論文の概要: HRTF upsampling with a generative adversarial network using a gnomonic equiangular projection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05812v2
• Date: Tue, 27 Feb 2024 13:40:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 22:46:25.120415
• Title: HRTF upsampling with a generative adversarial network using a gnomonic equiangular projection
• Title（参考訳）: gnomonic equiangular projectionを用いた生成逆ネットワークを用いたhrtfアップサンプリング
• Authors: Aidan O. T. Hogg, Mads Jenkins, He Liu, Isaac Squires, Samuel J. Cooper and Lorenzo Picinali
• Abstract要約: 本稿では、HRTFアップサンプリングにGAN(Generative Adversarial Network)を適用する方法について述べる。 畳み込み型超解像生成対向ネットワーク(SRGAN)を用いてHRTFデータを直接利用するための新しい手法を提案する。 実験の結果, 提案手法は, 対数スペクトル歪み(LSD)と局所化性能において, 3つの基準線すべてより優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.921666645870036
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An individualised head-related transfer function (HRTF) is very important for creating realistic virtual reality (VR) and augmented reality (AR) environments. However, acoustically measuring high-quality HRTFs requires expensive equipment and an acoustic lab setting. To overcome these limitations and to make this measurement more efficient HRTF upsampling has been exploited in the past where a high-resolution HRTF is created from a low-resolution one. This paper demonstrates how generative adversarial networks (GANs) can be applied to HRTF upsampling. We propose a novel approach that transforms the HRTF data for direct use with a convolutional super-resolution generative adversarial network (SRGAN). This new approach is benchmarked against three baselines: barycentric upsampling, spherical harmonic (SH) upsampling and an HRTF selection approach. Experimental results show that the proposed method outperforms all three baselines in terms of log-spectral distortion (LSD) and localisation performance using perceptual models when the input HRTF is sparse (less than 20 measured positions).
• Abstract（参考訳）: 個人化された頭部関連伝達関数(HRTF)は、現実的な仮想現実(VR)と拡張現実(AR)環境を作成する上で非常に重要である。 しかし、高品質のHRTFを音響的に測定するには高価な機器と音響実験室が必要だ。 これらの制限を克服し、この測定をより効率的にするために、高分解能HRTFが低分解能のHRTFから生成される過去に利用されてきた。 本稿では,hrtfアップサンプリングにgans(generative adversarial network)を適用する方法を示す。 本稿では,畳み込み型超解像生成対向ネットワーク(SRGAN)を用いてHRTFデータを直接利用するための新しい手法を提案する。 この新しいアプローチは、barycentric upsampling、 sphere harmonic (sh) upsampling、hrtf selection approachの3つのベースラインに対してベンチマークされている。 実験の結果,入力hrtfがスパース(測定位置20以下)である場合,対数スペクトル歪み(lsd)および知覚モデルを用いた局所化性能において,提案手法が3つのベースラインを上回った。

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