물리적 모델링 기반 음 합성 알고리즘은 음 합성 시 많은 연산량을 요구하며 이는 실시간 음 합성을 저해한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 물리적 모델링 기반 현악기 사운드 엔진을 멀티코어 프로세서에 구현하고, 사운드 엔진을 위한 최적의 멀티코어 프로세서 구조를 제안한다. 대상 현악기의 단위음을 합성하기 위해 각 프로세싱 엘리먼트 (processing element, PE)당 합성하는 샘플 (sample-per-processing element, SPE) 수를 변화시키는 실험을 통해 시스템의 성능 (system performance), 시스템 면적 효율 (area efficiency), 에너지 효율 (energy efficiency)을 각각 측정하고, 측정된 결과를 바탕으로 최적의 멀티코어 프로세서 구조를 선택하였다. 모의실험 결과, 어쿠스틱 기타는 SPE가 5,513과 2,756일 때 가장 높은 시스템 면적 효율과 에너지 효율을 보였으며, 클래식 기타는 SPE가 22,050과 5,513일 때 시스템 면적 효율과 에너지 효율이 가장 높았다. 또한 이를 이용하여 44.1 kHz의 샘플링율을 갖도록 대상 악기의 단위음을 합성한 결과 원음과 스펙트럼에서 매우 유사함을 확인할 수 있었고, 울산대학교 대학원생 및 교수 10명을 대상으로 실시한 MUSHRA 주관 청취 테스트에서도 좋은 결과를 얻었다.
Physics-based sound synthesis usually requires high computational costs and this results in a restriction of its use in real-time applications. This motivates us to implement the sound synthesis algorithm of plucked-string instruments using multi-core processor architectures and determine the optimal processing element (PE) configuration for the target instruments. To determine the optimal PE configuration, we evaluate the impacts of a sample-per-processing element (SPE) ratio that is defined as the amount of sample data directly mapped to each PE on system performance and both area and energy efficiencies using architectural and workload simulations. For the acoustic guitar, the highest area and energy efficiencies are achieved at a SPE ratio of 5,513 and 2,756, respectively, for the synthesis of musical sounds sampled at 44.1 kHz. In the case of the classical guitar, the maximum area and energy efficiencies are achieved at a SPE ratio of 22,050 and 5,513, respectively. In addition, the synthetic sounds were very similar to original sounds in their spectra. Furthermore, we conducted MUSHRA subjective listening test with ten subjects including nine graduate students and one professor from the University of Ulsan, and the evaluation of the synthetic sounds was excellent.
