Modelagem de sistemas de áudio não lineares a partir do método da varredura senoidal

• Autor(a) principal: Ferreira, Felipe Kalinski
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/157813
• topic: Engenharia elétrica; Sweep-sine; Nonlinear audio systems; Hammerstein model

O atual desenvolvimento da tecnologia nos permite realizar medições de forma relativamente simples e acessível em sistemas de áudio, através de interfaces de áudio e computadores com alto poder de processamento. Sistemas de áudio são conhecidos em todo o mundo por gerar não linearidades que geralmente agradam nossos ouvidos, fazem o som parecer mais encorpado e de certa forma mais "vivo". O objetivo deste trabalho é justamente analisar, identificar e modelar essas não linearidades a partir do método da varredura senoidal exponencial. O sinal de excitação que dá nome ao método é utilizado para fazer uma varredura em frequência no sistema analisado. A resposta do sistema é salva e então processada para obtermos os parâmetros que compõe o modelo utilizado. Para a representação do sistema não linear utilizamos o modelo polinomial generalizado de Hammerstein. Neste trabalho estudamos o método proposto com o intuito de implementá-lo e através de dois experimentos validar seus resultados. O primeiro experimento consiste em modelar um sistema simulado no computador e portanto já conhecido. O segundo experimento compreende na identificação e modelagem de um dispositivo de áudio não linear real, um pedal de efeito de distorção para guitarra, o SD-1 da Roland BOSS. Os resultados se mostraram extremamente satisfatórios. Como critério de validação estimamos o erro médio quadrático relativo (EMQ), comparando a resposta do modelo gerado pelo método com a resposta do sistema analisado, quando os dois sistemas são excitados pelo mesmo sinal. Para o primeiro experimento encontramos o valor de 0;1319% para o EMQ analisando a resposta temporal dos sistemas. No segundo experimento, envolvendo o sistema real, obtivemos o valor de 0;0014% para o EMQ analisando também as respostas dos sistemas no tempo.