3) autoeq의 convolutional filter는 완벽한가요?
트리거왕
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오토eq는 내 이어폰을 타겟 이어폰이랑 비슷하게 들리도록 eq를 걸어보자. 이런 프로젝트죠.
https://github.com/jaakkopasanen/AutoEq
그래프가 복잡한데요, 초록색 형광펜이 완벽한 eq (착용편차 영향 받지 않는 신뢰구간은 완벽하게 타겟에 일치시켜줍니다)이고, 초록 실선이 큐델릭스에서 지원하는 parameteric eq, 초록 점선이 보통 쓰는 10밴드 eq 그런겁니다.
Convolutional filter가 바로 저 초록색 형광펜이거든요. 저거 쓰면 다른 이어폰 소리를 내 이어폰으로 완벽(아무도 블라인드 테스트로 구분 못할 정도로)재현할 수 있나요? 아니면 다른 무언가가 있나요?
트리거왕
댓글 4
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1등
23:59
22.12.30.
2등 드라이버의 한계치+하우징 구조 안에서는 어느정도 재현 가능하긴 할겁니다. 그런데 어떻게 모델링을 해도 완벽하게 일치할 수는 없죠..
00:01
22.12.31.
캐주얼유저
애초에 같은 모델조차도 편차가 생기는 마당에 기준 자체가 상당히 이상적인 조건을 전제로 합니다.
00:03
22.12.31.
SunRise
심지어 동일 배치에 들어있는 L R 유닛 차이도 있는 것 같던데요 ㄷㄷ
이건 측정장비 L R 편차일수도..
00:27
22.12.31.
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"님의 댓글"
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예전에 제가 올린 DL AutoEQ 적용 측정치 보면 어느정도 상관관계가 있습니다. 100% 정확하게는 안 먹는 것 같더라고요. 여러번 EQ를 바꿔가면서 미세 조정을 해야합니다. 측정 편차라는 외부 요소가 개입하기 때문이기도 합니다. 무엇보다 7kHz 이상은 이도공진점 편차 등이 있기 때문에 단순 측정과 EQ만으로 해결되는 지점도 아닙니다.
그리고 DT700 PRO X, NDH20같이 밀폐형에서 깊은 딥이 있는 것은 내부 공진으로 인한 상쇄점이기 때문에 해당 지점은 EQ 의미가 없습니다.
만약 TWS에서 거의 동일한 FR(쁠마 0.5dB)이 나온다면 미세한 차이로 mp3 192과 aac 256 구분 정도 되지 않을까 싶네요