Simulation-based approach for indoor audio system equalization

The problem of automatically equalize a sound system has been an active area of research since decades. Anyway, most of the techniques developed focus on inverting the impulse response of the room: this kind of approach may work for relatively small rooms, but does not scale to large acoustic spaces. In this thesis we developed – in collaboration with Contralto Audio and K-array – an automatic equalization process based on a new measure, that we called “Room Gain”, that is the average on several points of the additive effect due to the room to the anechoic Frequency Response, calculated using simulations based on high accuracy loudspeaker system models and real measurements taken in the selected venue. The reciprocal of the Room Gain is then used to design an equalization made with a FIR filter. The idea came from Mario Di Cola (CEO of Contralto Audio), who wanted to find a way to rationalize such a subjective process like equalization in large venues. We also implemented a desktop application, written using MATLAB App Designer, which is able to manage almost every step of the aforementioned procedure, from the audio card interaction to capture microphone signal, to data post-processing, up to the FIR design of the equalization. On the other hand, the simulation of frequency response curves is calculated using a proprietary software, owned by K-array and called K-Framework 3. A set of experiments has been conducted to test the goodness of this approach, with very interesting results.

L’equalizzazione automatizzata di sistemi audio è da decenni un settore di ricerca molto attivo. La maggior parte delle tecniche sviluppate però si focalizzano sull’inversione della risposta all’impulso della sala: tale approccio può essere valido in caso di stanze a dimensione contenuta, ma non si rivela molto efficace per grandi sale. In questa tesi abbiamo sviluppato in collaborazione con Contralto Audio e K-array un meccanismo di equalizzazione automatizzata basato su una nuova misura, che abbiamo chiamato “Room Gain”, che può essere definito come la media su vari punti dell’effetto aggiuntivo dato dall’ambiente a quella che sarebbe la risposta in frequenza in assenza di esso, calcolato utilizzando delle simulazioni derivanti da dei modelli accurati di altoparlanti e delle misurazioni vere e proprie avvenute nella sala. Il reciproco del Room Gain è stato poi utilizzato per progettare una equalizzazione fatta con un filtro FIR. L’idea per questo metodo nasce da Mario Di Cola (CEO di Contralto Audio), con l’intenzione di trovare un modo per razionalizzare un processo soggettivo come l’equalizzazione di grandi sale. Il tutto è stato implementato in un’applicazione desktop, scritta in MATLAB con l’ausilio dell’App Designer, in grado di gestire i vari passaggi della procedura descritta in precedenza, dall’acquisizione delle misure (interfacciandosi con la scheda audio), fino al processamento di tali dati e alla generazione del filtro FIR di equalizzazione. Le simulazioni delle risposte in frequenza invece vengono calcolate da un software esterno (chiamato K-Framework 3, di proprietà di K-array) e poi importate. Una serie di esperimenti sono stati condotti in modo da testare l’efficacia di questo approccio, con risultati sicuramente interessanti e promettenti.