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Optimizations of multi-channel binaural formats based on statistical analysis

Type

text
 

Genre(s)

article
 

Forme(s)

document imprimé
 

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Identification

Titre

Optimizations of multi-channel binaural formats based on statistical analysis
 

Nom(s)

Rio, Emmanuel (auteur)
 
Warusfel, Olivier (auteur)
 

Publication

Seville, Espagne , 2002
 

Description

Sujet(s)

binaural   multi-channel   multi-canal   PCA   ACP
 

Résumé

[FRANÇAIS] La décomposition linéaire des fonctions de transfert associées à la tête (HRTFs) au moyen d'une analyse statistique permet de définir des formats intermédiaires multi-canaux pour le rendu binaural de scènes sonores. Le contexte de la réalité augmentée souligne les avantages de tels formats en terme d'efficacité d'implémentation, de scalabilité, d'encodage universel et de décodage avec adaptation individuelle. L'élaboration de fonctions universelles d'encodage peut être optimisée avec un contrôle sur la performance de la reconstruction selon les dimensions fréquentielle et spatiale. Une fois que le format multi-canal résultant est déterminé, des méthodes peuvent être trouvées afin de permettre l'adaptation individuelle des indices de localisation temporels et spectraux. [ENGLISH] Linear decomposition of Head Related Transfer Functions (HRTFs) through statistical analysis allows defining multi-channel intermediate formats for binaural rendering of audio scenes. The context of augmented reality highlights the advantages of such formats in terms of computational efficiency, scalability, universal encoding and individually adapted decoding. The design of universal encoding functions can be optimized with control on the reconstruction performance on frequency and spatial dimensions. Once the resulting multi-channel format is determined, methods can be found in order to allow individual adaptation of temporal and spectral localization cues.
 

Note(s)

Contribution au colloque ou congrès : FORUM ACUSTICUM SEVILLA 2002
 

Localisation

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Identifiant OAI

 

Date de la notice

2014-10-31 01:00:00
 

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