Magnitude-Corrected and Time-Aligned Interpolation of Head-Related Transfer Functions

Head-related transfer functions (HRTFs) are essential for virtual acoustic realities, as they contain all cues for localizing sound sources in three-dimensional space. Acoustic measurements are one way to obtain high-quality HRTFs. To reduce measurement time, cost, and complexity of measurement systems, a promising approach is to capture only a few HRTFs on a sparse sampling grid and then upsample them to a dense HRTF set by interpolation. However, HRTF interpolation is challenging because small changes in source position can result in significant changes in the HRTF phase and magnitude response. Previous studies greatly improved the interpolation by time-aligning the HRTFs in preprocessing, but magnitude interpolation errors, especially in contralateral regions, remain a problem. Building upon the time-alignment approaches, we propose an additional post-interpolation magnitude correction derived from a frequency-smoothed HRTF representation. Employing all 96 individual simulated HRTF sets of the HUTUBS database, we show that the magnitude correction significantly reduces interpolation errors compared to state-of-the-art interpolation methods applying only time alignment. Our analysis shows that when upsampling very sparse HRTF sets, the subject-averaged magnitude error in the critical higher frequency range is up to 1.5 dB lower when averaged over all directions and even up to 4 dB lower in the contralateral region. As a result, the interaural level differences in the upsampled HRTFs are considerably improved. The proposed algorithm thus has the potential to further reduce the minimum number of HRTFs required for perceptually transparent interpolation

Assessing HRTF preprocessing methods for Ambisonics rendering through perceptual models

Binaural rendering of Ambisonics signals is a common way to reproduce spatial audio content. Processing Ambisonics signals at low spatial orders is desirable in order to reduce complexity, although it may degrade the perceived quality, in part due to the mismatch that occurs when a low-order Ambisonics signal is paired with a spatially dense head-related transfer function (HRTF). In order to alleviate this issue, the HRTF may be preprocessed so its spatial order is reduced. Several preprocessing methods have been proposed, but they have not been thoroughly compared yet. In this study, nine HRTF preprocessing methods were used to render anechoic binaural signals from Ambisonics representations of orders 1 to 44, and these were compared through perceptual hearing models in terms of localisation performance, externalisation and speech reception. This assessment was supported by numerical analyses of HRTF interpolation errors, interaural differences, perceptually-relevant spectral differences, and loudness stability. Models predicted that the binaural renderings’ accuracy increased with spatial order, as expected. A notable effect of the preprocessing method was observed: whereas all methods performed similarly at the highest spatial orders, some were considerably better at lower orders. A newly proposed method, BiMagLS, displayed the best performance overall and is recommended for the rendering of bilateral Ambisonics signals. The results, which were in line with previous literature, indirectly validate the perceptual models’ ability to predict listeners’ responses in a consistent and explicable manner

Measurement of head-related transfer functions : A review

A head-related transfer function (HRTF) describes an acoustic transfer function between a point sound source in the free-field and a defined position in the listener's ear canal, and plays an essential role in creating immersive virtual acoustic environments (VAEs) reproduced over headphones or loudspeakers. HRTFs are highly individual, and depend on directions and distances (near-field HRTFs). However, the measurement of high-density HRTF datasets is usually time-consuming, especially for human subjects. Over the years, various novel measurement setups and methods have been proposed for the fast acquisition of individual HRTFs while maintaining high measurement accuracy. This review paper provides an overview of various HRTF measurement systems and some insights into trends in individual HRTF measurements

Effizientes binaurales Rendering von virtuellen akustischen Realitäten : technische und wahrnehmungsbezogene Konzepte

Binaural rendering aims to immerse the listener in a virtual acoustic scene, making it an essential method for spatial audio reproduction in virtual or augmented reality (VR/AR) applications. The growing interest and research in VR/AR solutions yielded many different methods for the binaural rendering of virtual acoustic realities, yet all of them share the fundamental idea that the auditory experience of any sound field can be reproduced by reconstructing its sound pressure at the listener's eardrums. This thesis addresses various state-of-the-art methods for 3 or 6 degrees of freedom (DoF) binaural rendering, technical approaches applied in the context of headphone-based virtual acoustic realities, and recent technical and psychoacoustic research questions in the field of binaural technology. The publications collected in this dissertation focus on technical or perceptual concepts and methods for efficient binaural rendering, which has become increasingly important in research and development due to the rising popularity of mobile consumer VR/AR devices and applications. The thesis is organized into five research topics: Head-Related Transfer Function Processing and Interpolation, Parametric Spatial Audio, Auditory Distance Perception of Nearby Sound Sources, Binaural Rendering of Spherical Microphone Array Data, and Voice Directivity. The results of the studies included in this dissertation extend the current state of research in the respective research topic, answer specific psychoacoustic research questions and thereby yield a better understanding of basic spatial hearing processes, and provide concepts, methods, and design parameters for the future implementation of technically and perceptually efficient binaural rendering.Binaurales Rendering zielt darauf ab, dass der Hörer in eine virtuelle akustische Szene eintaucht, und ist somit eine wesentliche Methode für die räumliche Audiowiedergabe in Anwendungen der virtuellen Realität (VR) oder der erweiterten Realität (AR – aus dem Englischen Augmented Reality). Das wachsende Interesse und die zunehmende Forschung an VR/AR-Lösungen führte zu vielen verschiedenen Methoden für das binaurale Rendering virtueller akustischer Realitäten, die jedoch alle die grundlegende Idee teilen, dass das Hörerlebnis eines beliebigen Schallfeldes durch die Rekonstruktion seines Schalldrucks am Trommelfell des Hörers reproduziert werden kann. Diese Arbeit befasst sich mit verschiedenen modernsten Methoden zur binauralen Wiedergabe mit 3 oder 6 Freiheitsgraden (DoF – aus dem Englischen Degree of Freedom), mit technischen Ansätzen, die im Kontext kopfhörerbasierter virtueller akustischer Realitäten angewandt werden, und mit aktuellen technischen und psychoakustischen Forschungsfragen auf dem Gebiet der Binauraltechnik. Die in dieser Dissertation gesammelten Publikationen befassen sich mit technischen oder wahrnehmungsbezogenen Konzepten und Methoden für effizientes binaurales Rendering, was in der Forschung und Entwicklung aufgrund der zunehmenden Beliebtheit von mobilen Verbraucher-VR/AR-Geräten und -Anwendungen zunehmend an Relevanz gewonnen hat. Die Arbeit ist in fünf Forschungsthemen gegliedert: Verarbeitung und Interpolation von Außenohrübertragungsfunktionen, parametrisches räumliches Audio, auditive Entfernungswahrnehmung ohrnaher Schallquellen, binaurales Rendering von sphärischen Mikrofonarraydaten und Richtcharakteristik der Stimme. Die Ergebnisse der in dieser Dissertation enthaltenen Studien erweitern den aktuellen Forschungsstand im jeweiligen Forschungsfeld, beantworten spezifische psychoakustische Forschungsfragen und führen damit zu einem besseren Verständnis grundlegender räumlicher Hörprozesse, und liefern Konzepte, Methoden und Gestaltungsparameter für die zukünftige Umsetzung eines technisch und wahrnehmungsbezogen effizienten binauralen Renderings.BMBF, 03FH014IX5, Natürliche raumbezogene Darbietung selbsterzeugter Schallereignisse in virtuellen auditiven Umgebungen (NarDasS

Binaural Reproduction Based on Bilateral Ambisonics

Binaural reproduction of high-quality spatial sound has gained considerable interest with the recent technology developments in virtual and augmented reality. The reproduction of binaural signals in the Spherical-Harmonics (SH) domain using Ambisonics is now a well-established methodology, with flexible binaural processing realized using SH representations of the sound-field and the Head-Related Transfer Function (HRTF). However, in most practical cases, the binaural reproduction is order-limited, which introduces truncation errors that have a detrimental effect on the perception of the reproduced signals, mainly due to the truncation of the HRTF. Recently, it has been shown that manipulating the HRTF phase component, by ear-alignment, significantly reduces its effective SH order while preserving its phase information, which may be beneficial for alleviating the above detrimental effect. Incorporating the ear-aligned HRTF into the binaural reproduction process has been suggested by using Bilateral Ambisonics, which is an Ambisonics representation of the sound-field formulated at the two ears. While this method imposes challenges on acquiring the sound-field, and specifically, on applying head-rotations, it leads to a significant reduction in errors caused by the limited-order reproduction, which yields a substantial improvement in the perceived binaural reproduction quality even with first order SH

Advances in Hyperspectral Image Classification: Earth monitoring with statistical learning methods

Hyperspectral images show similar statistical properties to natural grayscale or color photographic images. However, the classification of hyperspectral images is more challenging because of the very high dimensionality of the pixels and the small number of labeled examples typically available for learning. These peculiarities lead to particular signal processing problems, mainly characterized by indetermination and complex manifolds. The framework of statistical learning has gained popularity in the last decade. New methods have been presented to account for the spatial homogeneity of images, to include user's interaction via active learning, to take advantage of the manifold structure with semisupervised learning, to extract and encode invariances, or to adapt classifiers and image representations to unseen yet similar scenes. This tutuorial reviews the main advances for hyperspectral remote sensing image classification through illustrative examples.Comment: IEEE Signal Processing Magazine, 201

Proceedings of the EAA Spatial Audio Signal Processing symposium: SASP 2019

International audienc

Binaural Rendering of Spherical Microphone Array Signals

The presentation of extended reality for consumer and professional applications requires major advancements in the capture and reproduction of its auditory component to provide a plausible listening experience. A spatial representation of the acoustic environment needs to be considered to allow for movement within or an interaction with the augmented or virtual reality. This thesis focuses on the application of capturing a real-world acoustic environment by means of a spherical microphone array with the subsequent head-tracked binaural reproduction to a single listener via headphones. The introduction establishes the fundamental concepts and relevant terminology for non-experts of the field. Furthermore, the specific challenges of the method due to spatial oversampling the sound field as well as physical limitations and imperfections of the microphone array are presented to the reader. The first objective of this thesis was to develop a software in the Python programming language, which is capable of performing all required computations for the acoustic rendering of the captured signals in real-time. The implemented processing pipeline was made publicly available under an open-source license. Secondly, specific parameters of the microphone array hardware as well as the rendering software that are required for a perceptually high reproduction quality have been identified and investigated by means of multiple user studies. Lastly, the results provide insights into how unwanted additive noise components in the captured microphone signals from different spherical array configurations contribute to the reproduced ear signals

Machine learning-based automated segmentation with a feedback loop for 3D synchrotron micro-CT

Die Entwicklung von Synchrotronlichtquellen der dritten Generation hat die Grundlage für die Untersuchung der 3D-Struktur opaker Proben mit einer Auflösung im Mikrometerbereich und höher geschaffen. Dies führte zur Entwicklung der Röntgen-Synchrotron-Mikro-Computertomographie, welche die Schaffung von Bildgebungseinrichtungen zur Untersuchung von Proben verschiedenster Art förderte, z.B. von Modellorganismen, um die Physiologie komplexer lebender Systeme besser zu verstehen. Die Entwicklung moderner Steuerungssysteme und Robotik ermöglichte die vollständige Automatisierung der Röntgenbildgebungsexperimente und die Kalibrierung der Parameter des Versuchsaufbaus während des Betriebs. Die Weiterentwicklung der digitalen Detektorsysteme führte zu Verbesserungen der Auflösung, des Dynamikbereichs, der Empfindlichkeit und anderer wesentlicher Eigenschaften. Diese Verbesserungen führten zu einer beträchtlichen Steigerung des Durchsatzes des Bildgebungsprozesses, aber auf der anderen Seite begannen die Experimente eine wesentlich größere Datenmenge von bis zu Dutzenden von Terabyte zu generieren, welche anschließend manuell verarbeitet wurden. Somit ebneten diese technischen Fortschritte den Weg für die Durchführung effizienterer Hochdurchsatzexperimente zur Untersuchung einer großen Anzahl von Proben, welche Datensätze von besserer Qualität produzierten. In der wissenschaftlichen Gemeinschaft besteht daher ein hoher Bedarf an einem effizienten, automatisierten Workflow für die Röntgendatenanalyse, welcher eine solche Datenlast bewältigen und wertvolle Erkenntnisse für die Fachexperten liefern kann. Die bestehenden Lösungen für einen solchen Workflow sind nicht direkt auf Hochdurchsatzexperimente anwendbar, da sie für Ad-hoc-Szenarien im Bereich der medizinischen Bildgebung entwickelt wurden. Daher sind sie nicht für Hochdurchsatzdatenströme optimiert und auch nicht in der Lage, die hierarchische Beschaffenheit von Proben zu nutzen. Die wichtigsten Beiträge der vorliegenden Arbeit sind ein neuer automatisierter Analyse-Workflow, der für die effiziente Verarbeitung heterogener Röntgendatensätze hierarchischer Natur geeignet ist. Der entwickelte Workflow basiert auf verbesserten Methoden zur Datenvorverarbeitung, Registrierung, Lokalisierung und Segmentierung. Jede Phase eines Arbeitsablaufs, die eine Trainingsphase beinhaltet, kann automatisch feinabgestimmt werden, um die besten Hyperparameter für den spezifischen Datensatz zu finden. Für die Analyse von Faserstrukturen in Proben wurde eine neue, hochgradig parallelisierbare 3D-Orientierungsanalysemethode entwickelt, die auf einem neuartigen Konzept der emittierenden Strahlen basiert und eine präzisere morphologische Analyse ermöglicht. Alle entwickelten Methoden wurden gründlich an synthetischen Datensätzen validiert, um ihre Anwendbarkeit unter verschiedenen Abbildungsbedingungen quantitativ zu bewerten. Es wurde gezeigt, dass der Workflow in der Lage ist, eine Reihe von Datensätzen ähnlicher Art zu verarbeiten. Darüber hinaus werden die effizienten CPU/GPU-Implementierungen des entwickelten Workflows und der Methoden vorgestellt und der Gemeinschaft als Module für die Sprache Python zur Verfügung gestellt. Der entwickelte automatisierte Analyse-Workflow wurde erfolgreich für Mikro-CT-Datensätze angewandt, die in Hochdurchsatzröntgenexperimenten im Bereich der Entwicklungsbiologie und Materialwissenschaft gewonnen wurden. Insbesondere wurde dieser Arbeitsablauf für die Analyse der Medaka-Fisch-Datensätze angewandt, was eine automatisierte Segmentierung und anschließende morphologische Analyse von Gehirn, Leber, Kopfnephronen und Herz ermöglichte. Darüber hinaus wurde die entwickelte Methode der 3D-Orientierungsanalyse bei der morphologischen Analyse von Polymergerüst-Datensätzen eingesetzt, um einen Herstellungsprozess in Richtung wünschenswerter Eigenschaften zu lenken