acoustics:impulse_response
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| acoustics:impulse_response [2026/06/06] – 정승환 | acoustics:impulse_response [2026/07/03] (현재) – 정승환 | ||
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| 줄 7: | 줄 7: | ||
| IR은 스튜디오 이퀄라이저, | IR은 스튜디오 이퀄라이저, | ||
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| - | ===== 스태틱 IR ===== | ||
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| - | **Static IR** | ||
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| - | **기본 원리**: | ||
| - | * 단일 임펄스로 고정 IR 캡처. | ||
| - | * 선형 시스템(캐비닛 주파수 응답, 룸 잔향)만 재현. | ||
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| - | **장점**: | ||
| - | * CPU 효율적, 간단 적용. | ||
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| - | **한계**: | ||
| - | *비선형 왜곡(앰프 THD, 스피커 컴프레션) 표현 불가능. | ||
| - | *입력 레벨 변화에 둔감 → " | ||
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| - | ===== 다이내믹 IR ===== | ||
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| - | **Dynamic IR** | ||
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| - | **기본 원리**: | ||
| - | * 레벨별(저/ | ||
| - | * 비선형 시스템(스피커 브레이크업, | ||
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| - | **주요 구현**: | ||
| - | * **IRDX Core** (Bogren Digital): IR 후 삽입, 스피커 동적 반응 추가. | ||
| - | * **DynIR** (Celestion): | ||
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| - | **장점**: | ||
| - | * 실제의 하드웨어의 반응을 어느정도 재현 가능 | ||
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| - | **한계**: | ||
| - | * 4~5개 IR로는 연속 레벨 해상도 부족, CPU 부하 증가. | ||
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| - | ===== 신경망 AI 추론 기반 IR ===== | ||
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| - | **원리**: | ||
| - | * 4~5개 레벨별 IR을 훈련 데이터로 신경망(CNN/ | ||
| - | * 실시간 입력 레벨 분석 → 보간·추론으로 50+ 고해상도 IR 생성. | ||
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| - | **대표 기술** | ||
| - | |< | ||
| - | ^ 기술명 ^ 특징 ^ 캡처 수 ^ 출력 해상도 ^ | ||
| - | | **NAM** (Neural Amp Modeler) | 앰프 전체 비선형 + IR | 10~20 스냅샷 | 연속 50+ 레벨 | | ||
| - | | **IRDX Neural** | 스피커 동적 특화 | 5개 IR | 실시간 보간 | | ||
| - | | **MESH2IR** | 3D 공간 IR 생성 | 복수 IR | 무한 추론 | | ||
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| - | **장점**: | ||
| - | * 적은 캡처로 연속 고해상도 구현 가능 | ||
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| - | ===== IR 샘플 길이 기준 ===== | ||
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| - | 컨볼루션에서 **IR 샘플 길이는 응용 목적에 따라 크게 다릅니다**. | ||
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| - | **일반 기준**: | ||
| - | || EQ 재현 || 64~512 샘플 (1~10ms) || | ||
| - | || 리버브 재현 || 8192~65536 샘플 (150ms~2초) || | ||
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| - | ==== 용도별 IR 샘플 길이 ==== | ||
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| - | ^ 용도 ^ IR 길이 ^ 이유 ^ | ||
| - | | **EQ** | **짧음** (64~512) | 주파수+위상만 필요. **프리링 최소화** | | ||
| - | | **앰프 캐비닛** | **중간** (1024~4096) | 스피커 공진(50~200ms)까지 | | ||
| - | | **리버브** | **김** (8192+) | **리버브 테일** 필수 (0.5~3초) | | ||
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| - | ==== 수학적 근거 ==== | ||
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| - | **최소 IR 길이** = 목표 주파수 해상도 x 2 | ||
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| - | * EQ (20Hz~20kHz): | ||
| - | * 리버브 (20Hz): 48kHz / 20Hz = ~2400 샘플 (실제 8192+ 꼬리) | ||
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acoustics/impulse_response.txt · 마지막으로 수정됨: 저자 정승환