Brinkmann, Fabian

Lindau, Alexander

Roden, Reinhild

Weinzierl, Stefan

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This version is available at https://doi.org/10.14279/depositonce-8771Copyright applies. A non-exclusive, non-transferable and limited right to use is granted. This document is intended solely for personal, non-commercial use.Terms of UseRoden, Reinhild; Brinkmann, Fabian; Lindau, Alexander; Weinzierl, Stefan (2014): Auflösung und Interpolation von unterschiedlichen Kopf-über-Torso-Orientierungen in kopfbezogenen Übertragungsfunktionen. In: Fortschritte der Akustik - DAGA 2014: 40. Jahrestagung für Akustik, 10. - 13. März 2014 in Oldenburg. Berlin: Deutsche Gesellschaft für Akustik e.V. pp. 568–569. Reinhild Roden, Fabian Brinkmann, Alexander Lindau, Stefan WeinzierlAuflösung und Interpolation von unterschiedlichen Kopf-über-Torso-Orientierungen in kopfbezogenen ÜbertragungsfunktionenPublished versionConference paper  |Auﬂo¨sung und Interpolation von unterschiedlichen Kopf-u¨ber-Torso-Orientierungen inkopfbezogenen U¨bertragungsfunktionenReinhild Roden1, Fabian Brinkmann1, Alexander Lindau1, Stefan Weinzierl11 Audio Communication Group, TU Berlin, Deutschland, Email: reinhild.roden@gmx.netEinleitungKopfbezogene U¨bertragungsfunktionen (HRTFs) liegenmeist fu¨r verschiedene Schalleinfallsrichtungen und ei-ne neutrale Kopf-u¨ber-Torso-Orientierung vor. WerdenKopfrotationen eines Ho¨rers simuliert, entsprechen die-se deshalb einer gemeinsamen Bewegung von Kopf undTorso, wohingegen der Kopf natu¨rlicherweise unabha¨ngigu¨ber dem Torso gedreht wird. Da Unterschiede zwischenHRTFs mit konstanter und variabler Kopforientierungho¨rbar sind [1], aber die Messung von Daten mit un-terschiedlicher Kopf-u¨ber-Torso-Orientierung sehr zeit-aufwa¨ndig ist, wird in der aktuellen Studie untersucht,inwieweit sich HRTFs mit verschiedenen Kopforientie-rungen unho¨rbar interpolieren lassen.Fru¨here Studien zur Interpolation von HRTFs unter-schiedlicher Quellpositionen haben gezeigt, dass (a) eineSpline-Interpolation von Betrag und Phase im Frequenz-bereich der Interpolation der Impulsantwort u¨berlegenist [2], und dass (b) ein in 4◦-Schritten aufgelo¨sterHRTF Datensatz fu¨r die meisten Quellpositionen eineperzeptiv artefaktfreie Interpolation erlaubt [3]. Inwie-weit dies auch fu¨r die Interpolation von Kopf-u¨ber-Torso-Orientierungen gilt, sollte mit der vorliegenden Studieuntersucht werden.InterpolationBei der Wahl der zur Interpolation verwendeten HRTFswurden zwei Ansa¨tze verfolgt: Zum einen wurden fu¨rdie Interpolation HRTFs mit identischer Torso-zu-Quell-aber unterschiedlicher Kopf-zu-Quell-Orientierung ver-wendet (”Kopf-Interpolation“), zum anderen HRTFs mitidentischer Kopf-zu-Quell- aber unterschiedlicher Torso-zu-Quell-Orientierung (”Torso-Interpolation“). Letzte-res erschien vielversprechend, da fu¨r diesen Fall diedurch die Pinna verursachte hochfrequente Feinstruk-tur der HRTFs aufgrund der identischen Kopf-zu-Quell-Orientierungen besser erhalten bleibt. Daru¨ber hinauswurde mit Blick auf rechenkritische Anwendung einNearest-Neighbour-Ansatz getestet, sowie – in Anleh-nung an Hartung et al. [2] und Minnaar et al. [3] – (a)die Interpolation mittels Splines und Inverse-Distance-Weighting (linear) durchgefu¨hrt, (b) sowohl kopfbezoge-ne Impulsantworten (HRIRs) als auch HRTFs getrenntnach Betrags- und Phasenfrequenzgang interpoliert und(c) minimal- und originalphasige HIRIRs verwendet.Vor der Interpolation originalphasiger HRIRs wurde beizehnfacher Abtastrate die interaurale Zeitdiﬀerenz (ITD)entfernt, separat interpoliert und nach der Interpolationwieder hinzugefu¨gt. Dies geschah mittels fractional delay[5] und ITD-Scha¨tzung durch (a) onset detection (-6 dBAbbildung 1: Exemplarische Betragsspektren [dB] fu¨r dasrechte Ohr bei frontaler Quelle und 16◦ Interpolationsin-tervall. Oben links: Referenz, oben rechts: Nearest Neigh-bour, unten links: Kopf-Interpolation, unten rechts: Torso-Interpolation.unterhalb Max.) und (b) Kreuzkorrelation. Demzufol-ge wurden fu¨r 17 zu testende Algorithmen die HRTFsvon 23 Interpolationsintervallen [1, 2..10, 12..30, 35..45◦]auf die Referenzauﬂo¨sung von 0.5◦ interpoliert. Hierfu¨rwurden HRTFs fu¨r sechs typische sowie kritische Quell-positionen ([Azimuth◦; Elevation◦]: [0;0] (frontal), [90;0](links), [0;90] (oben), [45;0], [315;30], [315;-30]) und hy-pothetisch unterschwellig aufgelo¨ste (0.5◦) Kopf-u¨ber-Torso-Orientierungen zwischen ±82◦ gemessen. Die Mes-sung erfolgte mit dem Kopf-und-Torso-Simulator FA-BIAN [4], dessen computergesteuertes Halsgelenk hoch-pra¨zise in drei Freiheitsgraden u¨ber dem Torso bewegtwerden kann.Physikalische EvaluationZum Vergleich der Algorithmen und um eine Vorauswahlfu¨r den Ho¨rversuch treﬀen zu ko¨nnen, wurden spektraleDiﬀerenzen zwischen interpolierten HRTFs und der Refe-renz bestimmt. Diese sind beispielhaft fu¨r ein Interpola-tionsintervall von 16◦ bei frontaler Quellposition in Abb.1 gezeigt. Neben typischen Umschaltartefakten fu¨r denNearest-Neighbour-Algorithmus wird erwartungsgema¨ßersichtlich, dass die hochfrequente Feinstruktur in denHRTFs fu¨r die Torso-Interpolation nahezu perfekt erhal-ten bleibt, wohingegen sie bei der Kopf-Interpolation ver-wischt.Fu¨r eine bessere Vergleichbarkeit der Algorithmenund Quellpositionen untereinander wurde ein spektra-les Einzahl-Fehlermaß entwickelt, das die FehlerenergieDAGA 2014 Oldenburg568nearest Kopf Torso nearest Kopf Torso010203040Schwellwert [Grad] Rauschen SpracheAbbildung 2: Schwellwerte (Mediane und Interquartil-absta¨nde) fu¨r 25 Versuchspersonen und 6 Konditionen.zwischen Referenz und interpolierten HRTFs u¨ber 39auditorische Filterba¨nder mittelt und fu¨r beide Ohrenaddiert [1]. Erwartungsgema¨ß zeigten sich die kleinstenFehler fu¨r die Torso-Interpolation sowie fu¨r frontale undelevierte Quellen. Gro¨ßere Fehler wurden fu¨r die Kopf-Interpolation, den Nearest-Neigbour-Algorithmus sowieseitliche und negativ elevierte Quellen beobachtet. Hin-gegen hatte die Wahl der Interpolante (Spline, linear),der Interpolationsdoma¨ne (HRIR, HRTF) und der ITD-Scha¨tzung (Onset, Kreuzkorrelation) einen geringen Ein-ﬂuss.Perzeptive EvaluationIn einem adaptiven 3AFC (ZEST) Experimentwurde fu¨r 25 Probanden (6 Frauen, 19 Ma¨nner,Altersmedian 27, meist musikalisch/akustisch ge-schult und ho¨rversuchserfahren) das ebenmerklicheInterpolationsintervall bestimmt, das an der 50%-Diskriminationsschwelle zwischen Referenz und interpo-lierten HRTFs angesetzt wurde. Die kopfho¨rerbasierte[6] Echtzeitauralisation erfolgte mittels dynamischerBinauralsynthese fu¨r Kopforientierungen zwischen ±82◦und eine kritische Quellposition [315;-30]. Unter Verwen-dung zweier Stimuli (ma¨nnl. Sprache, rosa Rauschen)in Kombination mit drei Interpolationsalgorithmen(Nearest Neighbour; Kopf-Interpolation / HRIR-basiert/ Spline; Torso-Interpolation / HRTF-basiert / linear)wurden durch jeweils 20 Trials 3x2 Schwellen bestimmt.Verwendet wurden jeweils die Algorithmen, die in derphysikalischen Evaluation die geringsten Fehler aufwie-sen. Die erhobenen Daten wurden anschließend in einer2-faktoriellen Varianzanalyse (ANOVA) fu¨r vollsta¨ndigeMesswiederholung ausgewertet.Abb. 2 zeigt die Schwellwerte der 25 Probanden fu¨rdie sechs Konditionen. Die ANOVA weist den Faktor’Stimulus’ als hochsigniﬁkant aus (F(1,24) = 431.4;p < .001; η2p =.947), wobei fu¨r den kritischen StimulusRosa Rauschen kleinere Schwellen gefunden wurdenals fu¨r Sprache. Der Faktor ’Algorithmus’ erweist sichebenfalls als hochsigniﬁkant (F(2,48) = 276.0; p < .001;η2p = .920, Posthoc-Paarvergleiche). Fu¨r den Nearest-Neighbour-Ansatz liegen die Ergebnisse teils nahe ander Referenz, wa¨hrend die gu¨nstigsten Schwellen fu¨r dieKopf-Interpolation ermittelt wurden.Fu¨r eine bessere Interpretation der Ergebnisse wur-den kumulierte Schwellwertverteilungen gescha¨tzt [7],ausgewa¨hlte Perzentile sind in Tab. 1 dargestellt.Die tatsa¨chlichen Perzentile fu¨r Kopf- und Torso-Interpolation und Sprache sind dabei aufgrund einesDeckeneﬀektes wahrscheinlich sogar noch etwas ho¨herals die Scha¨tzwerte aus Tab. 1.Tabelle 1: Ausgewa¨hlte Perzentile der gescha¨tzten kumulier-ten Schwellwertverteilungen.Rauschen SprachePerzentil nearest Kopf Torso nearest Kopf Torso50 % 4,4 10,5 20,8 12,7 41,1 43,625 % 3,3 7,9 15,5 9,5 35,6 41,45 % 1,5 4,6 9,6 5,7 23,7 31,7DiskussionIn der vorliegenden Studie wurde die Interpolationvon Kopf-u¨ber-Torso-Orientierungen in HRTFs unter-sucht. Dabei lieferte, wie erwartet, eine Interpolationu¨ber HRTFs mit identischer Kopf-zu-Quell- aberunterschiedlicher Torso-zu-Quell-Orientierung (”Torso-Interpolation“) die besten Ergebnisse, da hier hochfre-quente Pinna-Cues auch bei gro¨ßeren Interpolationsinter-vallen erhalten bleiben. Fu¨r 95% der Ho¨renden liegt dieebenmerkliche Schwelle bei 10◦ oder ho¨her, wohingegeneine Interpolation u¨ber HRTFs mit identischer Torso-zu-Quell- aber unterschiedlicher Kopf-zu-Quell-Orientierung(”Kopf-Interpolation“) mit 5◦ weniger gutmu¨tig ab-schneidet. Ein Nearest-Neighbour-Ansatz sollte fu¨r kriti-sche, breitbandige Stimuli nicht verwendet werden, auchwenn er bei Sprache bis zu einem Interpolationsintervallvon 6◦ zu guten Ergebnissen fu¨hren kann.Literatur[1] Brinkmann, F.; Roden, R.; Lindau, A.; Weinzierl, S.: Au-dibility of head-above-torso orientation in head-relatedtransfer functions. In: Forum Acusticum. Krakau, Polen.2014 (angenommener Beitrag).[2] Hartung, K.; Braasch, J.; Sterbing, S.J.: Comparison ofdiﬀerent methods for the interpolation of head-relatedtransfer functions. In: 16th AES-Convention, S. 319–329,Rovaniemi, Finland, 1999.[3] Minnaar, P.; Plogsties, J.; Christensen, F.: Directional re-solution of head-related transfer functions required in bi-naural synthesis. J Audio Eng Soc. 53(10):919–929, 2005.[4] Lindau, A.; Hohn, T.; Weinzierl, S.: Binaural resynthesisfor comparative studies of acoustical environments. In:122th AES Convention. Wien, O¨sterreich. 2007.[5] Laakso, T.I.; Va¨lima¨ki, V.; Karjalainen, M.; Laine, U.K.:Splitting the unit delay. IEEE Sig Proc Mag, 13(1):30-60.1996.[6] Erbes, V.; Schultz, F.; Lindau, A; Weinzierl, S: An ex-traaural headphone system for optimized binaural re-production. In: DAGA 2012. Darmstadt, Germany, S.313–314. 2012.[7] Z˙ychaluk, K.; Foster, D.H.: Model-free estimation of thepsychometric function. Attention, Perception, & Psycho-physics. 71(6):1414-1425. 2009.DAGA 2014 Oldenburg569

Auflösung und Interpolation von unterschiedlichen Kopf-über-Torso-Orientierungen in kopfbezogenen Übertragungsfunktionen

https://depositonce.tu-berlin.de/bitstream/11303/9738/1/roden_etal_2014.pdf

Auflösung und Interpolation von unterschiedlichen Kopf-über-Torso-Orientierungen in kopfbezogenen Übertragungsfunktionen

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