Ein Datensatz mit Mehrkanal-Binauralen Raumimpulsantworten mit hochauflösenden translatorischen und rotatorischen Kopfkoordinaten in einem Hörraum

Core Concepts

Dieser Datensatz enthält hochauflösende binaurale Raumimpulsantworten, die die räumliche Abhängigkeit von Hörerposition und -orientierung in einem Hörraum präzise erfassen. Er ermöglicht die Untersuchung von BRIR-Modellierung und -Interpolation sowie die Entwicklung von maschinellen Lernverfahren für eine Vielzahl von Anwendungen in der Audiotechnik.

Abstract

Der Datensatz wurde in einem akustisch behandelten Hörraum mit unregelmäßiger, annähernd quaderförmiger Geometrie aufgenommen. Dafür wurde ein Lautsprecherarray mit 8 Lautsprechern verwendet, und ein Kunstkopf-Simulator diente als Hörer. Durch eine computergesteuerte Plattform konnten der Hörer translatorisch und rotatorisch bewegt werden, um hochaufgelöste binaurale Raumimpulsantworten (BRIRs) an 68.376 Positionen und Orientierungen zu erfassen. Die Visualisierung der BRIR-Eigenschaften wie Einsatzzeit, Pegelmaximum und interaurale Zeitdifferenz zeigt deren deutliche räumliche Abhängigkeit vom Hörerstandort. Der Datensatz ermöglicht somit die präzise Untersuchung von BRIR-Modellierung und -Interpolation, insbesondere für Anwendungen wie Übersprechdämpfung, Personenbezogene Beschallungszonen und kopfbezogene Audiowiedergabe. Darüber hinaus kann er für Datenaugmentierung und Leistungsbewertung in einer Vielzahl von maschinellen Lernverfahren für binaurale Audiosignale eingesetzt werden.

Stats

Die Einsatzzeit der linken BRIR-Kanäle nimmt mit zunehmendem Abstand vom Lautsprecher zu. Das Pegelmaximum der linken BRIR-Kanäle nimmt mit zunehmendem Abstand vom Lautsprecher ab. Die berechnete interaurale Zeitdifferenz ist nahe Null bei auf den Lautsprecher ausgerichtetem Hörer und nimmt mit zunehmender Seitenversetzung zu.

Quotes

"Der Datensatz ist öffentlich verfügbar unter https://doi.org/10.34770/6gc9-5787." "Die räumliche Abtastrate des Datensatzes ist für die Wiedergabe von personenbezogenen Beschallungszonen mit kontinuierlichen Hörbewegungen in einem bestimmten Frequenzbereich ausreichend."

Key Insights Distilled From

A Multi-loudspeaker Binaural Room Impulse Response Dataset with High-Resolution Translational and Rotational Head Coordinates in a Listening Room

by Yue Qiao,Rya... at arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.12258.pdf

Deeper Inquiries

Wie lassen sich die gewonnenen Erkenntnisse zur BRIR-Modellierung und -Interpolation auf andere Raumgeometrien und Beschallungssituationen übertragen?

Die gewonnenen Erkenntnisse zur BRIR-Modellierung und -Interpolation aus diesem Datensatz können auf andere Raumgeometrien und Beschallungssituationen übertragen werden, indem die grundlegenden Prinzipien der akustischen Interaktionen zwischen Schallquelle, Raum und Hörer berücksichtigt werden. Da die BRIRs stark von der Position und Ausrichtung des Hörers im Raum abhängen, ist es wichtig, ähnliche Messungen in verschiedenen Raumgeometrien durchzuführen, um die spezifischen Eigenschaften der jeweiligen Umgebung zu erfassen. Durch die Anpassung der Messungen und Modelle an die neuen Gegebenheiten können die BRIRs für verschiedene Räume und Beschallungsszenarien optimiert werden. Zudem können vorhandene Algorithmen zur Interpolation und Modellierung von BRIRs angepasst und erweitert werden, um die Vielfalt der Raumgeometrien und Beschallungssituationen abzudecken.

Welche Herausforderungen ergeben sich bei der Übertragung des Datensatzes auf Anwendungen mit bewegten Schallquellen?

Bei der Übertragung des Datensatzes auf Anwendungen mit bewegten Schallquellen ergeben sich mehrere Herausforderungen. Zunächst müssen die BRIRs entsprechend der Bewegung der Schallquellen aktualisiert und angepasst werden, um die veränderten akustischen Interaktionen korrekt zu berücksichtigen. Dies erfordert eine präzise Erfassung der Bewegungsinformationen und eine schnelle Aktualisierung der BRIRs in Echtzeit. Zudem kann die Komplexität der Berechnungen und die Datenmenge bei bewegten Schallquellen deutlich zunehmen, was die Effizienz und Echtzeitfähigkeit der Anwendungen beeinträchtigen kann. Die Integration von Bewegungsalgorithmen und -modellen in die BRIR-Datenverarbeitung ist entscheidend, um eine genaue und immersive akustische Wiedergabe für bewegte Schallquellen zu gewährleisten.

Inwiefern können die Erkenntnisse aus diesem Datensatz auch für die Entwicklung von Algorithmen zur Lokalisierung und Trennung von Schallquellen genutzt werden?

Die Erkenntnisse aus diesem Datensatz können auch für die Entwicklung von Algorithmen zur Lokalisierung und Trennung von Schallquellen genutzt werden, da die BRIRs wichtige Informationen über die räumliche Verteilung und Charakteristik von Schallquellen enthalten. Durch die Analyse der BRIRs können Algorithmen zur Lokalisierung von Schallquellen entwickelt werden, die es ermöglichen, die Position und Richtung von Schallquellen im Raum präzise zu bestimmen. Darüber hinaus können die BRIRs verwendet werden, um Algorithmen zur Trennung von Schallquellen zu optimieren, indem die akustischen Eigenschaften der Schallquellen und deren Interferenzen im Raum berücksichtigt werden. Die Kombination von BRIR-Daten mit fortgeschrittenen Signalverarbeitungstechniken ermöglicht die Entwicklung leistungsfähiger Algorithmen zur Lokalisierung und Trennung von Schallquellen in komplexen akustischen Umgebungen.