Unité mixte de recherche Ircam-cnrs

2.5.1.4Technologies binaurales

La technologie de reproduction binaurale reste à ce jour la seule approche permettant d’assurer la reconstruction exacte des indices responsables de la localisation auditive. Elle constitue l’outil privilégié pour le volet de recherche expérimentale lié à la cognition spatiale en contexte multi-sensoriel et plus généralement pour les applications audio interactives ou de réalité virtuelle. Une série d’études portant sur l’optimisation des procédures de mesures, d’analyse ou d’implémentation des fonctions de transfert de tête (HRTFs) ont été menées dans le cadre de la thèse de Khoa-Van Nguyen [Nguyen12a]. Ces travaux étaient motivés par les applications ou expériences développées dans le cadre des projets IST-CROSSMOD, IST-SAME et ANR-Eartoy. Un travail théorique et expérimental a été consacré à l’estimation de HRTFs en champ proche. Il consiste à mener une décomposition de la fonction de directivité de la tête dans le domaine Fourier sphérique à partir de mesures effectuées à une distance de référence et à effectuer une propagation radiale jusqu’à une distance supérieure ou inférieure à l’aide des fonctions de Hankel. Cette approche a fait l’objet de différentes publications [Pollow 12a ; Nguyen 10b] et s’est montrée légèrement supérieure aux modèles de correction de distance décrits dans la littérature (Brungart 99, Romblom 08).
La représentation de la dépendance spatiale des HRTFs dans le domaine des harmoniques sphériques offre plus généralement un cadre intéressant pour mener des opérations de transformation (rotation, interpolation spatiale) ou d’encodage (Larcher et al. 00, Evans et al. 98, Duraiswami et al. 04). L’analyse par transformée en harmoniques sphériques doit être effectuée de manière séparée sur la magnitude et sur l’information de phase des réponses. Pour traiter les problèmes de déroulement de la phase, de sorte à assurer la continuité de la fonction sur la sphère, nous nous sommes inspirés des méthodes développées en recherche graphique et qui opèrent dans le domaine spatial (Constantini et al. 2002). La transposition de ces méthodes pour l’analyse des HRTFs montre de bons résultats et permet de minimiser l’ordre de décomposition nécessaire. Ainsi, une base de données de HRTFs mesurées sur une grille de 1024 directions peut être représentée efficacement avec une décomposition à l’ordre 5, c’est à dire avec 36 composantes [Zaar 12b].