search query: @keyword digital signal processing / total: 46
reference: 4 / 46
Author: | Pero, Jaakko |
Title: | Audio Programming Interfaces in Real-time Context |
Reaaliaikaisten audio-ohjelmointirajapintojen vertailu | |
Publication type: | Master's thesis |
Publication year: | 2014 |
Pages: | x + 73 Language: eng |
Department/School: | Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos |
Main subject: | Akustiikka ja äänenkäsittely (S3004) |
Supervisor: | Välimäki, Vesa |
Instructor: | Pihlajamäki, Tapani |
Electronic version URL: | http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201409012571 |
OEVS: | Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning CentreIn the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network. The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/ You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.
Logging on to the customer computers
Opening a thesis
Reading the thesis
Printing the thesis
|
Location: | P1 Ark Aalto 1700 | Archive |
Keywords: | audio processing digital signal processing latency digitaalinen signaalinkäsittely latenssi äänenkäsittely |
Abstract (eng): | In this thesis, three popular, generally available audio programming interfaces, ALSA, Core Audio, and WASAPI, were compared. A modified real-time Karplus-Strong plucked-string model application was implemented using all three APIs. In order to compare the performances, the wavetable of the plucked-string model was effectively replaced by the unknown delay of the system. In the tests, a short burst of white noise was written to the physical audio output device of the sound card, which was hardwired with a short cable to the input port of the same device. The input stream was then acquired by the application, stored on an additional buffer for further analysis, but also sent back to the output device, in order to create a loop. The noise burst in the loop acts similarly to a string instrument after its initial excitation. As the model is run in real-time, the latency of the whole system appears as the length of the wavetable. These latencies were compared. In order to guarantee a fair comparison, the applications and corresponding operating systems were installed and run natively on the same Apple hardware, without additional virtualization layers. The runs were recorded and latencies were determined by analyzing the recordings. By compensating the known effect of buffer size and sample rate, the overhead latency characteristic of each implementation was extracted from the results. Overhead latencies were found to be within a few milliseconds. The smallest overhead latencies were measured from the ALSA implementation at 96 kHz. Overall, ALSA gave the best performance, and WASAPI was nearly as good. The largest overhead latencies were measured from the Core Audio implementation both at 44.1 kHz and 48 kHz sample rates. Additionally, the APIs were compared in terms of major existing API design recommendations. The steepness of the learning curve of an API can be estimated by counting the number of methods the programmer is exposed to. Compared with the other two, ALSA was found to expose a significantly larger number of methods. |
Abstract (fin): | Tässä työssä vertailtiin kolmea yleisesti saatavilla olevaa audioohjelmointirajapintaa, ALSAa, Core Audiota ja WASAPIa. Suorituskyvyn vertailemiseksi toteutettiin Karplus-Strong-kielimalliin perustuva reaaliaikainen testiohjelma kaikilla kolmella eri ohjelmointirajapinnalla. Mallin aaltotaulukko korvattiin järjestelmän tuntemattomalla viiveellä. Testeissä lyhyt valkoisen kohinan purske lähetettiin äänikortin ulostuloon, joka oli kytketty saman laitteen sisäänmenoon lyhyellä kaapelilla. Testiohjelma luki signaalia laitteen sisäänmenosta, tallensi sen analyysiä varten, mutta lisäksi lähetti sen alipäästösuodattimen läpi takaisin ulostuloon, muodostaen silmukan. Kohinapurske käyttäytyy tällaisessa silmukassa kuin kielisoittimen kieli, kun se on ensin alkutilastaan poikkeutettu. Kun testiohjelmaa suoritettiin reaaliaikaisesti, järjestelmän viiveet eli latenssit näkyivät kielimallissa aaltotaulukon pituuksina, joita vertailtiin. Testiohjelmia ajettiin samalla Apple-laitteistolla, ajot tallennettiin ja latenssit määritettiin tallenteista. Virtualisointiohjelmia ei käytetty, vaan käyttöjärjestelmiä ohjelmistoineen ajettiin laitteessa sellaisenaan. Mittauspisteet valittiin siten, että samoja voitiin käyttää kaikkien toteutusten mittauksissa. Toteutusten keskinäistä vertailua varten puskurikoon ja näytteenottotaajuuden vaikutukset vähennettiin tuloksista, jolloin jäljelle jääneiden latenssien havaittiin olevan muutaman millisekunnin sisällä toisistaan. Pienimmät latenssit mitattiin ALSAa käyttäneellä toteutuksella 96 kHz:n näytteenottotaajuudella. ALSAlla saavutettiin yleisesti paras suorituskyky, ja WASAPIllakin lähes yhtä hyvä. Suurimmat latenssiarvot mitattiin Core Audio -rajapintaa käyttäneellä toteutuksella. Lisäksi rajapintoja vertailtiin suhteessa yleisiin suunnitteluperiaatteisiin. Vertailussa huomioitiin metodien määrä ja arvioitiin käyttöönoton helppoutta ja dokumentaation saatavuutta. Suuri opeteltavien metodien määrä hidastaa rajapinnan käyttöönottoa. Rajapintojen metodit laskettiin, jolloin ALSAssa havaittiin olevan muihin rajapintoihin verrattuna huomattavasti suurempi määrä ohjelmoijalle näkyviä metodeja. |
ED: | 2014-09-21 |
INSSI record number: 49711
+ add basket
INSSI