Personlig tilpasning av HRTF-sett for 3D-lyd

Abstract

For at vi skal kunne benytte oss av vår binaurale hørsel i virtuelle applikasjoner, ved bruk av hodetelefoner, trenger vi Hode-Relaterte Overføringsfunksjoner, forkortet til HRTF på engelsk. Uheldigvis vil denne HRTF'en være forskjellig fra person til person grunnet våre antropometriske ulikheter. Ved å benytte seg av andres HRTF'er kan lydkilders posisjon oppleves unøyaktig, og kan føre til forvirring. I dag blir som regel HRTF'er målt i ekkofrie rom ved bruk av en langtekkelig metode.

I denne oppgaven har alternative måter for å oppnå et personlig HRTF-sett i horisontalplanet blitt utforsket. En metode som går ut på å gjenbruke tidligere målte HRTF'er fra CIPIC-databasen ble undersøkt videre. Dette resulterte i utviklingen av en algoritme som tester samt kombinerer ulike HRTF-sett til et nytt og personifisert sett, basert på hvor godt brukere utfører lokaliseringsoppgaver i ulike situasjoner. Dette er en unik metode ettersom noe lignende ikke er blitt gjort før.

Algoritmen ble implementert ved hjelp av MATLAB GUI (engelsk forkortelse for Grafisk Brukergrensesnitt). 20 personer brukte implementasjonen for å oppnå deres personlige HRTF-sett. Yteslsen til det personlige settet ble sammenlignet opp mot et gjennomsnittlig HRTF-sett, samt et HRTF-sett fra databasen som tilhørte den personen med mest mulig lik hodediameter som testpersonen.

Resultatene viste at det ikke var noen statistisk signifikant forskjell mellom HRTF-settene som ble testet. Det virket som det personifiserte- og det nærmeste diameter-settet førte til litt mer korrekte lokaliseringsresultater samt færre tilfeller front-bak-forvirring enn gjennomsnitt-settet, men dette kan ha vært forutsaket av tilfeldigheter. Tatt resultatene i betraktning er den foreslåtte metoden for å oppnå et personifisert HRTF-sett ikke anbefalt å utforske videre.