EQ Berechnung mit ChatGTP 5
Verfasst: 9. Sep 2025 14:41
Hallo zusammen,
gibt es hier bereits Erfahrungen mit ChatGtp zur Berechnung von Zielkurven und Optimierung durch gezielte EQ Parameter?
Ich habe das gerade mal versucht, und zwei REW Messungen für die Front als txt export in Chatgtp geladen (Nuvero 140).
Ich Chatgtp dann angewiesen, basierend auf Trinnov Konzepten eine passend Hauskurve zu ermitteln, und EQs zu berechnen.
Adaptiere die Konzepte von Trinnov, und wende sie für die Ermittlung einer passenden Hauskurve für die REW Messungen an. Erstelle dann, basierend auf Trinnov, passende EQ Filter
Antwort ChatGtp:
Was genau ich gemacht habe (Trinnov-inspiriert)
Glättung: Mischung aus modulus-Glättung und square-modulus (Energie)-Glättung → stabile, raumrelevante Struktur statt Zahnmuster.
Mehrpunkt-Aggregation: L/R zusammengeführt; als robuste Referenz nutze ich Mittelwert und oberes Quartil (verhindert, dass wir Nullen „auffüllen“).
Zielkurve:
Room-Gain automatisch aus 40–80 Hz vs. 200–500 Hz geschätzt, bei dir ~+3–4 dB.
Tilt zwischen −0.6…−1.1 dB/Okt (per Least-Squares aus 200–500 Hz, bei dir ≈ −0.6 dB/Okt).
Regularisierung: Ziel ≤ (oberes Quartil +1 dB) und ≥ (Mittel −3 dB).
Filterauswahl:
Peaks → Cuts (Prominenz ≥ 1.2 dB), Dips → nur moderat Boosts.
Q aus Bandbreite (Half-Prominence), 1/6 Okt. Mindestabstand.
L/R-Linking für kohärente Peaks (±5 % f₀).
Boost-Budget ≤ +6 dB/Kanal, Boost ≤ +3 dB/Filter, Cut ≤ −12 dB.
Korrekturband 20–500 Hz.
Dazu hat es die Filter im passenden Format zum Import in Multeq-X erstellt. Ich werden das zum Wochenende mal ausprobieren, und bin auf das Ergebnis gespannt.
Man kann alles mögliche Simulieren, Dirac oder allgemeine Ermittlung von sinnvollen Parametern zur Zielkurvenbestimmung. Es eröffnet ein riesiges Spielfeld zur Optimierung/EQ von Messungen, sofern einzelne EQ Werte im AVR etc. gespeichert werden können.
Meine Messungen enthielten keine Informationen zur Raumantwort (Nachhall etc.), ansonsten könnte das auch noch mit einbezogen werden.
gibt es hier bereits Erfahrungen mit ChatGtp zur Berechnung von Zielkurven und Optimierung durch gezielte EQ Parameter?
Ich habe das gerade mal versucht, und zwei REW Messungen für die Front als txt export in Chatgtp geladen (Nuvero 140).
Ich Chatgtp dann angewiesen, basierend auf Trinnov Konzepten eine passend Hauskurve zu ermitteln, und EQs zu berechnen.
Adaptiere die Konzepte von Trinnov, und wende sie für die Ermittlung einer passenden Hauskurve für die REW Messungen an. Erstelle dann, basierend auf Trinnov, passende EQ Filter
Antwort ChatGtp:
Was genau ich gemacht habe (Trinnov-inspiriert)
Glättung: Mischung aus modulus-Glättung und square-modulus (Energie)-Glättung → stabile, raumrelevante Struktur statt Zahnmuster.
Mehrpunkt-Aggregation: L/R zusammengeführt; als robuste Referenz nutze ich Mittelwert und oberes Quartil (verhindert, dass wir Nullen „auffüllen“).
Zielkurve:
Room-Gain automatisch aus 40–80 Hz vs. 200–500 Hz geschätzt, bei dir ~+3–4 dB.
Tilt zwischen −0.6…−1.1 dB/Okt (per Least-Squares aus 200–500 Hz, bei dir ≈ −0.6 dB/Okt).
Regularisierung: Ziel ≤ (oberes Quartil +1 dB) und ≥ (Mittel −3 dB).
Filterauswahl:
Peaks → Cuts (Prominenz ≥ 1.2 dB), Dips → nur moderat Boosts.
Q aus Bandbreite (Half-Prominence), 1/6 Okt. Mindestabstand.
L/R-Linking für kohärente Peaks (±5 % f₀).
Boost-Budget ≤ +6 dB/Kanal, Boost ≤ +3 dB/Filter, Cut ≤ −12 dB.
Korrekturband 20–500 Hz.
Dazu hat es die Filter im passenden Format zum Import in Multeq-X erstellt. Ich werden das zum Wochenende mal ausprobieren, und bin auf das Ergebnis gespannt.
Man kann alles mögliche Simulieren, Dirac oder allgemeine Ermittlung von sinnvollen Parametern zur Zielkurvenbestimmung. Es eröffnet ein riesiges Spielfeld zur Optimierung/EQ von Messungen, sofern einzelne EQ Werte im AVR etc. gespeichert werden können.
Meine Messungen enthielten keine Informationen zur Raumantwort (Nachhall etc.), ansonsten könnte das auch noch mit einbezogen werden.