatically optimized until the compensated response curve is within the tolerance range or a predetermined limit of the number of digital audio filters has been reached. of the two taking place first. Also known in the state of the art is the scientific publication "Filter Design Method for Loudspeaker Equalization Based on IIR Parametric Filters" by German Ramos and José J. Lopez. Presentation of the invention
La présente invention propose un procédé permettant de fournir une égalisation d'un signal en déterminant des paramètres de filtres permettant de réduire l'écart entre l'amplitude d'une réponse fréquentielle représentant la signature acoustique d'un ensemble de haut-parleurs dans leur environnement et une courbe de signature sonore cible. The present invention provides a method for providing equalization of a signal by determining filter parameters to reduce the difference between the amplitude of a frequency response representing the acoustic signature of a set of speakers in their environment and a target sound signature curve.
A cet effet, la présente invention concerne, dans son acception la plus générale, un procédé d'égalisation acoustique automatisé, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes suivantes : To this end, the present invention relates, in its most general sense, to an automated acoustic equalization method, characterized in that it comprises the following steps:
• Mesure de N réponses impulsionnelles R , Rl2, RI N après émission d'un signal sonore précalibré reçu par N microphones ;• Measurement of N impulse responses R, Rl 2 , RI N after emission of a precalibrated sound signal received by N microphones;
• Calcul des N réponses fréquentielles correspondantes par Transformée de Fourier rapide ; • Calculation of N corresponding frequency responses by Fast Fourier Transform;
· Etablissement d'une moyenne M des N réponses fréquentielles ; · Establishment of an average M of the N frequency responses;
• Traduction en échelle fréquentielle logarithmique de ladite moyenne M des N réponses fréquentielles ; • Logarithmic frequency scale translation of said average M of the N frequency responses;
• Interpolation d'une courbe de signature sonore cible Cec à partir d'un certain nombre de points choisis par un utilisateur ; Interpolation of a target sound signature curve C ec from a number of points selected by a user;
· Traduction en échelle fréquentielle logarithmique de ladite courbe de signature sonore cible Cec ; Logarithmic frequency scale translation of said target sound signature curve C ec ;
• Comparaison de ladite réponse moyennée M et de ladite réponse cible Cec, en calculant la différence entre ladite réponse moyennée M et ladite réponse de signature sonore cible Cec ; · Analyse de la courbe Cditt résultant de la différence entre ladite réponse moyennée M et ladite réponse cible Cec ; et• comparing said averaged response M and said target response C ec, by calculating the difference between said averaged response M and said target sound signature response C ec ; · Analysis of the Cditt curve resulting from the difference between said averaged response M and said target response C ec; and
• Détermination de paramètres de filtres pour la réduction de la différence entre ladite réponse moyennée M et ladite réponse cible Cec en traitant tout d'abord les maxima locaux par ordre décroissant suivant leur gain, puis les minima locaux, et en réalisant des itérations successives ; • Determination of filter parameters for the reduction of the difference between said averaged response M and said response target C ec by first treating the local maxima in decreasing order according to their gain, then the local minima, and performing successive iterations;
ledit procédé comportant en outre une étape d'optimisation des paramètres des filtres afin d'améliorer la performance du système. said method further comprising a step of optimizing the parameters of the filters to improve the performance of the system.
Ainsi, le procédé selon la présente invention permet d'obtenir une égalisation acoustique automatisée grâce à un calcul précis et optimisé de paramètres de filtres. Thus, the method according to the present invention makes it possible to obtain automated acoustic equalization thanks to a precise and optimized calculation of filter parameters.
De préférence, l'étape d'interpolation de la courbe de signature sonore cible est réalisée au moyen de la méthode d'Hermite. Preferably, the interpolation step of the target sound signature curve is performed using the Hermite method.
Avantageusement, ledit procédé comporte en outre une étape d'optimisation automatique de l'offset de la réponse cible Cec, répétée à chaque itération. Advantageously, said method further comprises a step of automatically optimizing the offset of the target response C ec , repeated at each iteration.
Avantageusement, ledit procédé comporte en outre une étape de lissage des N réponses fréquentielles. Advantageously, said method further comprises a step of smoothing the N frequency responses.
De préférence, ledit procédé met en œuvre des filtres correspondants aux types suivants : « peak », « notch » « high-shelf » et « low-shelf » en fonction de la forme des maxima locaux et des minima locaux. Selon un mode de mise en œuvre particulier, ledit procédé met en outre en œuvre un algorithme d'optimisation globale pour minimiser l'erreur. Preferably, said method implements filters corresponding to the following types: "peak", "notch" "high-shelf" and "low-shelf" depending on the shape of local maxima and local minima. According to a particular mode of implementation, said method furthermore implements a global optimization algorithm to minimize the error.
La présente invention se rapporte également à un système d'égalisation acoustique automatisé, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens pour : The present invention also relates to an automated acoustic equalization system, characterized in that it comprises means for:
· mesurer N réponses impulsionnelles Rl-i , Rl2, RIN après émission d'un signal sonore précalibré reçu par N microphones ;Measuring N impulse responses Rl-i, Rl 2 , RIN after emitting a precalibrated sound signal received by N microphones;
• calculer les N réponses fréquentielles correspondantes par Transformée de Fourier rapide ; • calculate the N corresponding frequency responses by Fast Fourier Transform;
• établir une moyenne M des N réponses fréquentielles ; • traduire en échelle fréquentielle logarithmique ladite moyenne M des N réponses fréquentielles ; • establish an average M of the N frequency responses; • translate into a logarithmic frequency scale said average M of the N frequency responses;
• interpoler une courbe cible Cec à partir d'un certain nombre de points définis par un utilisateur; Interpolate a target curve C ec from a certain number of points defined by a user;
· traduire en échelle fréquentielle logarithmique ladite courbe cible
Figure imgf000007_0001
· Translate into a logarithmic frequency scale said target curve
Figure imgf000007_0001
• comparer ladite réponse moyennée M et ladite réponse cible Cec, en calculant la différence entre ladite réponse moyennée M et ladite réponse cible Cec ; Comparing said averaged response M and said target response C ec, by calculating the difference between said averaged response M and said target response C ec ;
· analyser la courbe Cditt résultant de la différence entre ladite réponse moyennée M et ladite réponse cible Cec ; etAnalyzing the curve C d itt resulting from the difference between said averaged response M and said target response C ec; and
• déterminer des paramètres de filtres pour la réduction de la différence entre ladite réponse moyennée M et ladite réponse cible Cec en traitant tout d'abord les maxima locaux par ordre décroissant suivant leur gain, puis les minima locaux, et en réalisant des itérations successives ; Determining filter parameters for reducing the difference between said averaged response M and said target response C ec by first processing the local maxima in descending order according to their gain, then the local minima, and performing successive iterations. ;
ledit procédé comportant en outre des moyens pour optimiser des paramètres des filtres afin d'améliorer la performance du système. said method further comprising means for optimizing filter parameters to improve system performance.
Brève description des dessins Brief description of the drawings
On comprendra mieux l'invention à l'aide de la description, faite ci-après à titre purement explicatif, d'un mode de réalisation de l'invention, en référence aux Figures dans lesquelles : The invention will be better understood by means of the description, given below purely for explanatory purposes, of one embodiment of the invention, with reference to the figures in which:
• la Figure 1 illustre les différentes étapes du procédé selon la présente invention ;  • Figure 1 illustrates the different steps of the method according to the present invention;
• la Figure 2 représente la courbe de signature sonore cible Cec au sens de la présente invention, les réponses fréquentielles dérivées des N mesures de réponses impulsionnelles, ainsi que la moyenne M ; etFIG. 2 represents the target sound signature curve C ec within the meaning of the present invention, the frequency responses derived from the N impulse response measurements, as well as the average M; and
• la Figure 3 illustre la détection et le classement des maxima locaux (« pics ») et des minima locaux (« creux »). Description détaillée des modes de réalisation de l'invention La Figure 1 illustre les différentes étapes du procédé selon la présente invention. • Figure 3 illustrates the detection and ranking of local maxima ("peaks") and local minima ("troughs"). DETAILED DESCRIPTION OF THE EMBODIMENTS OF THE INVENTION FIG. 1 illustrates the different steps of the method according to the present invention.
Le procédé d'égalisation acoustique automatisé conforme à la présente invention comporte les étapes suivantes : The automated acoustic equalization method according to the present invention comprises the following steps:
Dans un premier temps, on mesure N réponses impulsionnelles Rl-i , Rl2,At first, we measure N impulse responses Rl-i, Rl 2 ,
RIN après émission d'un signal sonore précalibré reçu par N microphones. RI N after issuing a precalibrated sound signal received by N microphones.
Ensuite on calcule les N réponses fréquentielles correspondantes par Transformée de Fourier rapide.  Then the corresponding N frequency responses are computed by Fast Fourier Transform.
Ensuite, on établit une moyenne M des N réponses fréquentielles calculées.  Then, an average M of the N calculated frequency responses is established.
Une traduction en échelle fréquentielle logarithmique de ladite moyenne M des N réponses fréquentielles -est effectuée.  A logarithmic frequency scale translation of said average M of the N frequency responses is performed.
Une courbe de signature sonore cible Cec est interpolée, puis est traduite en échelle fréquentielle logarithmique. A target sound signature curve C ec is interpolated and then translated into a logarithmic frequency scale.
Ensuite, on compare la réponse moyennée M et la réponse de signature sonore cible Cec, en calculant la différence entre la réponse moyennée M et la réponse cible Cec. Next, the averaged response M and the target sound signature response C ec are compared by calculating the difference between the averaged response M and the target response C ec .
La courbe Cditt résultant de la différence entre ladite réponse moyennée M et ladite réponse cible Cec est analysée. Curve C of itt resulting from the difference between said averaged response M and C ec said target response is analyzed.
Enfin, on détermine des paramètres de filtres pour la réduction de la différence entre ladite réponse moyennée M et ladite réponse cible Cec en traitant tout d'abord les maxima locaux par ordre décroissant suivant leur gain, puis les minima locaux, et en réalisant des itérations successives. Finally, filter parameters are determined for reducing the difference between said averaged response M and said target response C ec by firstly processing the local maxima in descending order according to their gain, then the local minima, and performing successive iterations.
Le procédé selon la présente invention comporte en outre une étape d'optimisation des paramètres des filtres afin d'améliorer la performance du système. Les réponses frequentielles peuvent être moyennées de façon « standard » (c'est-à-dire avec des poids identiques), ou bien avec des poids différents. La Figure 2 représente la courbe de signature sonore cible Cec au sens de la présente invention, les réponses fréquentielles dérivées des N mesures de réponses impulsionnelles, ainsi que la moyenne M. Dans le cadre de la présente invention, on procède à une comparaison de la réponse moyennée M et de la réponse cible Cec, en calculant la différence entre la réponse moyennée M et la réponse cible Cec. The method according to the present invention further comprises a step of optimizing the parameters of the filters in order to improve the performance of the system. Frequency responses can be averaged "standard" (that is, with identical weights), or with different weights. FIG. 2 represents the target sound signature curve C ec within the meaning of the present invention, the frequency responses derived from the N impulse response measurements, as well as the average M. In the context of the present invention, a comparison of the averaged response M and the target response C ec , by calculating the difference between the averaged response M and the target response C ec .
La Figure 3 illustre la détection et le classement des maxima locaux (« pics ») et des minima locaux (« creux »). Conformément à la présente invention, on traite tout d'abord les maxima locaux (pics) par ordre décroissant suivant leur gain, puis on traite les minima locaux (creux) par ordre croissant. Ceci permet de déterminer des paramètres de filtres pour la réduction de la différence entre la réponse moyennée M et la réponse cible Cec. Des itérations successives sont réalisées. II a été démontré dans des études scientifiques qu'il est préférable d'égaliser d'abord les pics, puis ensuite les creux. En effet, l'oreille humaine est plus sensible aux pics qu'aux creux. Figure 3 illustrates the detection and ranking of local maxima ("peaks") and local minima ("troughs"). In accordance with the present invention, the local maxima (peaks) are first processed in descending order according to their gain, then the local minima (troughs) are processed in ascending order. This makes it possible to determine filter parameters for reducing the difference between the averaged response M and the target response C ec . Successive iterations are performed. It has been shown in scientific studies that it is preferable to first equalize the peaks and then the troughs. Indeed, the human ear is more sensitive to peaks than hollows.
Dans un mode de réalisation, l'optimisation de l'offset de la courbe cible est réalisée comme suit : In one embodiment, optimizing the offset of the target curve is performed as follows:
La courbe cible et la réponse fréquentielle moyenne sont recalculées sur une échelle logarithmique afin d'approximer la résolution non uniforme du système auditif. Ceci est réalisé par une fonction de lissage qui rééchantillonne la réponse fréquentielle sur une échelle logarithmique avec par exemple une résolution fréquentielle de 1 /48 octave.  The target curve and the average frequency response are recalculated on a log scale to approximate the nonuniform resolution of the auditory system. This is achieved by a smoothing function that resamples the frequency response on a logarithmic scale with for example a frequency resolution of 1/48 octave.
i) La bande de fréquence d'optimisation « FreqRange » est appliquée comme un vecteur de poids FreqWeight qui vaut 0 en dehors de la bande de fréquence et 1 à l'intérieur de la bande de fréquence. La valeur initiale de l'offset « Offset » (en dB) est calculée comme la valeur moyenne de la réponse fréquentielle moyenne dans la bande de fréquence d'égalisation : i) The "FreqRange" optimization frequency band is applied as a FreqWeight weight vector that is 0 outside the frequency band and 1 within the frequency band. The initial offset value "Offset" (in dB) is calculated as the average value of the average frequency response in the equalization frequency band:
Offset =
Figure imgf000010_0001
Offset =
Figure imgf000010_0001
où n, et sont respectivement le premier et le dernier des points de fréquence de la bande de fréquence logarithmique d'égalisation.  where n, and are respectively the first and the last of the frequency points of the logarithmic equalization frequency band.
L'algorithme d'optimisation consiste à trouver l'offset optimal, Offset, qui minimise l'erreur entre M et Cec {=Shape+ Offset), définie comme suit : emean =
Figure imgf000010_0002
{fk) ~ Cec(fk \ Avec Cec= Offset+ Shape
The optimization algorithm consists in finding the optimal offset, Offset, which minimizes the error between M and C ec {= Shape + Offset), defined as follows: emean =
Figure imgf000010_0002
{fk) ~ C ec (f k \ With C ec = Offset + Shape
Ceci est réalisé avec l'algorithme d'optimisation, qui calcule de façon itérative l'erreur emea et recherche l'offset optimal dans un intervalle de +/- 100 dB autour de la valeur initiale. En plus de la minimisation de l'erreur emean, une contrainte est ajoutée au problème d'optimisation, afin de limiter le gain des pics à Gmax en dB. Il est défini comme suit : This is done with the optimization algorithm, which iteratively calculates the error e mea and searches for the optimal offset within +/- 100 dB around the initial value. In addition to minimizing the error e mea n, a constraint is added to the optimization problem, in order to limit the gain of the peaks to G max in dB. It is defined as follows:
max \M{fk) - Cec{fk) \ ≤ max \ M {f k ) - C ec {f k ) \ ≤
tii≤k≤tif  tii≤k≤tif
Les paramètres et le nombre des filtres sont optimisés au moyen d'un algorithme. Les paramètres f, Q et G (respectivement fréquence centrale, facteur de qualité et gain des filtres biquads) sont optimisés à partir d'intervalles de valeurs qui peuvent être prédéfinis par un utilisateur, et les plages de valeurs de Q et G peuvent dépendre de la fréquence. Ainsi, par exemple dans les hautes fréquences, les filtres de faible gain sont plus facilement éliminés car ils ne sont pas perceptibles.  Parameters and number of filters are optimized using an algorithm. The parameters f, Q and G (respectively central frequency, quality factor and gain of the biquads) are optimized from intervals of values that can be predefined by a user, and the ranges of values of Q and G may depend on frequency. Thus, for example in high frequencies, the low gain filters are more easily eliminated because they are not perceptible.
Dans un mode de réalisation, l'objectif est de trouver les paramètres optimaux (fcopt, Gopt, Qopt) d'un filtre et l'offset optimal de la courbe cible Offsetopt. Les limites des paramètres sont déterminées comme ceci : J In one embodiment, the goal is to find the optimal parameters (fc op t, G t op, Qopt) of a filter and the optimum offset of the target curve Offset op t. The limits of the parameters are determined like this: J
max j—f-, FreqRange(l) I < fc < min ( c 2^, FreqRange l)max j-f-, FreqRange (l) I <f c <min ( c 2 ^, FreqRange l)
Figure imgf000011_0001
Figure imgf000011_0001
—G x 0.9 < Gopt≤ G x 1.1 si G≤ 0 et - G x 1.1 < Gopt≤ G x 0.9 si G > 0 -G x 0.9 <G opt ≤ G x 1.1 if G≤ 0 and - G x 1.1 <G opt ≤ G x 0.9 if G> 0
QRangeÇl)≤ Qopt≤ Q Range (2) QRangeÇl) ≤ Q opt ≤ Q Range (2)
TargetGain— 100 < TargetGainopt≤ TargetGain + 100 TargetGain- 100 <TargetGain opt ≤ TargetGain + 100
où fc et G sont respectivement la fréquence centrale et le gain d'un filtre biquad modélisant le nième pic, et QRange est la plage de valeurs admissibles du facteur de qualité Q. where f c and G are respectively the center frequency and the gain of a biquad filter modeling the nth peak and QRange is the range of admissible values of the quality factor Q.
Un processus de post-optimisation est réalisé. Ce processus de postoptimisation consiste à reclasser les filtres par fréquence croissante et à réoptimiser les coefficients. Si un filtre est annulé lors de ce processus, un nouveau pic/creux est recherché afin d'avoir en sortie le nombre maximum de filtres. Le processus d'optimisation est mis en œuvre jusqu'à ce que le nombre maximum de filtres soit atteint. Dans un mode de réalisation, l'étape d'interpolation de la courbe cible est réalisée au moyen de la méthode d'Hermite. A post-optimization process is performed. This postoptimization process consists of reclassifying the filters by increasing frequency and reoptimizing the coefficients. If a filter is canceled during this process, a new peak / dip is searched in order to output the maximum number of filters. The optimization process is implemented until the maximum number of filters is reached. In one embodiment, the interpolation step of the target curve is performed using the Hermite method.
Dans un mode de réalisation, le procédé selon la présente invention comporte en outre une étape d'optimisation automatique de l'offset de la réponse cible Cec, répétée à chaque itération. In one embodiment, the method according to the present invention further comprises a step of automatically optimizing the offset of the target response C ec , repeated at each iteration.
Dans un mode de réalisation, le procédé selon la présente invention comporte en outre une étape de lissage des N réponses fréquentielles. Dans le cadre du procédé selon la présente invention, on met en œuvre des filtres correspondants aux types suivants : « peak », « notch » « high- shelf » et « low-shelf » en fonction de la forme des maxima locaux (pics) et des minima locaux (creux). In one embodiment, the method according to the present invention further comprises a step of smoothing the N frequency responses. In the context of the process according to the present invention, filters corresponding to the following types are used: "peak", "notch" shelf "and" low-shelf "depending on the shape of local maxima (peaks) and local minima (troughs).
Dans certains cas, il est préférable de choisir un filtre de type « peak ». Dans d'autres cas, il est préférable de choisir un filtre de type « shelf ». La sélection du filtre est effectuée en fonction du dépassement ou non d'un certain seuil par le facteur de qualité. In some cases, it is better to choose a peak type filter. In other cases, it is better to choose a "shelf" filter. The selection of the filter is made according to whether or not a certain threshold is exceeded by the quality factor.
Dans un mode de réalisation, le procédé selon la présente invention met en outre en œuvre un algorithme d'optimisation globale pour minimiser l'erreur. In one embodiment, the method according to the present invention further implements a global optimization algorithm to minimize the error.
La présente invention se rapporte également à un système d'égalisation acoustique automatisé, comportant des moyens pour : The present invention also relates to an automated acoustic equalization system, comprising means for:
• mesurer N réponses impulsionnelles Rl-i , Rl2, RIN après émission d'un signal sonore précalibré reçu par N microphones ;• measure N impulse responses Rl-i, Rl 2 , RIN after emission of a precalibrated sound signal received by N microphones;
• calculer les N réponses fréquentielles correspondantes par Transformée de Fourier rapide ; • calculate the N corresponding frequency responses by Fast Fourier Transform;
• établir une moyenne M des N réponses fréquentielles ; • establish an average M of the N frequency responses;
• traduire en échelle fréquentielle logarithmique ladite moyenne M des N réponses fréquentielles ; • translate into a logarithmic frequency scale said average M of the N frequency responses;
• interpoler une courbe cible Cec à partir d'un certain nombre de points définis par un utilisateur; Interpolate a target curve C ec from a certain number of points defined by a user;
• traduire en échelle fréquentielle logarithmique ladite courbe cible
Figure imgf000012_0001
• translate into logarithmic frequency scale said target curve
Figure imgf000012_0001
· comparer ladite réponse moyennée M et ladite réponse cible Cec, en calculant la différence entre ladite réponse moyennée M et ladite réponse cible Cec ; Comparing said averaged response M and said target response C ec, by calculating the difference between said averaged response M and said target response C ec ;
• analyser la courbe Cdiff résultant de la différence entre ladite réponse moyennée M et ladite réponse cible Cec ; et · déterminer des paramètres de filtres pour la réduction de la différence entre ladite réponse moyennée M et ladite réponse cible Cec en traitant tout d'abord les maxima locaux par ordre décroissant suivant leur gain, puis les minima locaux, et en réalisant des itérations successives ; • analyze the curve C d iff resulting from the difference between said averaged response M and said target response C ec; and determining filter parameters for reducing the difference between said averaged response M and said target response C ec by first processing the local maxima by order decreasing according to their gain, then the local minima, and realizing successive iterations;
ledit système comportant en outre des moyens pour optimiser des paramètres des filtres afin d'améliorer la performance du système. said system further comprising means for optimizing filter parameters to improve system performance.
L'invention est décrite dans ce qui précède à titre d'exemple. Il est entendu que l'homme du métier est à même de réaliser différentes variantes de l'invention sans pour autant sortir du cadre du brevet. The invention is described in the foregoing by way of example. It is understood that the skilled person is able to realize different variants of the invention without departing from the scope of the patent.

Claims

REVENDICATIONS
1 . Procédé d'égalisation acoustique automatisé, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes suivantes : 1. Automated acoustic equalization method, characterized in that it comprises the following steps:
• Mesure de N réponses impulsionnelles R , Rl2, RI N après émission d'un signal sonore précalibré reçu par N microphones ;• Measurement of N impulse responses R, Rl 2 , RI N after emission of a precalibrated sound signal received by N microphones;
• Calcul des N réponses fréquentielles correspondantes par Transformée de Fourier rapide ; • Calculation of N corresponding frequency responses by Fast Fourier Transform;
• Etablissement d'une moyenne M des N réponses fréquentielles ; • Establishment of an average M of N frequency responses;
• Traduction en échelle fréquentielle logarithmique de ladite moyenne M des N réponses fréquentielles ; • Logarithmic frequency scale translation of said average M of the N frequency responses;
• Interpolation d'une courbe de signature sonore cible Cec à partir d'un certain nombre de points choisis par un utilisateur ; Interpolation of a target sound signature curve C ec from a number of points selected by a user;
• Traduction en échelle fréquentielle logarithmique de ladite courbe de signature sonore cible Cec ; • Logarithmic frequency scale translation of said target sound signature curve C ec ;
• Comparaison de ladite réponse moyennée M et de ladite réponse cible Cec, en calculant la différence entre ladite réponse moyennée M et ladite réponse de signature sonore cible Cec ;• comparing said averaged response M and said target response C ec, by calculating the difference between said averaged response M and said target sound signature response C ec ;
• Analyse de la courbe Cdiff résultant de la différence entre ladite réponse moyennée M et ladite réponse cible Cec ; et• Analysis of the curve C d iff resulting from the difference between said averaged response M and said target response C ec; and
• Détermination de paramètres de filtres pour la réduction de la différence entre ladite réponse moyennée M et ladite réponse cible Cec en traitant tout d'abord les maxima locaux par ordre décroissant suivant leur gain, puis les minima locaux, et en réalisant des itérations successives ; Determining filter parameters for reducing the difference between said averaged response M and said target response C ec by firstly treating local maxima in descending order according to their gain, then local minima, and performing successive iterations ;
ledit procédé comportant en outre une étape d'optimisation des paramètres des filtres afin d'améliorer la performance du système. said method further comprising a step of optimizing the parameters of the filters to improve the performance of the system.
2. Procédé d'égalisation acoustique automatisé selon la revendication 1 , caractérisé en ce que l'étape d'interpolation de la courbe de signature sonore cible est réalisée au moyen de la méthode d'Hermite. 2. A method of automated acoustic equalization according to claim 1, characterized in that the step of interpolation of the target sound signature curve is performed by means of the Hermite method.
3. Procédé d'égalisation acoustique automatisé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape d'optimisation automatique de l'offset de la réponse cible Cec, répétée à chaque itération. 3. A method of automated acoustic equalization according to claim 1 or 2, characterized in that it further comprises a step of automatically optimizing the offset of the target response C ec, repeated at each iteration.
4. Procédé d'égalisation acoustique automatisé selon la revendication 1 , 2 ou 3, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape de lissage des N réponses fréquentielles. 4. A method of automated acoustic equalization according to claim 1, 2 or 3, characterized in that it further comprises a step of smoothing the N frequency responses.
5. Procédé d'égalisation acoustique automatisé selon l'une au moins des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il met en œuvre des filtres correspondants aux types suivants : « peak », « notch » « high-shelf » et « low-shelf » en fonction de la forme des maxima locaux et des minima locaux. 5. A method of automated acoustic equalization according to at least one of the preceding claims, characterized in that it implements filters corresponding to the following types: "peak", "notch" "high-shelf" and "low- shelf "according to the shape of local maxima and local minima.
6. Procédé d'égalisation acoustique automatisé selon l'une au moins des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il met en outre en œuvre un algorithme d'optimisation globale pour minimiser l'erreur. 6. Acoustic acoustic equalization method according to at least one of the preceding claims, characterized in that it further implements a global optimization algorithm to minimize the error.
7. Système d'égalisation acoustique automatisé, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens pour : 7. automated acoustic equalization system, characterized in that it comprises means for:
• mesurer N réponses impulsionnelles Rl-i , Rl2, RI N après émission d'un signal sonore précalibré reçu par N microphones ;• measure N pulse responses R-i, R 2, RI N after transmission of a sound signal received by precalibrated N microphones;
• calculer les N réponses fréquentielles correspondantes par Transformée de Fourier rapide ; • calculate the N corresponding frequency responses by Fast Fourier Transform;
• établir une moyenne M des N réponses fréquentielles ;  • establish an average M of the N frequency responses;
• traduire en échelle fréquentielle logarithmique ladite moyenne M des N réponses fréquentielles ;  • translate into a logarithmic frequency scale said average M of the N frequency responses;
• interpoler une courbe cible Cec à partir d'un certain nombre de points définis par un utilisateur; Interpolate a target curve C ec from a certain number of points defined by a user;
• traduire en échelle fréquentielle logarithmique ladite courbe cible • translate into logarithmic frequency scale said target curve
Cec ! • comparer ladite réponse moyennée M et ladite réponse cible Cec, en calculant la différence entre ladite réponse moyennée M et ladite réponse cible Cec ; Cec! Comparing said averaged response M and said target response C ec, by calculating the difference between said averaged response M and said target response C ec ;
• analyser la courbe Cdiff résultant de la différence entre ladite réponse moyennée M et ladite réponse cible Cec ; et• analyzing the curve C d iff resulting from the difference between said averaged response M and said target response C ec; and
• déterminer des paramètres de filtres pour la réduction de la différence entre ladite réponse moyennée M et ladite réponse cible Cec en traitant tout d'abord les maxima locaux par ordre décroissant suivant leur gain, puis les minima locaux, et en réalisant des itérations successives ; Determining filter parameters for reducing the difference between said averaged response M and said target response C ec by first processing the local maxima in descending order according to their gain, then the local minima, and performing successive iterations. ;
ledit système comportant en outre des moyens pour optimiser des paramètres des filtres afin d'améliorer la performance du système. said system further comprising means for optimizing filter parameters to improve system performance.
PCT/EP2015/052199 2014-02-25 2015-02-03 Method and system for automatic acoustic equalisation WO2015128160A1 (en)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP15703951.2A EP3111667B1 (en) 2014-02-25 2015-02-03 Method and system for automatic acoustic equalisation
ES15703951.2T ES2676577T3 (en) 2014-02-25 2015-02-03 Automated acoustic equalization procedure and system
CN201580010329.9A CN106063293B (en) 2014-02-25 2015-02-03 The method and system of automatic sound equilibrium

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR1451504A FR3018015B1 (en) 2014-02-25 2014-02-25 AUTOMATED ACOUSTIC EQUALIZATION METHOD AND SYSTEM
FR1451504 2014-02-25

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2015128160A1 true WO2015128160A1 (en) 2015-09-03

Family

ID=50933309

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/EP2015/052199 WO2015128160A1 (en) 2014-02-25 2015-02-03 Method and system for automatic acoustic equalisation

Country Status (5)

Country Link
EP (1) EP3111667B1 (en)
CN (1) CN106063293B (en)
ES (1) ES2676577T3 (en)
FR (1) FR3018015B1 (en)
WO (1) WO2015128160A1 (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106877820A (en) * 2017-01-12 2017-06-20 广州市迪声音响有限公司 A kind of dynamic changes the equalizing system and method for EQ Gain
US10659902B2 (en) 2016-04-26 2020-05-19 Arkamys Method and system of broadcasting a 360° audio signal
CN114157965A (en) * 2021-11-26 2022-03-08 国光电器股份有限公司 Sound effect compensation method and device, earphone and storage medium

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109889955B (en) * 2019-01-28 2021-01-12 中科上声(苏州)电子有限公司 Method and system for automatically balancing robustness of sound field in vehicle
CN114287137A (en) * 2019-09-20 2022-04-05 哈曼国际工业有限公司 Room calibration based on Gaussian distribution and K nearest neighbor algorithm
CN112584274B (en) * 2019-09-27 2022-05-03 宏碁股份有限公司 Adjusting system and adjusting method for equalization processing
FR3107982B1 (en) * 2020-03-05 2023-05-19 Faurecia Clarion Electronics Europe Method and system for determining sound equalization filters of an audio system
CN112769410A (en) * 2020-12-25 2021-05-07 西安讯飞超脑信息科技有限公司 Filter construction method, audio processing method, electronic equipment and storage device
FR3119723B1 (en) 2021-02-09 2023-08-04 Arkamys Process for the automated adjustment of digital processing parameters applied to signals before broadcasting by loudspeakers and device for implementing such a process
CN115604628B (en) * 2022-12-12 2023-04-07 杭州兆华电子股份有限公司 Filter calibration method and device based on earphone loudspeaker frequency response

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070025559A1 (en) * 2005-07-29 2007-02-01 Harman International Industries Incorporated Audio tuning system
JP2008224816A (en) * 2007-03-09 2008-09-25 Yamaha Corp Karaoke device

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7583806B2 (en) * 2003-06-09 2009-09-01 Bose Corporation Convertible automobile sound system equalizing
EP2326108B1 (en) * 2009-11-02 2015-06-03 Harman Becker Automotive Systems GmbH Audio system phase equalizion
FR2967861B1 (en) * 2010-11-18 2013-11-22 Ct Scient Tech Batiment Cstb ELECTROACOUSTIC SYSTEM FOR A SHOWROOM

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070025559A1 (en) * 2005-07-29 2007-02-01 Harman International Industries Incorporated Audio tuning system
JP2008224816A (en) * 2007-03-09 2008-09-25 Yamaha Corp Karaoke device

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
RAMOS GERMÃ Â N ET AL: "Filter Design Method for Loudspeaker Equalization Based on IIR Parametric Filters", JAES, AES, 60 EAST 42ND STREET, ROOM 2520 NEW YORK 10165-2520, USA, vol. 54, no. 12, 1 December 2006 (2006-12-01), pages 1162 - 1178, XP040507981 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10659902B2 (en) 2016-04-26 2020-05-19 Arkamys Method and system of broadcasting a 360° audio signal
CN106877820A (en) * 2017-01-12 2017-06-20 广州市迪声音响有限公司 A kind of dynamic changes the equalizing system and method for EQ Gain
CN106877820B (en) * 2017-01-12 2020-08-11 广州市迪声音响有限公司 Equalization system and method for dynamically changing equalization gain
CN114157965A (en) * 2021-11-26 2022-03-08 国光电器股份有限公司 Sound effect compensation method and device, earphone and storage medium

Also Published As

Publication number Publication date
EP3111667A1 (en) 2017-01-04
EP3111667B1 (en) 2018-04-11
ES2676577T3 (en) 2018-07-23
FR3018015A1 (en) 2015-08-28
CN106063293B (en) 2019-06-07
CN106063293A (en) 2016-10-26
FR3018015B1 (en) 2016-04-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3111667B1 (en) Method and system for automatic acoustic equalisation
EP2898707B1 (en) Optimized calibration of a multi-loudspeaker sound restitution system
US20120308036A1 (en) Speed dependent equalizing control system
EP0823805A1 (en) Method and apparatus for modeling the AM/AM and AM/PM characteristics of an amplifier, and corresponding method of predistortion
EP1586220B1 (en) Method and device for controlling a reproduction unit using a multi-channel signal
WO2016133007A1 (en) Sound-field correction device, sound-field correction method, and sound-field correction program
CN115862657B (en) Noise-following gain method and device, vehicle-mounted system, electronic equipment and storage medium
WO2008006952A2 (en) Method and device for diagnosing the operating state of a sound system
EP3381204B1 (en) Method and device for estimating sound reverberation
FR2906070A1 (en) Electronic voice signal preprocessing system for hands free mobile telephone, has non coherent filtering stage filtering output of coherent filtering stage such that signal is successively subjected to coherent and non coherent filterings
EP4040810A1 (en) Method for automated adjustment of parameters for digital processing applied to signals before broadcasting by loudspeakers and device for implementing such a method
WO2012066265A1 (en) Spectrum correction system intended in particular for an auditorium
FR2906071A1 (en) Electronic filter e.g. non-coherent filter, for e.g. hands-free mobile phone in vehicle, has control section limiting calibration gain such that variation threshold of calibration gain does not exceed preset variation threshold
FR3112017A1 (en) Electronic equipment including a distortion simulator
EP3844979A1 (en) Method and device for controlling the distortion of a loudspeaker system on board a vehicle
EP2940863B1 (en) Compression method and dynamic audio compressor
EP2515300A1 (en) Method and System for noise reduction
WO2016096130A1 (en) Blind channel equaliser
WO2021175979A1 (en) Method and system for determining sound equalising filters of an audio system
JP7020955B2 (en) Sound field correction device, sound field correction method and sound field correction program
EP2452293A1 (en) Source location
EP4064725A1 (en) Method for dynamic selection of microphones
FR3077645A1 (en) SONAR DOPPLER OF TRACKING AT EXTENDED RANGE
EP3934282A1 (en) Method for converting a first set of signals representing a sound field into a second set of signals and associated electronic device
EP1271473A1 (en) System and method for PRE-AND POST-PROCESSING of an audio signal for transmission over a strongly distorted channel

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 15703951

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

REEP Request for entry into the european phase

Ref document number: 2015703951

Country of ref document: EP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2015703951

Country of ref document: EP

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE