Введение 3
Обзор литературы 5
Постановка задачи 8
Глава 1. Построение конечно-элементной модели 9
1.1. Постановка задачи 9
1.2. Собственные колебания пластины 12
1.3. Собственные колебания купола 14
1.4. Собственные колебания купола с верхним отверстием . . 16
Глава 2. Генерация звука в реальном времени 19
2.1. Искусственная нейронная сеть 19
2.2. Разработка программы для синтеза звука 21
Заключение 24
Список литературы 25
С развитием компьютерных технологий люди научились синтезировать звуки, а также организовывать их в музыкальные композиции, используя различные программные комплексы и алгоритмы. Искусство синтеза звука так же важно для композитора, работающего в области компьютерной музыки, как искусство оркестровки для композиторов симфонической музыки. Две эти области весьма похожи: и там и там оригинальное звучание создается за счет сочетания музыкальных фраз и звуковых последовательностей, образующих, в конечном счете, музыкальную композицию. Однако, основное различие между ними заключается в том, что работа над компьютерной музыкой может включать в себя создание алгоритмов для синтеза и генерации звуков, в то время как во втором случае композитор имеет возможность сочинения лишь для ограниченного набора имеющихся музыкальных инструментов. Также компьютерный синтез звука помогает не только создавать музыкальные произведения, но и моделировать человеческую речь, создавать звуковое сопровождение для разных аудио-визуальных представлений, рекламных роликов и кинематографа. В настоящее время музыкальная сфера развивается очень стремительно, и зачастую, чтобы оставаться востребованным композитором или исполнителем, необходимо применять новые подходы к написанию музыки.
Одним из, наверное, самых активных подходов, развивающихся в области компьютерного синтеза звука, является физическое моделирование. Идея метода заключается в том, чтобы генерировать звук на основе физико-математических моделей, описывающих динамическое поведение твердых тел. Такого рода методы позволяют имитировать звук акустических музыкальных инструментов, являясь альтернативой традиционным методам синтеза звука таким, как, например, аддитивный, субтрактивный или FM-синтез, также он позволяет обеспечить дополнительный реализм в звучании создаваемых электронных инструментов [4]. Традиционные методы строятся на использовании генераторов простейших волновых форм с последующей обработкой получаемого звука различными фильтрами. Синтез звука на основе физического моделирования требует дополнительных знаний в области компьютерного моделирования, численных методов решения дифференциальных уравнений и обработки сигналов. Однако, его очевидным преимуществом является возможность генерировать тембраль- но богатые и выразительные звуки. Кроме того, метод позволяет изменять характеристики инструмента в реальном времени и за счет этого получать принципиально новое звучание.
В работе предложен метод синтеза звука на основе физического моделирования, в рамках которого параметры звука вычисляются с использованием нейронной сети, обученной на результатах конечно-элементного модального анализа. Основные этапы разработки и реализации метода включают:
1. разработка конечно-элементной модели в программном комплексе ANSYS;
2. получение данных модальных испытаний, проведенных на основе разработанной модели;
3. разработка и обучение нейронной сети типа многослойный персептрон на основе использования библиотек Keras и Tensorflow;
4. разработка интерфейса для синтеза звука в реальном времени на основе языка визуального программирования PD, позволяющего передавать передавать входные параметры нейросети, и на основе получаемых выходных параметров генерировать звук, используя принцип аддитивного синтеза.
Реализована программа-синтезатор для генерации звука в реальном времени с помощью модального анализа, нейросетевого моделирования и аддитивного синтеза. В дальнейшем планируется расширить предложенную модель путем учета реакции объекта на вынужденные колебания, что позволит генерировать затухающие звуки, возникающие, к примеру, при соударениях.
Содержание бакалаврской работы – Синтез звука в реальном времени на основе совместного использования метода конечных элементов и нейросетевого моделирования
Выдержки из бакалаврской работы – Синтез звука в реальном времени на основе совместного использования метода конечных элементов и нейросетевого моделирования
