Глава 2. Применение ИИ для акустической оптимизации

2.1. Симуляции акустики с использованием ИИ

Акустическая оптимизация студий постпродакшна играет важную роль, поскольку качество звуковой среды напрямую влияет на точность восприятия и итоговый результат работы над аудиовизуальным контентом. При проектировании необходимо учитывать такие параметры, как время реверберации, наличие стоячих волн, уровень звукоизоляции и распределение отражений. Современные технологии ИИ предоставляют эффективные инструменты для моделирования и анализа этих характеристик, значительно ускоряя процесс разработки и повышая его точность.7

Одной из ключевых задач является расчет времени реверберации — периода, за который звуковая энергия в помещении снижается до заданного уровня. Для оптимального звучания этот показатель должен соответствовать стандартам, установленным для различных типов студий. ИИ автоматизирует вычисления, учитывая архитектурные особенности пространства: форму, размеры и свойства строительных материалов.

Еще один важный аспект — моделирование звуковых отражений. В небольших студиях, особенно с мансардной архитектурой, наклонные потолки и стены могут вызывать нежелательные эффекты, такие как фокусировка волн или образование стоячих зон. Алгоритмы ИИ анализируют геометрию помещения и предлагают оптимальные решения по размещению акустических панелей, рассеивающих и поглощающих элементов.

7 Савельев А. А. Алгоритмы машинного обучения в акустическом моделировании. — Вопросы радиоэлектроники, 2020.

6

Кроме того, технологии ИИ позволяют выявлять и корректировать стоячие волны — колебания, возникающие из-за взаимодействия исходного и отраженного звука. Эти эффекты могут приводить к провалам или пикам в определенных частотных диапазонах, что критично для студий. Программные решения с искусственным интеллектом не только обнаруживают проблемные частоты, но и предлагают способы их устранения, включая корректировку архитектуры и выбор подходящих материалов.

Для решения этих задач применяются специализированные программные комплексы, использующие алгоритмы машинного обучения. Одним из наиболее известных инструментов является EASE AI8, обеспечивающий высокоточное моделирование акустических характеристик. Эта программа анализирует форму помещений, расположение поверхностей и их свойства, предлагая оптимальные варианты акустического оформления. Она также выполняет расчеты реверберации и моделирует распространение звука, что делает ее универсальным решением для проектировщиков.

Еще один пример — SoundPLAN9, первоначально созданный для анализа внешнего шума, но успешно применяемый и в интерьере. Программа интегрирует данные о материалах, геометрии и источниках звука, создавая точную акустическую модель. Ее ключевым преимуществом является визуализация характеристик, что значительно упрощает принятие проектных решений.

Помимо готовых программных продуктов, разрабатываются кастомные алгоритмы, основанные на методах глубокого обучения. Они

8 Официальный сайт программы EASE AI — https://www.auralisation.de/ease

9 Официальный сайт программы SoundPLAN — https://www.soundplan.eu

7