Designing Sound

Figure 38.9
Poisson interval.
(plus a small offset), which compensates for the
Fletcher–Munsen effect that would make the bright
drops seem excessively loud. This brings the fre-
quencies closer to a 1
/f
or pink distribution.
Each of these click generators will be contained
in a timing patch shown in figure 38.9. You can see
that this has neither a metronome nor phasor, but
works in an endless loop by feeding back an initial
message from
through a
and creating a
random delay each time. Note here the way we use
to create exponentially distributed delay peri-
ods. The rest of the operations are fudge factors
to place the delay times in a sensible range so that
an argument of 50 for $1 gives a reasonable rate.
Generating random time periods with this distri-
bution gives us Poisson timing, which happens to
be the same as that observed for rainfall. Spread
and lower (base) values for the click period are

---

DSP Implementation
447
given by parameters $2 and $3. The click generator itself,
cpulse
, sits next to
the outlet. A spread of 12ms and lower limit of 0
.
1ms works well.
Figure 38.10
Poisson distributed
rain clicks.
Instantiating a few of these abstractions as shown in
figure 38.10 and giving their sum a high pass above 900Hz
produces the rain effect. Each is fairly inexpensive, so you
might like to try about 10 or 15 of them with different
frequency spreads and timings. Although we take all rain-
drops to be equal as they fall from the sky, rain may also
drip from objects where it accumulates. Under a tree, for
example, you will get larger drops falling. Since they must
build up from smaller ones, the larger, heavier drops will
be less frequent. This patch is most useful for the high-
detail component of rain drips onto concrete and roads,
as these tend to produce a high-pitched ping. The limit of
this patch comes at about 10 instances, mainly because the
random number generator is not great in Pure Data, and
because we’ve quantised (given a finite lower resolution) to the delays around
1ms. That means a bunch of patches started at the same logical time will even-
tually have too many drops that are coincidental. Above this density we need
to move to signal domain noise-based techniques, which is the subject of the
next section.