System Identification of Nonlinear Audio Circuits: Von der Fakultät für Elektrotechnik der Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg zur Erlangung des akademischen Grades eines Doktor-Ingenieurs genehmigte Dissertation vorgelegt von
Publication date
2020
Document type
PhD thesis (dissertation)
Author
Eichas, Felix
Advisor
Referee
Välimäki, Vesa
Granting institution
Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg
Exam date
2019-10-24
Organisational unit
Part of the university bibliography
✅
DDC Class
620 Ingenieurwissenschaften
Keyword
System Identification
Systemidentifizierung
Digitale Audiosignalverarbeitung
Digital Audio Signal Processing
Nonlinear Audio Circuits
Nichtlineare Audioschaltungen
Abstract
Digital systems gain more and more popularity in todays music industry. Musicians and producers are using digital systems because of their advantages over analog electronics. They require less physical space, are cheaper to produce and are not prone to aging circuit components or temperature variations. Furthermore, they always produce the same output signal for a defined input sequence. However, musicians like vintage equipment. Old guitar amplifiers or legendary recording equipment are sold at very high prices. Therefore, it is desirable to create digital models of analog music electronics which can be used in modern digital environments.
This work presents an approach for recreating nonlinear audio circuits using system identification techniques. Measurements of the input- and output-signals from the analog reference devices are used to adjust a digital
model treating the reference device as a ‘black-box’. With this technique the schematic of the reference device does not need to be known and no circuit elements have to be measured to recreate the analog device.
An appropriate block-based model is chosen, depending on the type of reference system. Then the parameters of the digital model are adjusted with an optimization method according to the measured input- and output-signals. The performance of the optimized digital model is evaluated with objective scores and listening tests.
Two types of nonlinear reference systems are examined in this work. The first type of reference systems are dynamic range compressors like the ‘MXR Dynacomp’, the ‘Aguilar TLC’, or the ‘UREI 1176LN’. A blockbased
model describing a generic dynamic range compression system is chosen and an automated routine is developed to adjust it. The adapted digital models are evaluated with objective scores and a listening test is
performed for the UREI 1176LN studio compressor.
The second type of nonlinear systems are distortion systems like e.g. amplifiers for electric guitars. This work presents novel modeling approaches for different kinds of distortion systems from basic distortion circuits which can be found in distortion pedals for guitars to (vintage) guitar amplifiers like the ‘Marshall JCM900’, or the ‘Fender Bassman’. The linear blocks of the digital model are measured and used in the model while the nonlinear blocks are adapted with parameter optimization methods like the Levenberg–Marquardt method. The quality of the adjusted models is evaluated with objective scores and listening tests.
The adjusted digital models give convincing results and can be implemented as real-time digital versions of their analog counterparts. This enables the musician to safe a snapshot of a certain sound and recall it
anytime with a digital system like a VST plug-in or as a program on a dedicated hardware.
This work presents an approach for recreating nonlinear audio circuits using system identification techniques. Measurements of the input- and output-signals from the analog reference devices are used to adjust a digital
model treating the reference device as a ‘black-box’. With this technique the schematic of the reference device does not need to be known and no circuit elements have to be measured to recreate the analog device.
An appropriate block-based model is chosen, depending on the type of reference system. Then the parameters of the digital model are adjusted with an optimization method according to the measured input- and output-signals. The performance of the optimized digital model is evaluated with objective scores and listening tests.
Two types of nonlinear reference systems are examined in this work. The first type of reference systems are dynamic range compressors like the ‘MXR Dynacomp’, the ‘Aguilar TLC’, or the ‘UREI 1176LN’. A blockbased
model describing a generic dynamic range compression system is chosen and an automated routine is developed to adjust it. The adapted digital models are evaluated with objective scores and a listening test is
performed for the UREI 1176LN studio compressor.
The second type of nonlinear systems are distortion systems like e.g. amplifiers for electric guitars. This work presents novel modeling approaches for different kinds of distortion systems from basic distortion circuits which can be found in distortion pedals for guitars to (vintage) guitar amplifiers like the ‘Marshall JCM900’, or the ‘Fender Bassman’. The linear blocks of the digital model are measured and used in the model while the nonlinear blocks are adapted with parameter optimization methods like the Levenberg–Marquardt method. The quality of the adjusted models is evaluated with objective scores and listening tests.
The adjusted digital models give convincing results and can be implemented as real-time digital versions of their analog counterparts. This enables the musician to safe a snapshot of a certain sound and recall it
anytime with a digital system like a VST plug-in or as a program on a dedicated hardware.
Digitale Systeme werden immer beliebter in der heutigen Musikindustrie. Musiker und Produzenten nutzen digitale Systeme wegen ihrer Vorteile gegenüber analoger Elektronik. Sie brauchen weniger Platz, sind billiger
herzustellen und sind nicht anfällig für Temperaturschwankungen oder die Auswirkungen alternder Schaltungskomponenten. Weiterhin reproduzieren sie immer das gleiche Ausgangssignal für eine definierte Eingangssequenz. Trotzdem mögen Musiker altes Equipment. Alte Gitarrenverstärker oder legendäres Studio-Equipment werden zu sehr hohen Preisen verkauft. Deswegen ist es wünschenswert digitale Modelle analoger Musikelektronik zu erzeugen, die in modernen, digitalen Umgebungen genutzt werden können.
In dieser Arbeit wird ein Ansatz zur modellierung nichtlinearer audio Schaltungen präsentiert, der die Methoden der Systemidentifizierung nutzt. Messungen der Ein- und Ausgangssignale an den analogen Referenzgeräten werden genutzt um das digitale Modell anzupassen. Damit wird das Referenzgerät als sogenannte ‘black-box’ behandelt. Dadurch werden weder der Schaltplan, noch Messungen von Schaltungskomponenten benötigt, um ein digitales Modell zu erzeugen.
Um ein digitales Modell zu erzeugen, muss ein geeignetes block-basiertes Modell gewählt werden, welches abhängig vom Typ des Referenzgerätes ausgewählt wird. Dann werden die Parameter des Modells mit Hilfe eines Optimierungsverfahrens angepasst. Die Performanz des optimierten digitalen Modells wird mit obejktiven Zahlenwerten und Hörtests bewertet.
Zwei Typen von nichtlinearen Systemen werden in dieser Arbeit behandelt. Der erste Typ von Referenzsystemen sind Dynamikkompressoren wie etwa der ‘MXR Dynacomp’, der ‘Aguilar TLC’ oder der ‘UREI 1176LN’. Ein block-basiertes Modell, welches einen generischen Dynamikkompressor
beschreibt, wird ausgewählt und eine automatisierte Routine entwickelt um dessen Parameter zu optimieren. Das angepasste Modell wird mit objektiven Metriken bewertet und ein Hörtest für den UREI 1176LN Studiokompressor wird durchgeführt.
Die zweite Art nichtlinearer Systeme sind Verzerrungssysteme wie z.B. Verstärker für elektrische Gitarren. In dieser Arbeit werden neue Modellierungsansätze für verschiedene Typen von Verzerrungssystemen von
grundlegenden Verzerrungsschaltungen, wie man sie in Verzerrungspedalen für Gitarren findet, bis hin zu Gitarrenverstärkern, wie dem ‘Marshall JCM900’ oder dem ‘Fender Bassman’, präsentiert. Die linearen Blöcke
der digitalen Modelle werden gemessen und direkt im Modell verwendet, während die nichtlinearen Modellblöcke mit Parameteroptimierungsverfahren wie dem Levenberg–Marquardt Verfahren optimiert werden. Die Qualität der angepassten Modelle wird durch objektive Metriken und Hörtests ermittelt.
Die optimierten Modelle liefern überzeugende Ergebnisse und können als echtzeitfähige Versionen ihrer analogen Gegenstücke implementiert werden. Dies ermöglicht dem Musiker eine Momentaufnahme von einem bestimmten Klang zu speichern und jederzeit in Form eines digitalen Systems wie etwa eines VST Plug-Ins oder als Programm auf einer dedizierten Hardware abzurufen.
herzustellen und sind nicht anfällig für Temperaturschwankungen oder die Auswirkungen alternder Schaltungskomponenten. Weiterhin reproduzieren sie immer das gleiche Ausgangssignal für eine definierte Eingangssequenz. Trotzdem mögen Musiker altes Equipment. Alte Gitarrenverstärker oder legendäres Studio-Equipment werden zu sehr hohen Preisen verkauft. Deswegen ist es wünschenswert digitale Modelle analoger Musikelektronik zu erzeugen, die in modernen, digitalen Umgebungen genutzt werden können.
In dieser Arbeit wird ein Ansatz zur modellierung nichtlinearer audio Schaltungen präsentiert, der die Methoden der Systemidentifizierung nutzt. Messungen der Ein- und Ausgangssignale an den analogen Referenzgeräten werden genutzt um das digitale Modell anzupassen. Damit wird das Referenzgerät als sogenannte ‘black-box’ behandelt. Dadurch werden weder der Schaltplan, noch Messungen von Schaltungskomponenten benötigt, um ein digitales Modell zu erzeugen.
Um ein digitales Modell zu erzeugen, muss ein geeignetes block-basiertes Modell gewählt werden, welches abhängig vom Typ des Referenzgerätes ausgewählt wird. Dann werden die Parameter des Modells mit Hilfe eines Optimierungsverfahrens angepasst. Die Performanz des optimierten digitalen Modells wird mit obejktiven Zahlenwerten und Hörtests bewertet.
Zwei Typen von nichtlinearen Systemen werden in dieser Arbeit behandelt. Der erste Typ von Referenzsystemen sind Dynamikkompressoren wie etwa der ‘MXR Dynacomp’, der ‘Aguilar TLC’ oder der ‘UREI 1176LN’. Ein block-basiertes Modell, welches einen generischen Dynamikkompressor
beschreibt, wird ausgewählt und eine automatisierte Routine entwickelt um dessen Parameter zu optimieren. Das angepasste Modell wird mit objektiven Metriken bewertet und ein Hörtest für den UREI 1176LN Studiokompressor wird durchgeführt.
Die zweite Art nichtlinearer Systeme sind Verzerrungssysteme wie z.B. Verstärker für elektrische Gitarren. In dieser Arbeit werden neue Modellierungsansätze für verschiedene Typen von Verzerrungssystemen von
grundlegenden Verzerrungsschaltungen, wie man sie in Verzerrungspedalen für Gitarren findet, bis hin zu Gitarrenverstärkern, wie dem ‘Marshall JCM900’ oder dem ‘Fender Bassman’, präsentiert. Die linearen Blöcke
der digitalen Modelle werden gemessen und direkt im Modell verwendet, während die nichtlinearen Modellblöcke mit Parameteroptimierungsverfahren wie dem Levenberg–Marquardt Verfahren optimiert werden. Die Qualität der angepassten Modelle wird durch objektive Metriken und Hörtests ermittelt.
Die optimierten Modelle liefern überzeugende Ergebnisse und können als echtzeitfähige Versionen ihrer analogen Gegenstücke implementiert werden. Dies ermöglicht dem Musiker eine Momentaufnahme von einem bestimmten Klang zu speichern und jederzeit in Form eines digitalen Systems wie etwa eines VST Plug-Ins oder als Programm auf einer dedizierten Hardware abzurufen.
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Erscheint auch als Druck-Ausgabe: System identification of nonlinear audio circuits. - Hamburg : Helmut-Schmidt-Universität, Bibliothek, 2020
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