A principal components analysis (PCA) of the median head-related impulse responses (HRIRs) in the CIPIC HRTF database reveals that the individual HRIRs can be adequately reconstructed by a linear combination of 12 orthonormal basis functions. These basis functions can be used generally to model arbitrary HRIRs, which are not included in the process to obtain the basis functions. To clarify whether these basis functions can be used to model other set of arbitrary HRIRs, an numerical error analysis for modeling and a series of subjective listening tests were carried out using the measured and modeled HRIRs. The results showed that the set of individual HRIRs, which were measured in our lab using different measurement conditions, techniques, and source positions, can be well modeled with reasonable accuracy. Furthermore, all subjects reported not only the accurate vertical perception but also the front-back discrimination with the modeled HRIRs based on 12 basis functions. However, as less basis functions were used for HRIR modeling, the modeling accuracy and localization performance deteriorated.
디지털 신호처리 기술의 발달로 게임, 멀티미디어 콘텐츠, 가상현실 등에서 입체음향에 대한 관심이 증대되었다. 입체음향에 대한 많은 연구에서는 현실감을 증가시키기 위한 여러 가지 단서를 제시하고 있다. 그러나 이런 단서들은 입체음향이 인간의 두 귀가 정상인 바이노럴 환경에서 생성됨을 기본 바탕으로 삼고 있다. 따라서 이 단서들을 한쪽의 귀에만 적용하는 모노럴 환경에 적용하게 되면 그 성능이 감소된다. 이에 모노럴 환경에서도 효율적인 입체음향 구현을 위한 여러 가지 단서들이 연구되고 있는데 가장 대표적인 것이 양이 단서 (Duplex theory)이다. 양이 단서는 음이 방사되는 방향에 따라서 귓바퀴 등의 인간의 신체에 의해 영향을 받게 된다는 것으로 이 특성을 강조시키면 모노럴 환경에서도 각 방향에 따른 방향감을 개선시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 인간의 청각 특성을 이용하여 모노럴 환경에서 음상 정위감을 개선시키기 위한 알고리즘을 제안한다. 서로 대칭되는 각 머리전달함수의 여기에너지를 계산하고 각 bark 대역에 따른 비율을 추출한 후 이를 이용하여 각 방향에 해당하는 특성을 부각시키는 방법을 제안하였으며 청감테스트를 통하여 제안한 방식이 모노럴 환경의 입체음향 시스템에서 향상된 입체음향을 재생함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 머리전달함수(Head-Related Transfer Function : HRTF) 고역 주파수 영역에서의 간략화가 음상정위에 미치는 영향에 관하여 검토하였다. 이를 위해 HRTF를 측정하였으며 측정한 HRTF에 대하여 분석한 결과, 음원 반대편(음원에서 멀리 떨어진 귀)의 HRTF 고역 주파수 특성은 회절의 성질을 고려하면 머리에 의해 거의 감쇄가 된다. 이와 같이 감쇄된 주파수 영역에 대해서는 정위에 미치지 않는다고 가정하면 간략화가 가능하다. 간략화는 경계 주파수를 차단 주파수로 하는 지역통과 필터를 삽입하여 고역의 주파수 진폭특성을 평탄하게 함으로서 간략화를 하였다. 간략화를 한 HRTF를 평가하기 위하여 청취실험을 하였다. 청취실험의 결과, 정위오차에 대해서는 HRTF의 주파수 특성을 간략화 하여도 방향 지각에 영향이 없다는 것이 나타났다. 전후 혼란율에 대해서는 HRTF의 8kHz 이상의 주파수 특성을 간략화 하여도 영향이 없음이 나타났다. 최종적으로는 HRTF의 8kHz 이상의 주파수 특성에 본 연구의 간략화를 적용하여도 음상정위에 영향을 미치지 않는다는 것이 나타났다.
본 연구는 공간적 정보의 청각적 제시 가능성을 확인하기 위해 머리전달함수(head-related transfer function: HRTF)를 통해 생성된 3D 사운드를 가상공간상 대상 위치의 직각형태(orthogonal pattern), 혹은 대각형태(diagonal pattern)의 조합으로 배열하여 투시장치(See-Through HMD)로 증강현실을 경험하고 있는 사용자 과제수행의 정확성을 측정하였다. 본 연구에서 실시한 실험들의 결과를 종합하면, 3D 사운드로 대상의 위치 정보를 제시할 때는 사용자로부터의 방향은 직각으로 위치시키는 정보 배열이 정확성을 확보할 수 있고, 또한 가상적 깊이를 이용하여 정보를 배열하는 것도 그 깊이를 구분할 수 있으나 정확성이 떨어짐을 확인하였다. 특히 보다 현실적인 과제 상황에서의 수행을 비교하기 위해 일차과제(primary task)를 하는 동안 제시된 청각자극 조건에서 이런 정확성의 차이가 마찬가지로 나타났다. 이런 결과를 통해 3D 사운드로 대상의 위치와 같은 공간적 정보를 제시 가능한 최적의 배열 형태를 제안하는데, 이는 어떤 패턴으로 정보를 구조화하여 제시하느냐에 따라 청각적 위치 정보 제시의 성공 여부가 결정된다는 것을 의미한다.
While various methods for sound source localization have been developed, most of them utilize on the time difference of arrival (TDOA) between microphones or the measured head related transfer functions (HRTF). In case of a real robot implementation, the former has a merit of light computation load to estimate the sound direction but can not consider the effect of platform on TDOAs, while the latter can, because characteristics of robot platform are included in HRTF. However, the latter needs large resources for the HRTF database of a specific robot platform. We propose the compensation method which has the light computation load while the effect of platform on TDOA can be taken into account. The proposed method is used with spherical head related transfer function (SHRTF) on the assumption that robot platform, for example a robot head, installed microphones can be modeled to a sphere. We verify that the proposed method decreases the estimation error caused by the robot platform through the simulation and experiment in real environment.
본 논문에서는 3DTV 의 입체감 향상을 위한 3D 음향의 원근감 재현 기술을 제안한다. 먼저, 3D 영상 객체의 깊이를 추출하고 영상 객체의 깊이에 따라 오디오 객체의 거리감을 조절한다. 오디오 거리감 재현을 위해 필요한 오디오 깊이 인자는 3D 영상의 좌/우 이미지의 차이 정보로부터 오디오에 맞도록 비선형 변환을 통해 구해진다. 3D 오디오 재현 알고리즘은 기존의 서라운드 입체음향 기술과 원근감 재현 기술로 구성된다. 원근감 재현 기술은 추정된 오디오 깊이 인자에 따라 신호크기, 초기 반사음, 근거리 머리전달함수, 위상 제어를 통해서 구현된다. 특히, 3D 영상 객체가 화면 앞으로 튀어 나올 때 소리도 튀어나오도록 함으로써 3D 영상 객체와 연동되는 입체 음향을 효과를 통해 3D 방송 시청 시 오디오/비디오 입체감을 향상시켜준다. 상용화된 3DTV 를 활용하여 음질 평가 전문가들의 주관 청취 평가를 통해 제안한 원근감 재현 기술이 3D 방송 시청에 적합함을 검증한다.
This paper proposes a new structural head-related transfer function(HRTF) model to produce sounds in a virtual environment. The proposed HRTF model generates 3-D sounds by using a head model, a pinna model and the proposed distance model for azimuth, elevation, and distance that are three aspects for 3-D sounds, respectively. In particular, the proposed distance model consists of level normalization block distal region model, and proximal region model. To evaluate the performance of the proposed model, we setup an experimental procedure that each listener identifies a distance of 3-D sound sources that are generated by the proposed method with a predefined distance. It is shown from the tests that the proposed model provides an average distance error of $0.13{\sim}0.31$ meter when the sound source is generated as if it is 0.5 meter $\sim$ 2 meters apart from the listeners. This result is comparable to the average distance error of the human listening for the actual sound source.
Individual differences in head-related transfer functions(HRTFs) were calculated using boundary element(BE) models for three Korean adults. The BE models for the individuals were developed from the computerized tomography(CT) images of the individuals. The BE models were composed of the head, pinna, and ear canal. The frequency-dependent impedance boundary conditions were imposed on the skin, hair, and tympanic membrane. The HRTFs calculated from the individual BE models showed large difference above 2 kHz in magnitude and in the locations of peaks and valleys of the frequency spectrums, which should be considered in virtual auditory sound field. The identified individual differences in the HRTFs demonstrate that the developed BE models can be utilized successfully in order to obtain the HRTFs information of individuals.
For the implementation of 3D Sound Localization system, the binaural filtering by HRTFs is generally employed. But the HRTF filter is of high order and its coefficients for all directions have to be stored, which imposes a rather large memory requirement. To cope with this, research works have centered on obtaining low dimensional HRTF representations without significant loss of information and synthesizing the original HRTF efficiently, by means of feature extraction methods for multivariate dat including PCA. In these researches, conventional linear PCA was applied to the frequency domain HRTF data and using relatively small number of principal components the original HRTFs could be synthesized in approximation. In this paper we applied neural network based nonlinear PCA model (NLPCA) and the nonlinear PLS repression model (NLPLS) for this low dimensional HRTF modeling and analyze the results in comparison with the PCA. The NLPCA that performs projection of data onto the nonlinear surfaces showed the capability of more efficient HRTF feature extraction than linear PCA and the NLPLS regression model that incorporates the direction information in feature extraction yielded more stable results in synthesizing general HRTFs not included in the model training.
본 논문에서는 가정용 TV 환경에서 실감효과를 향상시키기 위한 정면 수직음상정위에 기반한 오디오 시스템을 제안하고 이를 구현한다. 제안된 시스템은 가정용 대형 TV 환경에서 TV 하단에 배치된 오디오 시스템으로 인해 음상이 TV 의 하단에 맺히게 되어 재생되는 영상과 위치적인 불일치 문제를 해결하기 위하여, 오디오 신호에 정면 수직음상정위 기법을 적용하여 고도감이 향상된 신호를 생성해 준다. 본 논문에서의 정면 수직음상정위 기법은 청취자의 신체적 특성을 반영하기 위한 머리전달함수 모델, 고도에 따라 달라지는 주파수 특성을 반영하기 위한 spectral notch 및 특정 주파수 대역 boosting 으로 구성된다. 제안된 오디오 시스템의 정면 수직음상정위 기법의 성능을 평가하기 위하여 원음과 이 원음에 정면 수직음상정위 기법을 적용하여 생성한 음원을 TV 오디오 시스템으로 재생한 후의 청취 선호도 조사를 수행하였으며, 그 결과 정면 수직음상정위 기법을 포함하는 제안된 오디오 시스템을 통해 청취한 음원에 대한 선호도가 높았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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