Análisis y síntesis de audio espacial usando análisis de componentes principales

Escobar Castro, Boris Javier

2019-07-24T18:33:09Z

T-IE/4922/CD 9856
Escobar Castro, B. J. (2019). Análisis y síntesis de audio espacial usando análisis de componentes principales. 81 hojas. Quito : EPN.

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Grijalva Arévalo, Felipe Leonel, director

Spatial audio is a set of techniques that aims to simulate sound sources located in a specific position of space. This is achieved thanks to the HRTFs that model the anatomical characteristics of a person and their interaction with the incident sound field. This project presents a study on the analysis and synthesis of Head-Related Transfer Functions (HRTFs) through Principal Component Analysis (PCA). With this aim, we start with a bibliographical research on spatial audio, HRTFs and PCA. The results obtained show that the azimuth angles are strongly correlated with the principal components of PCA, while the elevation angles are poorly described by them. Lastly, the cross-validation error used in the synthesis shows that there is greater spectral distortion in the listener's ipsilateral. Finally, and considering the spectral distortion obtained in the synthesis, we conclude that PCA correctly captures relevant information from the HRTFs.

El audio espacial es un conjunto de técnicas que tiene como fin simular fuentes de sonido ubicadas en una posición específica del espacio. Esto se consigue gracias a las Funciones de Transferencia Derivadas de la Cabeza (Head-Related Transfer Functions, HRTF) que modelan las características anatómicas de una persona y su interacción con fuentes de sonido. El presente proyecto muestra un estudio sobre el análisis y síntesis de HRTFs mediante el análisis de componentes principales (Principal Component Analysis, PCA). Con este objetivo en mente, partimos de una investigación bibliográfica sobre el audio espacial, las HRTFs y PCA. En el análisis, se determinó el número de componentes principales que permitan conservar el 95 % de la información de las HRTFs originales. Seguido de esto, se evaluó el desempeño en la síntesis al reconstruir las HRTFs a partir de su representación en baja dimensionalidad. Los resultados obtenidos muestran que los ángulos de azimut están fuertemente correlacionados con las componentes principales de PCA, mientras que los ángulos de elevación son pobremente descritos por las mismas. Finalmente, y considerando la distorsión espectral obtenida en la síntesis concluimos que PCA captura de forma correcta información relevante de las HRTFs.

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