EP2258119A1 - Procede et dispositif pour la determination de fonctions de transfert de type hrtf - Google Patents

Procede et dispositif pour la determination de fonctions de transfert de type hrtf

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EP2258119A1
EP2258119A1 EP09714694A EP09714694A EP2258119A1 EP 2258119 A1 EP2258119 A1 EP 2258119A1 EP 09714694 A EP09714694 A EP 09714694A EP 09714694 A EP09714694 A EP 09714694A EP 2258119 A1 EP2258119 A1 EP 2258119A1
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EP
European Patent Office
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functions
directivity
measured
hrtf
directivity functions
Prior art date
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EP09714694A
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EP2258119B1 (fr
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Pierre Guillon
Rozenn Nicol
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Orange SA
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France Telecom SA
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Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04S—STEREOPHONIC SYSTEMS 
    • H04S7/00—Indicating arrangements; Control arrangements, e.g. balance control

Definitions

  • the present invention relates to transfer functions specific to each individual and defining the spatial hearing characteristics of this individual taking into account in particular the reflections related to his morphology.
  • HRTF transfer functions for "Head Related Transfer Functions”.
  • the invention fits in particular in the context of telecommunication services offering a spatialized reproduction of sound, as for example in the case of an audio-conference between several speakers, a movie trailer or broadcast any type of multichannel audio content.
  • the invention also applies in the case of telecommunication terminals, including mobile terminals, for which it is envisaged a sound reproduction with a stereo headset allowing the listener to position the sound sources in the space.
  • Binaural synthesis is based on the use of so-called "binaural" filters, which reproduce the acoustic transfer functions between the sound source (s) and the listener's ears. These filters are used to simulate auditory location indices that allow a listener to locate sound sources in real listening situations.
  • the techniques related to binaural synthesis are therefore based on a pair of binaural signals that feeds a rendering system. These two binaural signals can be obtained by signal processing, by filtering a monophonic signal by binaural filters that reproduce the properties of acoustic propagation between the source placed at a given position and the two ears of a listener.
  • Such a binaural synthesis can be used for different renditions such as for example a reproduction using a headset with two earpieces, or two speakers.
  • the objective is the reconstruction of a sound field at the ears of a listener practically identical to that which would have induced the real sources in space.
  • Binaural filters take into account all the acoustic phenomena that modify the acoustic wave in its path between the source and the ears of the listener. These phenomena include diffraction by the head and reflections on the auditory flag and the upper torso.
  • acoustic phenomena vary according to the position of the sound source with respect to the listener and these variations allow the listener to locate the source in the space. Indeed, these variations determine a kind of acoustic coding of the position of the source.
  • the auditory system of an individual knows, by learning, to interpret this coding to locate the sound sources. Nevertheless, the acoustic phenomena of diffraction / reflection depend strongly on the morphology of the individual.
  • a quality binaural synthesis is therefore based on binaural filters that best reproduce the acoustic coding naturally produced by the listener's body, taking into account the individual characteristics of its morphology. When these conditions are not respected, there is a deterioration in performance binaural rendering, which results in particular intracranial perception of sources and confusion between the front and rear locations.
  • these filters represent acoustic transfer functions or HRTF transfer functions which model the transformations generated by the torso, the head and the horn of the listener on the signal coming from a sound source.
  • HRTF transfer functions which model the transformations generated by the torso, the head and the horn of the listener on the signal coming from a sound source.
  • Each sound source position is associated with a pair of functions
  • HRTF one for each ear.
  • these HRTF transfer functions carry the acoustic fingerprint of the morphology of the individual on which they were measured.
  • the HRTF transfer functions are obtained during a measurement phase. Initially, a selection of directions is fixed that covers more or less finely the entire space surrounding the listener. For In each direction, the left and right HRTFs are measured by means of microphones inserted at the entrance of the auditor's ear canal. In general, a sphere centered on the listener is defined.
  • an object of the present invention is to provide listener-specific HRTF transfer functions by performing a reduced number of measurements for that listener and exceeding the limits of the statistical learning models.
  • the subject of the present invention is a method for determining transfer functions of the HRTF type for an individual comprising a measurement, for a first number of directions, of HRTF transfer functions specific to said individual, a mapping directivity functions associated with said HRTF type functions measured with reference directivity functions associated with reference HRTF transfer functions, said reference HRTF type functions being determined for a second greater number of directions than said first HRTF number of directions and a reconstruction of the directivity functions measured from said reference directivity functions.
  • the reconstructed HRTF transfer functions associated with the reconstructed directivity functions are expressed over a larger number of directions than the measured transfer functions.
  • the method comprises a prior phase comprising a determination of said reference HRTF transfer functions for a plurality of individuals, according to a plurality of frequencies and said second number of directions, an evaluation of similarity. between directivity functions associated with said reference HRTF functions, classification of said directivity functions into groups according to their similarities, selection of a representative directivity function for each group, and modification of the directivity functions to minimize a offset with their respective representative directivity functions and form the reference directivity functions.
  • Such an embodiment makes it possible to take into account spatial characteristics of the directivity functions.
  • said evaluation of similarity between the directivity functions is based on a similarity criterion representative of independent similarities with respect to rotational offsets of said directivity functions.
  • said mapping comprises an evaluation of a spatial similarity between the measured directivity functions and the directivity functions representative of the reference directivity function groups, an association of the measured directivity functions with the directivity function groups of the reference directivity function groups. reference according to said similarity assessment, a modification of the directivity functions measured to minimize a spatial shift with the directivity functions representative of the associated groups.
  • the measured directivity functions can more easily be expressed according to the reference directivity functions.
  • the method further comprises a modification of the directivity functions measured at the end of said reconstruction to at least partially compensate for the minimization of the spatial shift.
  • said reconstruction of the measured directivity functions comprises a determination of reconstruction directivity functions among the reference directivity functions of the group associated with the current measured directivity function, a determination of a vector base of reconstruction from said reconstruction directivity functions and an expression of said current measured directivity function on said reconstruction vector basis.
  • the measured directivity functions are reconstructed on a basis of eigenvectors corresponding to reference directivity functions.
  • the determination of the reconstruction directivity functions comprises an interpolation from the reference directivity functions at least for the directions of the measured directivity functions.
  • Such an embodiment makes it possible to ensure a vectorial correspondence between the measured directivity functions and the reconstruction directivity functions.
  • said expression of the directivity functions measured on said reconstruction vector base comprises an approximation based on information derived from said reconstruction directivity functions and information derived from said measured directivity functions.
  • the method further comprises a modification of the reconstructed directivity functions to at least partially compensate for said approximation.
  • the invention relates to a corresponding device and a computer program, characterized in that it comprises code instructions for implementing the method described above, when it is executed by a computer of this type. computer.
  • FIGS. 1A and 1B represent flowcharts of the method according to one embodiment of the invention.
  • FIG. 2 represents a block diagram of an implementation system of the invention.
  • This method starts with a preliminary phase 2 of determining a database of HRTF type reference functions.
  • This prior phase comprises an acquisition 4 of HRTF type transfer functions for a plurality P of individuals according to a plurality M of frequencies and a plurality H of directions. For example, the measurements concern several hundred individuals each having been measured over a thousand directions in the audible frequency band.
  • This database may consist of non-homogeneous measurements, that is to say made in different environments at different times.
  • the directivity characteristics of HRTF transfer functions are used. This amounts to considering the HRTF transfer functions as directivity functions.
  • Each directivity function represents the module of a transfer function of the HRTF type for a given frequency and evaluated on the N points of the space. The method therefore has 2 * P * M directivity functions. The directivity functions being directly extracted from HRTF functions, no specific step is required at this level.
  • a spatial similarity of the directivity functions is then evaluated during a step 6. This evaluation is performed by a comparison of the two-to-two directivity functions independently of their frequency. The results form a symmetric similarity matrix of size (2 * P * M) x
  • the similarity measure is the maximum of the normalized spherical inter-correlation on R G S ⁇ (3). Normalized spherical inter-correlation is defined at close R rotation.
  • D m ⁇ m (R) is a so-called Wigner-D function as described for example in the document Kostelec, PJ. and DN Rockmore, "FFTs on the Rotation Group” Santa Fe Institute Working Papers Series, 2003.
  • the denominator is calculated directly and the numerator is expressed as an inverse Fourier transform on the group SO (3) as defined in the document cited previously. The implementation of this calculation is therefore feasible without difficulty from fast FFT algorithms. As a result, this calculation and the discrete sampling of the rotations are achievable quickly.
  • the evaluation of the similarities 6 is followed by a classification 8 to form K groups or clusters of directivity functions according to their similarities. Various classification algorithms can be used for carrying out this step.
  • the classification is a spectral classification such as that described in the document by Von Luxburg, U., "A Tutohal on Spectral Clustering. Statistics and Computing »2007 17 (4) p. 395- 416.
  • the directivity functions are considered as the nodes of a graph which it is a question of partitioning. Each edge of this graph is weighted by the value of the similarity between its extremities.
  • the matrix expressing the Laplacian of the graph is decomposed into eigenvalues, and the K groups are obtained by a classification algorithm such as the algorithm called k-means applied in the representation space that constitute the K first eigenvectors of the Laplacian.
  • An example of a k-means algorithm is described in MacQueen, J. B. "Some methods for classification and analysis of multivahate observations" in Proceedings of 5-th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability 1967.
  • the classification is followed by a selection 10, for each group, of a representative directivity function.
  • the representative function of a group is the directivity function whose average similarity with the other directivity functions of the group is the strongest.
  • the representative function is the directivity function which has the lowest Euclidean distance with the other functions of the group.
  • Other selection principles can be used.
  • the preliminary phase 2 includes a modification or transformation
  • this minimization is a spatial rotation applied to each directivity function to maximize its similarity with the function representative of the corresponding group. This operation makes it possible to reduce the spatial differences of the directivity functions, these differences resulting from a different orientation of auditory flags which are otherwise structurally similar.
  • a first estimate of the optimal rotation Ro of alignment is the rotation R which maximizes the normalized spherical inter-correlation described with reference to step 6.
  • the estimate of R is improved in the case where the calculation of this rotation R by IFFT on SO (3) is only carried out on a limited sampling of the group of rotations SO (3).
  • Minimization is then improved by exploring the SO (3) space according to a gradient descent algorithm, such as that proposed in the document by Chirikjian, G. S., et al. Rotational matching problems International Journal of
  • the rotation is initialized and the algorithm converges to an optimal solution by minimizing the cost function equal to the opposite of normalized spherical inter-correlation.
  • the method therefore has reference directivity functions which are grouped into groups corresponding to structurally similar hearing instruments.
  • This phase comprises a measurement or acquisition of HRTF type transfer functions specific to a listener. These transfer functions acoustic or HRTF are measured according to conventional methods for a plurality n of directions and a plurality JW of frequencies.
  • the number of directions n is less than the number of directions measured H during the collection 4.
  • the number of directions in the measurement 14 is ten times less than the number of directions in the collection 4.
  • the method uses measured directivity functions associated with measured HRTF transfer functions. These directivity functions are extracted directly from the measured HRTF transfer functions without requiring any particular step. The method thus has 2 * M 'measured directivity functions.
  • the method then comprises a mapping between the measured directivity functions and the reference directivity functions.
  • This mapping starts with an evaluation 22 of the similarities between the measured directivity functions and the directivity functions representative of the reference directivity function groups.
  • the evaluation 22 comprises a comparison in pairs and independently of the frequency, the measured directivity functions and the directivity functions representative of the groups. In the embodiment described, this comparison is based on the same measure of similarity as the comparison of step 6.
  • the evaluation 22 is followed by an association 24 of the directivity functions measured with the groups of reference directivity functions. More precisely, each measured directivity function is associated with the group from which the representative function with which the evaluation of similarity is maximal is derived.
  • This step is similar to a pattern recognition between the set, or the constellation, of the measured directivity functions and the reference directivity functions.
  • mapping 20 includes a modification 26 of the measured directivity functions to minimize a spatial shift with associated representative directivity functions.
  • each function of measured directivity is modified to increase its similarity with the representative directivity function associated with it.
  • This modification 26 is similar to the modification 12 described above.
  • the method comprises a reconstruction of the directivity functions measured from the reference directivity functions.
  • This reconstruction begins with a determination of 32 reconstruction directivity functions. These reconstruction directivity functions are determined, for a measured directivity function, from the reference directivity function group associated with this measured directivity function. In addition, the number of directions on which the reconstruction directivity functions are determined corresponds to the desired level of precision. In any case, this number must be greater than n the number of directions measured.
  • this determination firstly comprises an interpolation from the reference directivity functions. Indeed, except in a particular case, the reference directivity functions are not known exactly to the directions of the directivity functions measured.
  • the reconstruction directivity functions are determined by interpolation from the reference directivity functions of the associated group.
  • the sampling of the spatial environment obtained by the reference directivity functions is refined and resampled to include the measurement directions and to ensure a vectorial correspondence between the measured directivity functions and the reconstruction directivity functions.
  • Step 32 then comprises determining the reconstruction directivity functions for NT additional directions in order to achieve the desired level of accuracy.
  • the reconstruction directivity functions are also determined for the NT additional directions by interpolation from the reference directivity functions of the group associated with the measured directivity function. The objective of this interpolation is to obtain a homogeneous spatial distribution of the reconstruction directivity functions.
  • the additional directions are selected by triangulation on the space from the measurement directions.
  • each group reconstruction directivity function is represented as a vector v, each dimension of which is associated with a position on the sphere, and each component of which is the value taken by this directivity function in these positions.
  • X ⁇ x ⁇ , x 2 , ..., x m ).
  • the eigenvector base for the S - diagi ⁇ ⁇ reconstruction is extracted from this matrix.
  • this step can be performed via a singular value decomposition of the matrix X as described in the Press document,
  • the basis of the eigenvectors of each measured directivity function is constructed and ordered so that the vectors hierarchically express a decreasing share of the variability of the analyzed data.
  • the first g vectors with q ⁇ m-1 are preserved.
  • the method comprises, during a step 36, an expression of the directivity functions measured on the basis of eigenvectors associated with the group identified for the current measured function.
  • it is a projection of each measured directivity function performed on the common dimensions at the base of eigenvectors.
  • the projection is regularized in order to make a compromise between the accuracy of the reconstruction at the measurement points and the likelihood of the result.
  • This projection is used to express the directivity functions measured in the form of linear combinations of the reconstruction vectors. Since the vectors are defined on a greater number of directions than the measured directivity functions, the reconstructed directivity functions have a spatial resolution greater than the measured directivity functions.
  • the regularized projection is carried out according to a method proposed by Blanz et al in the document "Reconstructing the Complete 3D Shape of Faces of Partial Information". it + ti, Informationstechnik und Technische Informatik, 2002. 44 (6).
  • Blanz et al in the document "Reconstructing the Complete 3D Shape of Faces of Partial Information”. it + ti, Informationstechnik und Technische Informatik, 2002. 44 (6).
  • the result is guaranteed to be a compromise between probability of the result and precise reconstruction at the measuring points, via the setting of a single parameter.
  • L is formed by concatenation of the identity matrix of dimension (n) x (n) with the null matrix of dimension (n) x (N') ).
  • r low the vector of dimension n, whose components are the values of the directivity function measured at the n points of the sphere. According to the algorithms proposed by Blanz et al, the solution that maximizes the probability of high-resolution r hgh reconstruction, is written:
  • the method then comprises a step 40 of modifying the reconstructed directivity functions.
  • This step applies an inverse modification to the modification of step 26 and makes it possible to cancel the effects of the previously applied rotations to minimize a spatial shift between the measured directivity functions and the directivity functions representative of the reference directivity function groups. .
  • the method also comprises a correction 42 of the compromise made during the projection during step 36.
  • a reconstruction error is evaluated at the measurement points by comparing the measured directivity functions and the reconstructed functions for these points. This error is then removed.
  • the reconstruction error can also be evaluated for additional directions to the measurement points.
  • this evaluation can be performed by interpolation according to the algorithms described in the publication by Wahba, G., "Spline interpolation and smoothing on the sphere. SIAM J. Sci. Stat. Comp., 1981. 2: p. 5-14.
  • the reconstructed HRTF transfer functions are obtained directly using the coefficients of the reconstructed directivity functions.
  • the directivity functions correspond to a particular reading of the values of transfer functions of HRTF type.
  • the reconstruction of the directivity functions therefore automatically leads to the reconstruction of the transfer functions of the HRTF type.
  • the method of the invention makes it possible to reconstruct the HRTF transfer functions specific to an individual with a fine spatial resolution from HRTF type transfer functions measured on a coarse sampling of directions. This makes it possible to simplify and reduce the constraints of the procedure for acquiring HRTF transfer functions specific to a listener. In addition, with respect to statistical learning models, information from physical phenomena and the spatial structure of HRTF transfer functions are taken into account.
  • the individualization parameters of the model are HRTF transfer functions measured on the individual and are more reliable parameters than morphological parameters.
  • the device is adapted to implement the preliminary and operational phases. It is connected to a database 44 of reference HRTF type functions and to a database 46 of measured HRTF type functions. In addition, in the embodiment described, these databases are directly modified during operation of the device.
  • the device 50 comprises as input a module 52 for evaluation of similarities adapted to perform comparisons of the directivity functions as described in steps 6 and 14 with reference to FIGS. 1A and 1B.
  • the module 52 is connected to a classifier 54 adapted to implement the step 8 of classification of the reference directivity functions into groups according to their similarities.
  • the module 54 is connected to a selector 56 capable of selecting 10 directivity functions representative of the groups of reference directivity functions.
  • the selector 56 is connected to a transformation module 58 adapted to perform an operation of minimizing a spatial shift and thus able to implement step 12.
  • this same module 58 is also able to implement step 26.
  • comparison module 52 is also connected to an association module 60 which is adapted to implement the step 24 described with reference to FIG. 1 B.
  • This module 60 is connected at the output to the transformation module 58 Consequently, the modules 52 to 58 make it possible to implement steps 2 and 20 of the method as described above with reference to FIGS. 1A and 1B.
  • the device 60 also comprises a module 62 able to carry out the reconstruction operations of the step 30 as described with reference to FIG. 1B.
  • This module 62 is connected at the output to a module 64 performing the inverse transformation of the module 58 in order to implement step 40 of the method of the invention.
  • the device 50 also comprises a corrector 66 implementing step 42.
  • the various elements described are computer programs or subprograms comprising code instructions for the implementation of the method as described above when these instructions are executed by a computer computer.

Landscapes

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Abstract

Ce procédé de détermination de fonctions de transfert de type HRTF pour un individu comprend: -une mesure (14), pour un premier nombre de directions, de fonctions de transfert de type HRTF spécifiques audit individu; -une mise en correspondance (20) de fonctions de directivité associées auxdites fonctions de type HRTF mesurées avec des fonctions de directivité de référence associées à des fonctions de transfert de type HRTF de référence, lesdites fonctions de type HRTF de référence étant déterminées pour un second nombre de directions supérieur audit premier nombre de directions; et -une reconstruction (30) des fonctions de directivité mesurées à partir desdites fonctions de directivité de référence.

Description

PROCEDE ET DISPOSITIF POUR LA DETERMINATION DE FONCTIONS DE
TRANSFERT DE TYPE HRTF
La présente invention concerne des fonctions de transfert spécifiques à chaque individu et définissant les caractéristiques spatiales d'audition de cet individu en prenant en compte notamment les réflexions liées à sa morphologie.
Ces fonctions sont classiquement appelées fonctions de transfert de type HRTF pour « Head Related Transfer Functions ».
L'invention s'inscrit en particulier dans le cadre de services de télécommunication proposant une restitution spatialisée du son, comme par exemple dans le cas d'une audioconférence entre plusieurs locuteurs, d'une diffusion de bande annonce de cinéma ou d'une diffusion de tout type de contenu audio multicanal. L'invention s'applique également dans le cas de terminaux de télécommunication, notamment mobiles, pour lesquels il est envisagé un rendu sonore avec un casque d'écoute stéréophonique permettant à l'auditeur de positionner les sources sonores dans l'espace.
Une technique utilisant les fonctions de transfert de type HRTF est la synthèse binaurale. La synthèse binaurale repose sur l'utilisation de filtres dits "binauraux", qui reproduisent les fonctions de transfert acoustiques entre la ou les sources sonores et les oreilles de l'auditeur. Ces filtres servent à simuler des indices de localisation auditive qui permettent à un auditeur de localiser les sources sonores en situation d'écoute réelle.
Les techniques liées à la synthèse binaurale sont donc basées sur une paire de signaux binauraux qui alimente un système de restitution. Ces deux signaux binauraux peuvent être obtenus par traitement du signal, en filtrant un signal monophonique par les filtres binauraux qui reproduisent les propriétés de la propagation acoustique entre la source placée à une position donnée et les deux oreilles d'un auditeur.
Une telle synthèse binaurale peut être utilisée pour différentes restitutions comme par exemple une restitution à l'aide d'un casque avec deux oreillettes, ou deux haut-parleurs. L'objectif est la reconstruction d'un champ sonore au niveau des oreilles d'un auditeur pratiquement identique à celui qu'auraient induit les sources réelles dans l'espace.
Les filtres binauraux prennent en compte l'ensemble des phénomènes acoustiques qui modifient l'onde acoustique dans son trajet entre la source et les oreilles de l'auditeur. Ces phénomènes comprennent notamment la diffraction par la tête et les réflexions sur le pavillon auditif et le haut du torse.
Ces phénomènes acoustiques varient selon la position de la source sonore par rapport à l'auditeur et ces variations permettent à l'auditeur de localiser la source dans l'espace. En effet, ces variations déterminent une sorte de codage acoustique de la position de la source. Le système auditif d'un individu sait, par apprentissage, interpréter ce codage pour localiser les sources sonores. Néanmoins, les phénomènes acoustiques de diffraction/réflexion dépendent fortement de la morphologie de l'individu. Une synthèse binaurale de qualité repose donc sur des filtres binauraux qui reproduisent au mieux le codage acoustique que produit naturellement le corps de l'auditeur, en prenant en compte les spécificités individuelles de sa morphologie. Lorsque ces conditions ne sont pas respectées, on observe une dégradation des performances du rendu binaural, qui se traduit notamment par une perception intracrânienne des sources et des confusions entre les localisations avant et arrière.
Ainsi, ces filtres représentent les fonctions de transfert acoustiques ou fonctions de transfert de type HRTF qui modélisent les transformations engendrées par le torse, la tête et le pavillon de l'auditeur sur le signal provenant d'une source sonore. A chaque position de source sonore est associée une paire de fonction
HRTF, une pour chaque oreille. De plus, ces fonctions de transfert HRTF portent l'empreinte acoustique de la morphologie de l'individu sur lequel elles ont été mesurées.
De manière classique, les fonctions de transfert HRTF sont obtenues au cours d'une phase de mesure. On fixe initialement une sélection de directions qui couvre plus ou moins finement l'ensemble de l'espace entourant l'auditeur. Pour chaque direction, les HRTFs gauche et droite sont mesurées au moyen de microphones insérés à l'entrée du conduit auditif de l'auditeur. En général, on définit ainsi une sphère centrée sur l'auditeur.
Pour une mesure de bonne qualité, la mesure doit être réalisée dans une chambre anéchoïque, ou "chambre sourde" de sorte que seules les réflexions et phénomènes acoustiques liés à l'auditeur sont pris en compte. Au final, si N directions sont mesurées, on obtient, pour un auditeur donné, une base de données de 2N fonctions de transfert de type HRTF représentant, pour chaque oreille, chacune des positions des sources. Ces techniques nécessitent donc de réaliser les mesures sur l'auditeur. La durée de cette opération de mesure est très importante car il est nécessaire de mesurer un grand nombre de directions.
Il est donc souhaitable de réduire le nombre de mesures spécifiques à un auditeur tout en conservant une bonne qualité de modélisation. Des techniques d'apprentissage statistique visent ce problème. C'est le cas de la technique décrite dans le document de brevet FR 0500218. Toutefois, les solutions d'apprentissage statistique sont difficiles à ajuster et à améliorer car le lien entre les paramètres de l'algorithme d'apprentissage et leur impact sur les fonctions de transfert de type HRTF est difficile à appréhender. Dans ce contexte, un objet de la présente invention est de fournir des fonctions de transfert de type HRTF spécifiques à un auditeur en réalisant un nombre réduit de mesures pour cet auditeur et en dépassant les limites des modèles d'apprentissage statistique.
A cet effet, la présente invention a pour objet un procédé de détermination de fonctions de transfert de type HRTF pour un individu comprenant une mesure, pour un premier nombre de directions, de fonctions de transfert de type HRTF spécifiques audit individu, une mise en correspondance de fonctions de directivité associées auxdites fonctions de type HRTF mesurées avec des fonctions de directivité de référence associées à des fonctions de transfert de type HRTF de référence, lesdites fonctions de type HRTF de référence étant déterminées pour un second nombre de directions supérieur audit premier nombre de directions et une reconstruction des fonctions de directivité mesurées à partir desdites fonctions de directivité de référence.
En conséquence, les fonctions de transfert de type HRTF reconstruites associées aux fonctions de directivité reconstruites sont exprimées sur un nombre plus important de directions que les fonctions de transfert mesurées.
Dans un mode de réalisation particulier, le procédé comprend une phase préalable comprenant une détermination desdites fonctions de transfert de type HRTF de référence pour une pluralité d'individus, selon une pluralité de fréquences et ledit second nombre de directions, une évaluation d'une similitude spatiale entre des fonctions de directivité associées auxdites fonctions de type HRTF de référence, une classification desdites fonctions de directivité en groupes selon leurs similitudes, une sélection d'une fonction de directivité représentative pour chaque groupe, et une modification des fonctions de directivité pour minimiser un décalage spatial avec leurs fonctions de directivité représentatives respectives et former les fonctions de directivité de référence.
Un tel mode de réalisation permet de prendre en compte des caractéristiques spatiales des fonctions de directivité.
Dans un mode de réalisation particulier, ladite évaluation de similitude entre les fonctions de directivité est fondée sur un critère de similitude représentatif de similitudes indépendantes par rapport à des décalages par rotation desdites fonctions de directivité
Ceci permet de tirer avantage des caractéristiques physiques des pavillons auditifs dont les fonctions de directivité peuvent être similaires à des facteurs de rotation près. Avantageusement, ladite mise en correspondance comprend une évaluation d'une similitude spatiale entre les fonctions de directivité mesurées et les fonctions de directivité représentatives des groupes de fonctions de directivité de référence, une association des fonctions de directivité mesurées avec les groupes de fonctions de directivité de référence selon ladite évaluation de similitude, une modification des fonctions de directivité mesurées pour minimiser un décalage spatial avec les fonctions de directivité représentatives des groupes associés.
Ainsi mises en correspondance, les fonctions de directivité mesurées peuvent plus facilement être exprimées selon les fonctions de directivité de référence.
Dans un tel mode de réalisation, le procédé comprend en outre une modification des fonctions de directivité mesurées à l'issue de ladite reconstruction pour compenser au moins partiellement la minimisation du décalage spatial. Dans un mode de réalisation particulier, ladite reconstruction des fonctions de directivité mesurées comprend une détermination de fonctions de directivité de reconstruction parmi les fonctions de directivité de référence du groupe associé à la fonction de directivité mesurée courante, une détermination d'une base de vecteurs de reconstruction à partir desdites fonctions de directivité de reconstruction et une expression de ladite fonction de directivité mesurée courante sur ladite base de vecteurs de reconstruction.
Ainsi, les fonctions de directivité mesurées sont reconstruites sur une base de vecteurs propres correspondant à des fonctions de directivité de référence. Avantageusement, la détermination des fonctions de directivité de reconstruction comprend une interpolation à partir des fonctions de directivité de référence au moins pour les directions des fonctions de directivité mesurées.
Un tel mode de réalisation permet d'assurer une correspondance vectorielle entre les fonctions de directivité mesurées et les fonctions de directivité de reconstruction.
Dans un mode de réalisation particulier, ladite expression des fonctions de directivité mesurées sur ladite base de vecteurs de reconstruction comprend une approximation fondée sur des informations issues desdites fonctions de directivité de reconstruction et des informations issues desdites fonctions de directivité mesurées. Dans un tel mode de réalisation, le procédé comprend en outre une modification des fonctions de directivité reconstruites pour compenser au moins partiellement ladite approximation.
De manière correspondante, l'invention porte sur un dispositif correspondant et un programme d'ordinateur, caractérisé en ce qu'il comporte des instructions de code pour la mise en œuvre du procédé décrit précédemment, lorsqu'il est exécuté par un calculateur de cet ordinateur.
La présente invention sera mieux comprise à la lumière de la description et des figures annexées sur lesquelles : - les figures 1 A et 1 B représentent des organigrammes du procédé selon un mode de réalisation de l'invention ; et
- la figure 2 représente un schéma bloc d'un système de mise en œuvre de l'invention.
En référence aux figures 1 A et 1 B, on va maintenant décrire un procédé selon un mode de réalisation de l'invention.
Ce procédé débute par une phase préalable 2 de détermination d'une base de données de fonctions de type HRTF de référence. Cette phase préalable comprend une acquisition 4 de fonctions de transfert de type HRTF pour une pluralité P d'individus selon une pluralité M de fréquences et une pluralité H de directions. Par exemple, les mesures concernent plusieurs centaines d'individus chacun ayant fait l'objet de mesures sur un millier de directions dans la bande de fréquence audible. Cette base de données peut être constituée de mesures non homogènes, c'est-à-dire réalisées dans des environnements différents à des instants différents. Dans la suite du procédé, on utilise les caractéristiques de directivité des fonctions de transfert de type HRTF. Cela revient à considérer les fonctions de transfert de type HRTF sous la forme de fonctions de directivité. Chaque fonction de directivité représente le module d'une fonction de transfert de type HRTF pour une fréquence donnée et évaluée sur les N points de l'espace. Le procédé dispose donc de 2*P*M fonctions de directivité. Les fonctions de directivité étant directement extraites des fonctions de type HRTF, aucune étape spécifique n'est requise à ce niveau.
Une similitude spatiale des fonctions de directivité est ensuite évaluée au cours d'une étape 6. Cette évaluation est réalisée par une comparaison des fonctions de directivité deux à deux indépendamment de leur fréquence. Les résultats forment une matrice de similarité symétrique de taille (2*P*M) x
(2*P*M).
Dans le mode de réalisation décrit, la mesure de similarité est le maximum de l'inter-corrélation sphérique normalisée sur R G Sθ(3) . L'inter-corrélation sphérique normalisée est définie à une rotation R près.
En considérant f et g deux fonctions de directivité, centrées respectivement sur leur moyenne sur toute la sphère. Les fonctions f et g sont de bande limitée B, et sont telles que f,g e L2(s2) . L'inter-corrélation sphérique normalisée CR{f,g) entre f et g, pour une rotation AR donnée de la fonction g s'exprime comme suit :
$f.AR{g).dω CR{f, g) = j.g.dω
V Ω Ω
RG SO(3) , et AR : L2(S2) → L2(S2) est telle que ΛΛ(/)(ω) = /(i?-1(ω))
On peut exprimer f et g selon leur décomposition en harmoniques sphériques :
Alors l'inter-corrélation sphérique normalisée vaut :
Dans cette expression Dm ι m,(R) est une fonction dite de Wigner-D telle que décrite par exemple dans le document Kostelec, PJ. and D. N. Rockmore, « FFTs on the Rotation Group » Santa Fe Institute Working Papers Séries, 2003. Le dénominateur se calcule directement et le numérateur s'exprime comme une transformée de Fourier inverse sur le groupe SO(3) tel que définit dans le document cité précédemment. L'implémentation de ce calcul est donc réalisable sans difficulté à partir d'algorithmes rapides de FFT. En conséquence, ce calcul et l'échantillonnage discret des rotations sont réalisables rapidement. L'évaluation des similitudes 6 est suivie d'une classification 8 pour former K groupes ou clusters de fonctions de directivité selon leurs similitudes. Divers algorithmes de classification peuvent être utilisés pour la réalisation de cette étape.
Dans le mode de réalisation décrit, la classification est une classification spectrale telle que celle décrite dans le document de Von Luxburg, U., « A Tutohal on Spectral Clustering. Statistics and Computing » 2007 17(4) p. 395- 416. Les fonctions de directivité sont considérées comme les nœuds d'un graphe qu'il s'agit de partitionner. Chaque arête de ce graphe est pondérée par la valeur de la similarité entre ses extrémités. La matrice exprimant le Laplacien du graphe est décomposé en valeurs propres, et les K groupes sont obtenus par un algorithme de classification tel que l'algorithme appelé k-means appliqué dans l'espace de représentation que constituent les K premiers vecteurs propres du laplacien. Un exemple d'un algorithme dit k-means est décrit dans le document de MacQueen, J. B. « Some methods for classification and analysis of multivahate observations » dans Proceedings of 5-th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability 1967.
La classification est suivie d'une sélection 10, pour chaque groupe, d'une fonction de directivité représentative. Par exemple, la fonction représentative d'un groupe est la fonction de directivité dont la similarité moyenne avec les autres fonctions de directivités du groupe est la plus forte. Dans une variante, la fonction représentative est la fonction de directivité qui présente la plus faible distance euclidienne avec les autres fonctions du groupe. D'autres principes de sélection peuvent être utilisés.
Enfin, la phase préalable 2 comprend une modification ou transformation
12 des fonctions de directivité pour minimiser un décalage spatial entre les fonctions de directivité des groupes et les fonctions représentatives correspondantes.
Dans le mode de réalisation décrit, cette minimisation est une rotation spatiale appliquée à chaque fonction de directivité pour maximiser sa similarité avec la fonction représentative du groupe correspondant. Cette opération permet de réduire les différences spatiales des fonctions de directivité, ces différences résultant d'une orientation différente de pavillons auditifs qui sont par ailleurs structurellement semblables.
Plus précisément, une première estimation de la rotation optimale Ro d'alignement est la rotation R qui maximise l'inter-corrélation sphérique normalisée décrite en référence à l'étape 6. Avantageusement, l'estimation de R est améliorée dans le cas où le calcul de cette rotation R par IFFT sur SO(3) n'est réalisé que sur un échantillonnage limité du groupe des rotations SO(3). La minimisation est alors améliorée en explorant l'espace SO(3) selon un algorithme de descente du gradient, tel que celui proposé dans le document par Chirikjian, G. S., et al. « Rotational matching problems » International Journal of
Computational Intelligence and Applications, 2004. 4(4): p. 401-416.
La rotation est initialisée et l'algorithme converge vers une solution optimale en minimisant la fonction de coût égale à l'opposé de l'inter-corrélation sphérique normalisée. A l'issue de la phase préalable 2, le procédé dispose donc de fonctions de directivité de référence qui sont regroupées par groupes correspondant à des pavillons auditifs structurellement semblables.
En référence à la figure 1 B on va maintenant décrire une phase opérationnelle du procédé de l'invention. Cette phase comprend une mesure ou acquisition 14 de fonctions de transfert de type HRTF spécifiques à un auditeur. Ces fonctions de transfert acoustiques ou HRTF sont mesurées selon les méthodes classiques pour une pluralité n de directions et une pluralité JW de fréquences. Le nombre de directions n est inférieur au nombre de directions mesurées H lors de la collecte 4. Par exemple, le nombre de directions dans la mesure 14 est dix fois inférieur au nombre de directions dans la collecte 4.
Comme au cours de la phase préalable, le procédé utilise des fonctions de directivité mesurées associées aux fonctions de transfert de type HRTF mesurées. Ces fonctions de directivité sont extraites directement des fonctions de transfert de type HRTF mesurées sans nécessiter d'étape particulière. Le procédé dispose ainsi de 2*M' fonctions de directivité mesurées.
Le procédé comprend ensuite une mise en correspondance 20 entre les fonctions de directivité mesurées et les fonctions de directivité de référence.
Cette mise en correspondance débute par une évaluation 22 des similitudes entres les fonctions de directivité mesurées et les fonctions de directivité représentatives des groupes de fonctions de directivité de référence.
Comme pour l'évaluation 6, l'évaluation 22 comprend une comparaison deux à deux et indépendamment de la fréquence, des fonctions de directivité mesurées et des fonctions de directivité représentatives des groupes. Dans le mode de réalisation décrit, cette comparaison est fondée sur la même mesure de similitude que la comparaison de l'étape 6.
L'évaluation 22 est suivie d'une association 24 des fonctions de directivité mesurées avec les groupes de fonctions de directivité de référence. Plus précisément, chaque fonction de directivité mesurée est associée au groupe dont est issu la fonction représentative avec laquelle l'évaluation de similitude est maximale.
Cette étape s'apparente à une reconnaissance de formes entre l'ensemble, ou la constellation, des fonctions de directivité mesurées et des fonctions de directivité de référence.
Enfin, la mise en correspondance 20 comprend une modification 26 des fonctions de directivité mesurées pour minimiser un décalage spatial avec les fonctions de directivité représentatives associées. Ainsi, chaque fonction de directivité mesurée est modifiée pour permettre d'augmenter sa similitude avec la fonction de directivité représentative qui lui est associée. Cette modification 26 est similaire à la modification 12 décrite précédemment.
Ensuite, le procédé comprend une reconstruction 30 des fonctions de directivité mesurées à partir des fonctions de directivité de référence.
Cette reconstruction débute par une détermination 32 de fonctions de directivité de reconstruction. Ces fonctions de directivité de reconstruction sont déterminées, pour une fonction de directivité mesurée, à partir du groupe de fonctions de directivité de référence associé à cette fonction de directivité mesurée. En outre, le nombre de directions sur lesquelles les fonctions de directivité de reconstruction sont déterminées correspond au niveau de précision souhaité. En tout état de cause, ce nombre doit être supérieur à n le nombre de directions mesurées.
Dans le mode de réalisation décrit, cette détermination comprend tout d'abord une interpolation à partir des fonctions de directivité de référence. En effet, sauf cas particulier, les fonctions de directivité de référence ne sont pas connues exactement aux directions des fonctions de directivité mesurées.
En conséquence, pour la fonction de directivité mesurée courante, les fonctions de directivité de reconstruction sont déterminées par interpolation à partir des fonctions de directivité de référence du groupe associé.
De manière générale, l'échantillonnage de l'environnement spatial obtenu par les fonctions de directivité de référence est affiné et ré-échantillonné pour inclure les directions de mesure et assurer une correspondance vectorielle entre les fonctions de directivité mesurées et les fonctions de directivité de reconstruction.
On obtient ainsi les fonctions de directivité de reconstruction pour les n directions de la fonction de directivité mesurée courante.
L'étape 32 comporte ensuite la détermination des fonctions de directivité de reconstruction pour NT directions additionnelles afin d'atteindre le niveau de précision souhaité. Dans le mode de réalisation décrit, les fonctions de directivité de reconstruction sont également déterminées pour les NT directions additionnelles par interpolation à partir des fonctions de directivité de référence du groupe associé à la fonction de directivité mesurée. L'objectif de cette interpolation est d'obtenir une répartition spatiale homogène des fonctions de directivité de reconstruction. Par exemple, les directions additionnelles sont sélectionnées par triangulation sur l'espace à partir des directions de mesure.
Bien sûr, il est également possible de sélectionner les directions additionnelles directement parmi les directions de détermination de fonctions de directivité de référence.
Au final les fonctions de directivité de reconstruction sont déterminées pour n+N' directions pour chaque fonction de directivité mesurée.
Au cours d'une étape 34 les fonctions de directivité de reconstruction sont exprimées sous la forme d'une base de vecteurs de reconstruction. Dans le mode de réalisation décrit, cette étape 34 est une analyse en composantes principales (ACP). A cet effet, chaque fonction de directivité de reconstruction d'un groupe est représentée comme un vecteur v, dont chaque dimension est associée à une position sur la sphère, et dont chaque composante est la valeur prise par cette fonction de directivité en ces positions. Ces données sont centrées autour de la moyenne arithmétique de l'ensemble des observations: I m
X1 = V1 -V1 , où V1 = — V V1 , m étant le nombre d'éléments du groupe. m ^
Les données sont ensuite concaténées, pour former une matrice X :
X = {xι,x2,...,xm ) .
En définissant la matrice de covariance C = - XXT , alors l'ACP est basée m sur une diagonalisation de C:
C = S - diag(σi 2) - Sτ .
La base de vecteurs propres pour la reconstruction S - diagiσ^ est extraite de cette matrice. En pratique, cette étape peut être réalisée via une décomposition en valeurs singulières de la matrice X telle que décrite dans le document de Press,
W. H., et al., « Numerical recipes in C : the art of scientific Computing », éd. CU.
Press. 1992, Cambridge. Le rang de la matrice C étant au plus égal à m-1 , alors σm = 0 et donc sm , la dernière colonne S, n'a pas d'impact au niveau de la reconstruction. Il est alors possible d'ignorer cette colonne.
La base des vecteurs propres de chaque fonction de directivité mesurée est construite et ordonnée de telle sorte que les vecteurs expriment de façon hiérarchique une part décroissante de la variabilité des données analysées. Avantageusement, seules les g premiers vecteurs avec q<m-1 sont conservés.
Enfin, le procédé comprend au cours d'une étape 36, une expression des fonctions de directivité mesurées sur la base de vecteurs propres associée au groupe identifié pour la fonction mesurée courante. Dans le mode de réalisation décrit, il s'agit d'une projection de chaque fonction de directivité mesurée réalisée sur les dimensions communes à la base de vecteurs propres.
Avantageusement, la projection est régularisée afin de réaliser un compromis entre l'exactitude de la reconstruction au niveau des points de mesure et la vraisemblance du résultat. Cette projection est utilisée pour exprimer les fonctions de directivité mesurées sous la forme de combinaisons linéaires des vecteurs de reconstruction. Les vecteurs étant définis sur un nombre plus élevé de directions que les fonctions de directivité mesurées, les fonctions de directivité reconstruites présentent une résolution spatiale supérieure aux fonctions de directivité mesurées.
Dans le mode de réalisation décrit, la projection régularisée est réalisée selon une méthode proposée par Blanz et al dans le document « Reconstructing the complète 3D shape of faces from partial information ». it+ti, Informationstechnik und Technische Informatik, 2002. 44(6). Selon cette formulation dite « bayésienne », le résultat est assuré d'être un compromis entre probabilité du résultat et reconstruction précise aux points de mesure, et ce via le réglage d'un unique paramètre.
On nomme L la matrice de dimension (n)x(n + N') : L est formée par concaténation de la matrice identité de dimension (n) x (n) .avec la matrice nulle de dimension (n) x (N').
On définit Q = LS- CHcIg(O1) , et Q = UWVT sa décomposition en valeurs singulières.
On nomme rlow le vecteur de dimension n, dont les composantes sont les valeurs de la fonction de directivité mesurée aux n points de la sphère. Selon les algorithmes proposés par Blanz et al, la solution qui maximise la probabilité de la reconstruction rhιgh à haute résolution, s'écrit :
rhιgh = - Lv)+ v .
Dans cette expression W = CHUg(W1) et η ≥ O est le facteur de régularisation qui permet d'ajuster le compromis entre reconstruction fidèle aux n points mesurés, et probabilité a posteriori de la solution.
Le procédé comporte ensuite une étape 40 de modification des fonctions de directivité reconstruites. Cette étape applique une modification inverse à la modification de l'étape 26 et permet d'annuler les effets des rotations appliquées précédemment pour minimiser un décalage spatial entre les fonctions de directivité mesurées et les fonctions de directivité représentatives des groupes de fonctions de directivité de référence.
Avantageusement, le procédé comporte également une correction 42 du compromis réalisé lors de la projection au cours de l'étape 36. Dans le mode de réalisation décrit, une erreur de reconstruction est évaluée aux points de mesure en comparant les fonctions de directivité mesurées et les fonctions reconstruites pour ces points. Cette erreur est ensuite retranchée. Avantageusement, l'erreur de reconstruction peut aussi être évaluée pour des directions additionnelles aux points de mesure. A titre d'exemple, cette évaluation peut être réalisée par interpolation selon les algorithmes décrits dans la publication de Wahba, G., « Spline interpolation and smoothing on the sphère. »SIAM J. Sci. Stat. Comp., 1981. 2: p. 5-14.
Les fonctions de transfert de type HRTF reconstruites sont obtenues directement à l'aide des coefficients des fonctions de directivité reconstruites. Comme indiqué précédemment, les fonctions de directivité correspondent à une lecture particulière des valeurs de fonctions de transfert de type HRTF. La reconstruction des fonctions de directivité aboutit donc automatiquement à la reconstruction des fonctions de transfert de type HRTF.
Ainsi, le procédé de l'invention permet de reconstruire les fonctions de transfert de type HRTF spécifiques à un individu avec une fine résolution spatiale à partir de fonctions de transfert de type HRTF mesurées sur un échantillonnage grossier de directions. Cela permet une simplification et une réduction des contraintes de la procédure d'acquisition de fonctions de transfert de type HRTF spécifiques à un auditeur. En outre, par rapport aux modèles d'apprentissage statistique, des informations issues des phénomènes physiques et la structure spatiale des fonctions de transfert de type HRTF sont prises en compte.
Enfin, les paramètres d'individualisation du modèle sont des fonctions de transfert de type HRTF mesurées sur l'individu et constituent des paramètres plus fiables que des paramètres morphologiques.
En référence à la figure 2, on va maintenant décrire un dispositif pour la mise en œuvre du procédé de l'invention.
Dans le mode de réalisation décrit, le dispositif est adapté pour mettre en œuvre les phases préalables et opérationnelles. Il est connecté à une base de données 44 de fonctions de type HRTF de référence et à une base de données 46 de fonctions de type HRTF mesurées. En outre, dans le mode de réalisation décrit, ces bases de données sont directement modifiées lors du fonctionnement du dispositif.
Le dispositif 50 comporte en entrée un module 52 d'évaluation de similitudes adapté pour réaliser les comparaisons des fonctions de directivités telles que décrites aux étapes 6 et 14 en référence aux figures 1 A et 1 B. En sortie, le module 52 est connecté à un classificateur 54 adapté pour mettre en œuvre l'étape 8 de classification des fonctions de directivité de référence en des groupes selon leurs similitudes.
Le module 54 est connecté à un sélecteur 56 apte à réaliser la sélection 10 de fonctions de directivité représentatives des groupes de fonctions de directivité de référence.
Enfin, le sélecteur 56 est relié à un module de transformation 58 apte à effectuer une opération de minimisation d'un décalage spatial et donc apte à mettre en œuvre l'étape 12. Avantageusement, ce même module 58 est également apte à mettre en œuvre l'étape 26.
Par ailleurs, le module de comparaison 52 est également relié à un module d'association 60 qui est adapté pour mettre en œuvre l'étape 24 décrite en référence à la figure 1 B. Ce module 60 est relié en sortie au module de transformation 58. En conséquence, les modules 52 à 58 permettent de mettre en œuvre les étapes 2 et 20 du procédé telles que décrites précédemment en référence aux figures 1A et 1 B.
Par ailleurs, le dispositif 60 comprend également un module 62 apte à réaliser les opérations de reconstruction de l'étape 30 telles que décrites en référence à la figure 1 B.
Ce module 62 est connecté en sortie à un module 64 effectuant la transformation inverse du module 58 afin de mettre en œuvre l'étape 40 du procédé de l'invention.
Avantageusement, le dispositif 50 comprend également un correcteur 66 mettant en œuvre l'étape 42.
Bien entendu, les éléments nécessaires à la réalisation de la phase préalable 2 et de la phase opérationnelle peuvent être séparés. En outre, les opérations d'évaluation des similitudes et de transformation peuvent être différentes dans les phases préalables et opérationnelles rendant nécessaires des éléments distincts pour leur mise en œuvre. Dans le mode de réalisation décrit, les différents éléments décrits sont des programmes ou sous-programmes informatiques comportant des instructions de code pour la mise en œuvre du procédé tel que décrit précédemment lorsque ces instructions sont exécutées par un calculateur d'ordinateur.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé de détermination de fonctions de transfert de type HRTF pour un individu caractérisé en ce qu'il comprend :
- une mesure (14), pour un premier nombre de directions (n), de fonctions de transfert de type HRTF spécifiques audit individu ;
- une mise en correspondance (20) de fonctions de directivité associées auxdites fonctions de type HRTF mesurées avec des fonctions de directivité de référence associées à des fonctions de transfert de type
HRTF de référence, lesdites fonctions de type HRTF de référence étant déterminées pour un second nombre de directions (N) supérieur audit premier nombre de directions ; et
- une reconstruction (30) des fonctions de directivité mesurées à partir desdites fonctions de directivité de référence.
2. Procédé selon la revendication 1 , caractérisé en ce qu'il comprend une phase préalable comprenant :
- une détermination (4) desdites fonctions de transfert de type HRTF de référence pour une pluralité d'individus, selon une pluralité de fréquences et ledit second nombre de directions ; une évaluation (6) d'une similitude spatiale entre des fonctions de directivité associées auxdites fonctions de type HRTF de référence ; une classification (8) desdites fonctions de directivité en groupes selon leurs similitudes ;
- une sélection (10) d'une fonction de directivité représentative pour chaque groupe ; et
- une modification (12) des fonctions de directivité pour minimiser un décalage spatial avec leurs fonctions de directivité représentatives respectives et former les fonctions de directivité de référence.
3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que ladite évaluation de similitude entre les fonctions de directivité est fondée sur un critère de similitude représentatif de similitudes indépendantes par rapport à des décalages par rotation desdites fonctions de directivité.
4. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 ou 3, caractérisé en ce que ladite mise en correspondance (20) comprend :
- une évaluation (22) d'une similitude spatiale entre les fonctions de directivité mesurées et les fonctions de directivité représentatives des groupes de fonctions de directivité de référence ;
- une association (24) des fonctions de directivité mesurées avec les groupes de fonctions de directivité de référence selon ladite évaluation de similitude ; et
- une modification (26) des fonctions de directivité mesurées pour minimiser un décalage spatial avec les fonctions de directivité représentatives des groupes associés.
5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une modification (40) des fonctions de directivité mesurées à l'issue de ladite reconstruction pour compenser au moins partiellement la minimisation du décalage spatial.
6. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que ladite reconstruction (30) des fonctions de directivité mesurées comprend : - une détermination (32) de fonctions de directivité de reconstruction parmi les fonctions de directivité de référence du groupe associé à la fonction de directivité mesurée courante ;
- une détermination (34) d'une base de vecteurs de reconstruction à partir desdites fonctions de directivité de reconstruction ; et - une expression (36) de ladite fonction de directivité mesurée courante sur ladite base de vecteurs de reconstruction.
7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que la détermination des fonctions de directivité de reconstruction comprend une interpolation à partir des fonctions de directivité de référence au moins pour les directions des fonctions de directivité mesurées.
8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que ladite expression des fonctions de directivité mesurées sur ladite base de vecteurs de reconstruction comprend une approximation fondée sur des informations issues desdites fonctions de directivité de reconstruction et des informations issues desdites fonctions de directivité mesurée.
9. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une modification (42) des fonctions de directivité reconstruites pour compenser au moins partiellement ladite approximation.
10. Programme d'ordinateur pour la détermination de fonctions de transfert de type HRTF pour un individu caractérisé en ce qu'il comprend des instructions de code qui, lorsqu'elles sont exécutées par un calculateur de cet ordinateur entraînent la réalisation des étapes du procédé selon la revendication 1.
11. Dispositif pour la détermination de fonctions de transfert de type HRTF pour un individu caractérisé en ce qu'il comprend :
- des moyens de réception de fonctions de transfert de type HRTF spécifiques audit individu et mesurées pour un premier nombre de directions (n);
- des moyens (52, 60, 58) de mise en correspondance de fonctions de directivité associées auxdites fonctions de type HRTF mesurées avec des fonctions de directivité de référence associées à des fonctions de transfert de type HRTF de référence, lesdites fonctions de type HRTF de référence étant déterminées pour un second nombre de directions (N) supérieur audit premier nombre de directions ; et des moyens (62, 64, 66) de reconstruction des fonctions de directivité mesurées à partir desdites fonctions de directivité de référence.
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