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【技术分享】心形阵列原理及应用浅谈

来源:华汇音响        编辑:lsy631994092    2020-01-10 09:38:37     加入收藏

从骨传导、入耳式耳机发展到近场家庭影院,再到最大型的音乐节类的演出,音频系统也变得越来越复杂多样,由此而产生的各类问题也变得非常繁多。在这里,我们仅对“集会”类演出中的音频系统一个非常小的问题,即低频全指向扩散的问题进行一点探讨。

  从古典音乐到现代音乐,人类的音乐种类越来越多,不同的音乐种类对音频系统有着不同的要求。犹如奥林匹克运动会所提倡的,更高更快更强一样,在音频领域,我们也想不断去突破一个个极限。

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  总的来说,现在的音源所含的频率范围越来越广。在早期,人声带振动频率的范围限制了音源的频率范围;步入文明化社会后,频率范围又受到了乐器制作工艺的限制;直到现在步入数字化时代,我们对于音源的制作,几乎已经没有了任何的限制。那么在音源的回放问题上,就对系统有着更高的要求。同时,声音回放的模式也变得多种多样,从骨传导、入耳式耳机发展到近场家庭影院,再到最大型的音乐节类的演出,音频系统也变得越来越复杂多样,由此而产生的各类问题也变得非常繁多。在这里,我们仅对“集会”类演出中的音频系统一个非常小的问题,即低频全指向扩散的问题进行一点探讨。

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L-Acoustics 5XT频率扩散表

  众所周知,低频指向性相比于高频来说,更趋近于全指向性扩散。可以从图上看出来,不同频段的扩散角度之间的差别。如果想控制低频的扩散角度,喇叭的尺寸就要做得非常大,而在现实应用中,会带来诸多不便,比如音箱整体的重量,尺寸,功放的功率都必然大大超出现有条件。

  基于低频呈球形扩散的物理原因,会产生一些声学上的问题,常见的就是舞台上的串音及回授。

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  那么我们如何尽量避免这样的问题呢?这就利用到了我们声波的物理特性了。两个扬声器播放相同的音源,朝向同一方向,如果是高频,我们可能会担心两个并列扬声器的干涉问题。

  但是由于我们现在的应用场景属于远场投射,且讨论的频段是低频频段,可以视为在同一位置的两个点声源。

  我们将一场演出的物理区域分为舞台区和观众区,然后我们先来看三种情况。

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  (一) 两个在同一位置的点声源播放同一频率的正弦波朝向一致的情况(舞台区及观众区的能量得到最大的叠加,观众区域能量充足)。

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  (二) 两个在同一位置的点声源播放同一频率的正弦波朝向相反的情况(舞台区及观众区的能量得到最大的衰减,舞台区域能量最小)。

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  (三 )两个以某一频段的1/4波长作为间距的点声源播放同一频率的正弦波,朝向一致的情况。

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  我们可以看到在最后一种情况的时候,波形并不是完全抵消或完全叠加的,那么我们是否可以利用声波的周期性来做一些对于我们有利的事情呢?

  我们知道正弦波的叠加和抵消是由1/2个周期决定的。那么我们现在的距离为1/4个波长的距离(可用80Hz为例)。有什么办法可以让两个点声源间按照我们的想法产生叠加或抵消呢?

  答案就在时域上,我们来看一下,当对A或B音箱做延时的时候,分别会出现什么情况。

  (一) 对A做1/4声速时间的延时

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  (二) 对B做1/4声速时间的延时

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  通过上图可以看到,通过改变时间,对于舞台区和观众区的影响是不一样的。当对A做延时的时候,我们得到了最想要的情况,即观众区声波叠加,舞台区声波减少。而B情况刚好相反。那么在对A做延时之后,问题真的都解决了嘛?实际上不是的,由于我们讨论的是单频率正弦波的情况。在对A做延时之后,我们只是对某一频段在舞台区域起到了抵消的作用。而对于其他低于该频率的正弦波是不起作用的。所以对于舞台区域的衰减是不完全的。但对于观众区的叠加却是完全的。

  那我们再来看一下对B做延时的情况,对B做延时之后,我们得到了一个舞台区域叠加,观众区域衰减的效果,如果我们再对B做一次反相。

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  我们就得到了一个想要的结果,即舞台区抵消,观众区叠加。那这次我们是否可以对其他频段起到同样的作用呢?我们从图上可以看出,对于舞台区域来说,经过延时的B音箱,在空间当中的虚拟位置已经和A音箱完全重叠,且完全反相,所以任何的频率的声音从理论上来说,都应该是完全抵消的。这样一来我们就解决了舞台区串音及回授的问题。

  以上就是对于心形阵列的一个简单的设置,对于L-Acoustics系统来说,我们可以将次低频扬声器按照需要正反摆放好音箱就可以在处理器当中一键设置心形阵列,达到所需求的效果,简单易用效果好。不需要进行以上相对繁琐的设置和摆放就可以达到更好的效果。

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李健演唱会现场的SB28

  当然心形阵列也不是万能的,我们在以上的情况仅仅用了正弦波来说明理论,而且也仅讨论了在轴向上的延时情况。当偏轴时,或播放真实音源的情况下,实际上并不能达到完全的衰减或叠加,而且相对于观众区来说了低频的清晰度会有一点点的影响。所以心形阵列并不能够完美的解决所有的问题,具体问题还需要具体分析。

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