Die Entwicklungsgeschichte von „Tadak“, meinem personalisierten White-Noise-Player

Tadak - Mein eigener White-Noise-Player

Projektüberblick

Dies ist eine iOS-basierte App für einen personalisierten White-Noise-Player, die entwickelt wurde, damit Nutzer ihre eigene Klangumgebung direkt selbst gestalten können.

Problemstellung

Durch die Analyse von Kommentaren zu White-Noise-Videos auf YouTube wurden folgende Nutzerbedürfnisse identifiziert.

1. Bestimmte Geräusche sollen hinzugefügt oder entfernt werden können.
2. Sich wiederholende und künstliche Loop-Sounds sind unangenehm.
3. Der Frequenzbereich, der als angenehm empfunden wird, ist von Person zu Person unterschiedlich.

Mit anderen Worten: Es wurde personalisiertes White Noise statt fest vorgegebener Presets benötigt.

Designmerkmale

• Analoges UI im LP-Konzept
• Interaktion, bei der die Lautstärke je nach Rotationsgeschwindigkeit der Schallplatte angepasst wird
• Struktur mit direkter Steuerung des Tonarms
• Unterstützung für Stack-/Grid-Layouts
• Responsives Layout für iPad-Multitasking
• Einsatz von Liquid Glass aus iOS 26

Es wurde nicht einfach nur ein Player umgesetzt, sondern die Erfahrung, echte Audiogeräte zu bedienen.

Personalisierter Raumklang

• Platzierung von Audioquellen in 2D-Raumkoordinaten
• Anpassung von Richtung und Entfernung per Drag
• Kombination mehrerer Sounds zu einer personalisierten Soundscape

Mit PHASE (Physical Audio Spatialization Engine) wurde ein realistischer Raumklang umgesetzt.

Fraktalbasierte Klanggestaltung

• Signaltöne folgen keinen festen Loops
• Mithilfe eines Fraktaldimensions-Algorithmus werden Wiedergabezeitpunkt und Häufigkeit dynamisch gesteuert
• Künstliche Muster werden entfernt, um die Ermüdung des Gehirns zu verringern

Noise Colors und Personalisierung

Mithilfe des Konzepts der Noise Colors wurden Hörunterschiede entsprechend den Frequenzeigenschaften berücksichtigt.

• White: gleiche Energie über das gesamte Frequenzband
• Pink / Brown: Betonung niedriger Frequenzen
• Blue / Violet: Betonung hoher Frequenzen

Unter Berücksichtigung individueller Hörunterschiede wurde die App so gestaltet, dass die Frequenzeigenschaften direkt angepasst werden können.

Umsetzung des Equalizers

• FFT-basierte Frequenzumwandlung
• Einsatz des Accelerate-(vDSP)-Frameworks
• Neugestaltung der Klangtextur durch Rekonstruktion des Spektrums
• Gain-Korrektur auf RMS-Basis und Soft Clipping
• Durch SIMD-Optimierung wurde eine nahezu echtzeitnahe Verarbeitungsgeschwindigkeit erreicht

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