使用改进高阶Ambisonics的头部相关传递函数范围外推技术

"这篇研究论文探讨了如何使用改进的高阶Ambisonics技术进行头部相关传递函数（HRTF）的范围外推。通过虚拟扬声器阵列的方法，解决了由于实际测量工作繁琐且数据量大，通常只能在固定距离获取HRTF数据的问题。论文提出了一种基于修改后的Wiener滤波器补偿方法，以限制高阶Ambisonics的近场效应，从而实现更精确的HRTF范围扩展。" 正文： 三维（3D）音频技术在基于双耳再现的应用中，需要对所有可能的距离都有头部相关传递函数（HRTF）数据集。然而，由于测量过程的复杂性和产生的数据集体积庞大，HRTF通常只在特定固定距离下被测量。因此，如何在不同距离上有效地扩展这些数据成为一个挑战。 本论文中，研究人员利用虚拟扬声器阵列的概念来解决这个问题。虚拟扬声器阵列允许在计算环境中模拟不同位置的声源，以扩展HRTF的适用范围。具体来说，他们使用了高阶Ambisonics（HOA）作为驱动手段，HOA是一种广泛用于3D音频渲染的技术，能够精确地表示声场的立体信息。 然而，HOA在近场条件下可能会产生不理想的效果，这在HRTF的范围外推中是需要避免的。为此，论文提出了一种改进的方法，即采用修改后的Wiener滤波器进行补偿。Wiener滤波器是一种自适应滤波器，常用于减小噪声和失真的影响。经过调整，该滤波器可以有效地减少HOA在近场操作时的不良影响，从而提高HRTF数据的准确性。 仿真结果显示，所提出的补偿方法能显著改善HRTF的范围外推性能，为3D音频系统提供了更为真实的声音定位和空间感。这种方法对于提升虚拟现实、增强现实以及游戏音频等领域的用户体验具有重要意义。 这项研究不仅提出了一种新的HRTF数据范围扩展技术，而且引入了适用于近场条件的补偿策略，有助于减少实际测量工作的需求，同时提高3D音频系统的性能。这一创新方法对于推动3D音频技术的发展具有积极的贡献。