Abstract
Providing adequate amount of spatial impression for spaciousness) has been known to be one of the most important design considerations for the good acoustics of rooms for music. and the measurement, of room acoustics using parameters. such as LEF and IACC, forms an essential part of such evaluation. However. it is unavoidable to use different transducers (figure of eight microphones. head and torso) for the measurement of each parameter and it tends to make the measurement procedure complicated. The Present work tried to provide a simpler way to measure these binaural room acoustic parameters including monaural ones with a single measurement system using both spatial information collected through a 5-channel microphone and a trained neural network. A computer simulation program, CATT-Acoustic V7.2. which allowed us to obtain exactly the same spatial information as a 5-channel microphone was used. since it requires quite a large amount of data for practical training of a neural network. Since each reflection has different energy. delay and direction, energy should be integrated properly. the concept of ray tracing method was applied inversely in this work. Also applying weightings according to the delay times was considered in this work. Finally, predicted results were compared with the measured data md their correlations were analyzed and discussed.
음악연주공간의 음향계획에 있어서 적절한 공간감의 확보는 매우 중요한 설계요소가 되었으며, 측면음에너지비율(LEF)이나 IACC 등의 공간감 지표를 활용한 평가는 음향성능 평가의 필수적인 요소 중의 하나가 되었다. 그러나 이 지표값들을 얻기 위해서는 모노채널 무지향성 마이크를 이용한 측정과 함께, 양지향성 마이크 (figure of eight microphone)나 토르소 시뮬레이터 (head and torso simulator)를 통한 측정을 별도로 수행하여야 하는 번거로움이 있다. 본 연구는 공간상의 일정한 좌표를 차지하도록 설계된 5채널 마이크로폰 시스템을 이용하여 공간감 지표들을 예측해낼 수 있는지 확인하고자 하는 것이다. 이를 위해 신경망 (neural network)의 학습된 예측능력을 활용하였으며, 신경망의 훈련을 위해서는 많은 데이터가 필요하므로 현장에서의 측정보다는 다양한 가상공간에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 (CATT-Acoustic V.7.2)의 결과를 활용하였다. 다양한 상황의 가상공간에서 계산된 공간감 지표와 같은 가상공간에서 5채널 마이크로폰을 통해 얻어진 공간음향 정보의 신경망 분석 결과, 계산값과 예측값 사이에 매우 높은 상관관계(correlation)가 있음이 밝혀졌다. 이 결과에 따르면 양지향성 마이크나 토르소 시뮬레이터 등 복잡한 측정장치 대신5채널 마이크로폰 시스템을 사용하여 공간감 지표를 예측하는 것이 가능하다.
