Artificial neural networks applied to the modeling of head related impulse response to generate auralization

Um dos objetivos do desenvolvimento e do aperfeiçoamento de técnicas em sistemas de geração de aurilização consiste em reduzir o custo computacional e garantir a qualidade da simulação acústica. Para obter a aurilização é necessário, além de um som anecoico, a determinação das respostas impulsivas biauriculares da sala (BRIRs), para um determinado par fonte-receptor. Nesse sentido, uma maneira de reduzir a complexidade de tais sistemas é diminuindo o custo computacional do cálculo da modificação espectral das respostas impulsivas associadas à cabeça (HRIRs). Para isso, neste trabalho, foram utilizadas as redes neurais do tipo RBF para substituir o método tradicional. Para cobrir todo o espaço auditivo de recepção, um conjunto de redes neurais artificiais foi adotada, sendo que cada rede atua em uma direção específica. Cada rede neural tem como entrada o espectro do raio sonoro em bandas de oitava e como saída a HRIR filtrada da direção correspondente. A estratégia do treinamento dessas redes neurais, a implementação das redes, do modelo e das observações são apresentadas. Através do método proposto obteve-se uma redução do custo computacional de aproximadamente de 70% em relação ao método tradicional, a qual representa uma importante redução na implementação dos sistemas de aurilização. Para verificar a eficiência da abordagem, foram realizadas diversas comparações entre as HRIRs filtradas utilizando as redes RBF e o método tradicional. A similaridade entre os resultados foi avaliada a partir do cômputo do coeficiente de correlação cruzada normalizada. Os resultados simulados demonstram a eficiência da técnica que utiliza as redes neurais, pois esses apresentam valores de correlações próximos de um. Foram observadas discrepâncias em apenas algumas componentes de fase das HRTFs, para algumas direções, no entanto, estes erros não são apreciáveis. São apresentados, também, alguns resultados da intercomparação internacional de simuladores de acústica de salas, denominado Round Robin on Auralization. Para o cálculo das BRIRs foram utilizados o simulador de acústica de salas RAIOS (Room Acoustics Integrated and Optimized Software) e as redes RBF. Os resultados simulados e medidos são comparados e discutidos.One of the objectives of the development and improvement of techniques in systems of generation of aurilization consists in the reduction of computational cost and to guarantee the quality of acoustic simulation. In order to obtain the auralization, it is necessary, besides an anechoic sound, the determination of the binaural room impulsive responses (BRIRs), for a determined pair of source-receiver. In this sense, one way to reduce the complexity of such systems is to reduce the computational cost of calculating the spectral modification of the head-related impulse responses (HRIRs). For this, in this work, the RBF neural networks were used to replace the traditional method. To cover the entire auditory reception space, a set of artificial neural networks was adopted, each network acting in a specific direction. Each neural network has as input the acoustic rays spectrum in octave bands and as output the filtered HRIR of the corresponding direction. The strategy of training these neural networks, the implementation of the networks, the model and the observations are presented. By means of the proposed method, a computational cost reduction of approximately 70% was obtained in relation to the traditional method, which represents a significant reduction in the implementation of the auralization systems. To verify the efficiency of the approach, several comparisons were made between the filtered HRIRs using the RBF neural networks and the traditional method. The similarity between the results was evaluated from the normalized cross-correlation coefficient. The simulated results demonstrate the efficiency of the technique using the neural networks, since these have values of correlations close to one. Only a discrepancy in some phase components of HRTFs has been observed for some directions, however, these errors are unnoticeable. Also presented are some results of the international intercomparison of room acoustics simulators, called Round Robin on Auralization. For the calculation of the BRIRs, the code RAIOS (Room Acoustics Integrated and Optimized Software) and the RBF neural networks were used. The simulated and measured results are compared and discussed