Suréchantillonnage spatial des fonctions de transfert liées à la tête à l'aide d'un réseau de neurones informé par la physique

Les fonctions de transfert liées à la tête (HRTF) capturent les informations qu'une personne utilise pour localiser les sources sonores dans l'espace, et sont donc cruciales pour créer des expériences acoustiques virtuelles personnalisées. Cependant, les systèmes de mesure HRTF pratiques peuvent seulement mesurer les HRTF d'une personne de manière éparse, ce qui nécessite un suréchantillonnage HRTF. Cet article propose une méthode de suréchantillonnage HRTF à l'aide d'un réseau de neurones informé par la physique (PINN). Le PINN exploite l'équation de Helmholtz, l'équation régissant la propagation des ondes acoustiques, pour régulariser le processus de suréchantillonnage. Cela aide à la génération de suréchantillonnages physiquement valides qui se généralisent au-delà de la HRTF mesurée. De plus, la taille (largeur et profondeur) du PINN est définie en fonction de l'équation de Helmholtz et de ses solutions, les harmoniques sphériques (SH). Cela permet au PINN d'avoir un niveau approprié de puissance d'expression et donc de ne pas souffrir du problème de sur-ajustement. Étant donné que le PINN est conçu indépendamment de tout jeu de données HRTF spécifique, il offre une plus grande généralisabilité par rapport aux méthodes purement guidées par les données. Des expériences numériques confirment la meilleure performance de la méthode PINN pour le suréchantillonnage HRTF dans des scénarios d'interpolation et d'extrapolation par rapport à la méthode SH et à la méthode de champ HRTF.