Abschlussarbeit

Phasenrekonstruktion und Gewichtung für gemittelte Kopfübertragungsfunktionen

Steckbrief

Eckdaten

Professur:
MEDAK
Status:
abgeschlossen

Betreuer

Bachelorarbeit von Bechtel, Phillip

Um Personen einen räumlichen Klang über Kopfhörer präsentieren zu können, müssen zunächst die Außenohrübertragungsfunktionen (eng!. head related transfer function, HRTF) für jede gewünschte Position der virtuellen Schallquelle bestimmt werden. Diese HRTFs beschreiben den "IVeg des Schalls von einer Schallquelle bis zum Ohrkanaleingang und enthalten somit Informationen bezüglich der Position der Schallquelle, sowie der geometrischen Maße des Probanden, wie z.B. Schulter-, Kopf- und Ohrabmessungen. Da es jedoch zu aufwändig ist, für jede Person individuelle Messungen durchzuführen, wurde ein durchschnittlicher menschlicher Kopf, ein sogenannter Kunstkopf, entwickelt. Mit Hilfe dieses Kunstkopfes wird nun ein HRTF-Set gemessen und anschließend gefittet. Unter Fitten wird hier die Approximation einer Übertragungsfunktion aus Pol- und Nullstellen verstanden. Ein Vorteil des Fittens ist, dass ein HRTF-Set kompakter ist und somit der Speicheraufwand reduziert wird. Das Ziel des Fittens ist es, eine möglichst gute Approximation der gemessenen HRTF zu generieren, damit keine charakteristischen Merkmale der HRTF verloren gehen. Durch das Fitten eines an einem Kunstkopf aufgenommenem HRTF-Sets und die anschließende Verschiebung der Pol- bzw. Nullstellen verändert sich das HRTF-Set. Anhand dieser Verschiebung könnte eine Individualisierung des HRTF-Sets möglich sein. Dementsprechend wird versucht, die Anzahl der Pol- und Nullstellen gering zu halten, damit für eine mögliche Individualisierung nicht zu viele freie Parameter bestimmt werden müssen. Der in dieser Arbeit entwickelte Algorithmus unterteilt das betrachtete Frequenzband in kleinere Bereiche. Diese Bereiche werden anschließend gefittet und mit Hilfe von Bandpässen wieder zusammengefügt. Dadurch entstehen kleinere, voneinander unabhängige Lösungsvektoren. Um ein mit einem herkömmlichen Fitting Algorithmus vergleichbares Ergebnis zu erhalten, wird insgesamt etwa dieselbe Anzahl an Pol- und Nullstellen benötigt. Allgemein hängt die Anzahl von der gewünschten Qualität des Fits, sowie der Auflösung der gemessenen HRTF ab. Zur Evaluierung des entwickelten Algorithmus wurde die Variante mit einer Unterteilung in vier Frequenzbereiche mit einem herkömmlichen Algorithmus verglichen. Die Kriterien der Interauralen Zeit differenz (ITD), der Interauralen Pegeldifferenz (ILD) , monauraler Merkmale und der Spektralen Differenz wurden hierbei berücksichtigt. Die Resultate dieses Vergleichs zeigen, dass beide Algorithmen bei identischer Anzahl an Pol- und Nullstellen ähnliche Ergebnisse liefern. Wobei die gefitteten HRTFs des herkömmlichen Algorithmus in den tieferen Frequenzbereichen etwas bessere und die des neu entwickelten bei höheren Frequenzen bessere Resultate liefern. Somit wird die Phase bei höheren Frequenzen exakter rekonstruiert. Ii