Sound Synthesis in Working Machine Simulators

Abstract

This thesis aims to improve the sound environment in working machine simulators. Modern simulators are visually and operationally extremely advanced and realistic, but the sound environment is still limited. By improving the sounds in these simulators, the simulators can grow into exceptionally realistic training tools with the ability to fully educate future operators in a completely safe environment.

Existing sounds are improved and new sounds are created for three different simulator types: a forest harvester and forwarder simulator, a drill rig simulator, and a truck-mounted hydraulic platform simulator. The main sound types synthesized are hydraulic sounds, drilling sounds, feeding and delimbing sounds (forest machines), and basic contact sounds.

Linear predictive coding is used throughout the project in synthesizing several different sounds, including hydraulic sounds and harvester sounds. Spectral subtraction is also widely utilized in creating noiseless contact sound samples required in the forwarder simulator. Other methods used include filtering, amplitude envelope extraction, and peak detection.

Tässä työssä pyritään parantamaan työkonesimulaattoreiden äänisynteesiä. Nykypäivän simulaattorit ovat visuaalisesti ja toiminnaltaan erittäin kehittyneitä, mutta niiden äänimaailma on vielä realistisuuden kannalta puutteellinen. Parantamalla simulaattoreiden ääniympäristöä simulaattorit voivat ottaa suuria kehitysaskelia ja saavuttaa roolin täysin realistisina opetustyökaluina, joiden avulla tulevat koneenkuljettajat voidaan kouluttaa täysin realistisessa, mutta turvallisessa ympäristössä.

Työssä parannetaan simulaattoreiden olemassaolevia ääniä sekä luodaan täysin uusia ääniä kolmelle eri simulaattorityypille: metsäkonesimulaattori, porauskonesimulaattori sekä nostolavalaitesimulaattori. Oleellisimmat syntetisoidut äänet tässä projektissa ovat hydrauliset äänet, porausäänet, syöttö- ja karsintaäänet (metsäkoneet) sekä kontaktiäänet.

Työssä hyödynnetään useita eri signaalinkäsittely- sekä äänisynteesimenetelmiä, kuten lineaariprediktiota, suodatusta, spektrivähentämistä ja huipuntunnistusta. Lineaariprediktiota käytetään äänisynteesissä huomattavan paljon työn aikana, erityisesti hydraulisten äänien ja metsäkoneäänien parissa.