KR20220058851A - 머리 전달 함수 적응을 위한 방법 및 시스템 - Google Patents

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샤오-푸 쉬
지안웬 정
밍 조우
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하만인터내셔날인더스트리스인코포레이티드
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Abstract

본 개시 내용은 머리 전달 함수(HRTF) 적응을 위한 방법 및 시스템을 제공한다. 상기 방법은, 시스템 식별을 수행하는 단계를 포함하며, 상기 시스템 식별은 귓바퀴 식별 및 쉐도잉 식별을 포함한다.

Description

머리 전달 함수 적응을 위한 방법 및 시스템
본 개시내용은 오디오 분야와 관련되며, 더 구체적으로, 하이브리드 적응된 능동 노이즈 캔슬러(ANC: adapted active noise canceller) 루프를 이용한 머리 전달 함수(HRTF: head-related transfer function) 적응을 위한 방법 및 시스템과 관련된다.
지난 수 년 동안, ANC 이어폰이 점점 더 대중화가 되었다. 그 이유는 ANC 이어폰이 시끄러운 환경에서 사용자에게 비교적 조용한 환경을 제공할 수 있고, 불필요한 환경 노이즈를 감소시킴으로써, 편리함과 안락함을 사용자에게 더 제공할 수 있기 때문이다.
사용자 경험에 대한 사람들의 요구가 계속 증가하고 있기 때문에, 공간 오디오 기술(3D 오디오 기술이라고 알려짐)이 점점 더 주목을 받고 사용되게 되었다. 이 기술은 이어폰의 사용을 통한 3D 오디오 경험을 만들 수 있게 한다. 이 기술의 적용분야는 증강 가상 현실 획득, 음악 청취, 및 태블릿 또는 PC에서의 영화 감상 등을 포함한다. 가상 서라운드 이어폰이 3D 오디오 기술의 일반적인 적용분야이다. 서라운드 사운드가 3D 오디오 이어폰을 통해 제공될 때 실제 스피커 시스템을 청취하는 것과 동일한 오디오 경험이 생성될 것이다.
HRTF는 사운드가 3D 공간의 특정 지점에서 나오는 것처럼 보이도록 하여 바이노럴 오디오(binaural audio)를 합성하는 3D 오디오를 표현하는 고급 방식이다. 바이노럴 오디오 재생 중 충실도와 몰입 경험을 이루기 위해 HRTF는 종종 사운드 소스에서부터 청취자의 고막으로의 사운드 전송을 설명하기 위한 필터로서 사용된다.
ANC 이어폰은 노이즈 소스로부터 귀 입구점(EEP)까지 HRTF를 사용하고 정합되는 진폭 그러나 반대 위상을 갖는 사운드파를 도입시켜 노이즈 공해(가령, 거리 소음, 항공기 엔진 소음, 및 사무실 잡담)의 심각도를 감소시킬 수 있는 또 다른 일반적인 응용이다.
한마디로 HRTF는 고도로 개인화되어 있으며 개인마다 다를 것이다. 사람마다 상체 윤곽이 다르고 귀 모양이 다르기 때문에 음향 필터링 효과도 상이하다. 현재 실전에서, 피험자 그룹의 평균 HRTF는 일반적으로 오프라인 및 이어폰에서 사용된다. 평균 HRTF를 사용하는 이 방법은 다음의 두 가지 단점을 가진다:
1) 평균 HRTF가 최종 실제 사용자와 거의 일치하지 않는 상황이 발생하면 3D 오디오와 관련된 전후 및 위아래 혼동(이른바 혼동 원뿔(confusion cone))으로 인해 매우 열화된 사운드 측위 효과가 나타날 것이다.
2) 개인화되지 않은 평균 HRTF를 수정하는 것이 노동력을 절약할 수 있지만 이는 항상 바람직하지 않은 오디오 왜곡을 수반한다.
기존 HRTF 측정은, 반원 회전 링에 장착된 스피커 세트를 사용하여 여기 신호(가령, 지수 스위프 신호)를 생성할 수 있다. 반원형 링의 중앙에 더미 머리 또는 개인 머리가 배치되고 더미 머리 또는 개인 머리의 좌우 귀의 고막에 마이크로폰이 제공된다. 그러나 이러한 측정은 매우 어렵고 더 많은 시간을 소요한다.
또한, 현재 ANC 설계는 고정 HRTF/오프라인 HRTF를 사용하거나, 전용 하드웨어를 필요로 하며 비용이 훨씬 높다. 그리고 고정 HRTF를 이용한 ANC 설계에는 다음과 같은 두 가지 단점이 있다: 1) 현장 교정/측정에 기초하여 실세계의 상이한 환경 노이즈에 정확하게 적응할 수 없음, 그리고 2) 사용자 개인화가 달성될 수 없음, 예를 들어, 이어폰 간의 인간 차이로 인해 ANC의 불일치 결과가 초래되는데, 예를 들어 이어폰과 착용자의 머리의 다양한 맞춤 상태로 인해 누출이 발생됨.
부정확하고 개인화되지 않은 HRTF의 위와 같은 단점을 극복하기 위해서, 개선된 솔루션이 필요하다.
본 개시내용은 예를 들어, 적응된 ANC를 통해 원거리장으로부터 근거리장까지, 그리고 귀 기준점(ERP)에서 귀 입구점(EEP)까지 적응된 HRTF를 획득하기 위한 솔루션을 제공한다. 덧붙여, 본 개시내용의 또 다른 구현예에서, 적응된 HRTF는 응용분야, 가령, ANC 이어폰 응용분야 및 3D 이어폰 응용분야에서 보상을 위해 사용될 것이다. 또한, 본 개시내용은 상이한 적응 상태로 적응하기 위한 하이브리드(피드백 + 피드포워드) 적응된 ANC를 제공할 수 있다.
본 개시내용의 하나 이상의 양태에 따르면, HRTF 적응을 위한 방법이 제공된다. 방법은 시스템 식별을 수행하는 단계를 포함한다. 시스템 식별은 귓바퀴 식별(pinna identification)과 쉐도잉 식별(shadowing identification)을 포함한다. 본 개시내용의 하나 이상의 양태에 따라 제공되는 방법은 시스템 식별로부터 획득된 적응된 HRTF에 기초하여, 시스템 보상을 수행하는 단계를 더 포함한다. 본 개시내용의 하나 이상의 양태에 따라 제공되는 방법은 귓바퀴 식별 및 쉐도잉 식별에 기초하여 HRTF 렌더링 매트릭스를 생성하는 단계를 더 포함한다.
본 개시내용의 하나 이상의 양태에 따르면, HRTF 적응을 위한 시스템이 제공된다. 시스템은 메모리와 프로세서를 포함한다. 메모리는 컴퓨터 판독형 명령을 저장하도록 구성된다. 프로세서는 컴퓨터 판독형 명령을 실행할 때 시스템 식별을 수행하도록 구성된다. 시스템 식별은 귓바퀴 식별(pinna identification)과 쉐도잉 식별(shadowing identification)을 포함한다.
본 개시내용의 또 다른 실시예는 상기 방법의 단계들을 수행하도록 구성된 컴퓨터 판독형 매체를 제공한다.
바람직하게는, 본 개시내용에 개시된 방법 및 시스템은 사용자가 이어폰을 사용할 때 더 나은 사운드 경험을 얻을 수 있도록, 상이한 사용자에 따라 개인화된 HRTF를 제공할 수 있다.
본 개시내용은 첨부된 도면을 참조하여 비제한적인 구현의 다음 기재를 읽음으로써 더 잘 이해될 수 있다. 도면의 부분은 반드시 축척에 맞춰진 것은 아니고, 본 발명의 원리를 설명하는 데 집중한다. 또한, 도면에서 유사하거나 동일한 도면부호는 유사하거나 동일한 요소를 지칭한다.
도 1은 본 개시내용의 방법 및 시스템의 개략도를 예시한다.
도 2는 본 개시내용의 실시예의 ANC 피드백 루프의 개략도를 예시한다.
도 3은 본 개시내용의 하나의 실시예에 따른 방법에 의해 측정된 왼쪽 귀 전달 함수(TF) 곡선 그래프를 나타낸다.
도 4는 본 개시내용의 하나의 실시예에 따른 방법으로 측정된 오른쪽 귀 TF 곡선 그래프이다.
도 5는 본 개시내용의 또 다른 실시예의 ANC 피드포워드 루프의 개략도를 예시한다.
도 6은 주파수 영역(FD)에서 구현되는 음향 반향 제거 시스템 H(Z)의 개략도를 도시한다.
도 7은 FD에서 구현되는 음향 반향 제거 시스템 H(Z) 적응의 개략도를 예시한다.
실시예에 대한 하기 설명은 단지 예시를 위한 것이며 제한적이지 않다는 것을 이해해야 한다. 도면에 나타난 기능 블록, 모듈 또는 유닛에서 예시적인 구분은 이러한 기능 블록을 나타내는 것으로 해석되어서는 안 되며, 이러한 모듈 또는 유닛은 물리적으로 분리된 유닛으로 구현되어야 한다. 도시되거나 기재된 기능 블록, 모듈 또는 유닛은 개별 유닛, 회로, 칩, 기능, 모듈 또는 회로 요소로서 구현될 수 있다. 하나 이상의 기능 블록 또는 유닛은 또한 공통 회로, 칩, 회로 요소, 또는 유닛에서 구현될 수 있다.
본 명세서에 기재된 프로세서, 메모리 또는 시스템 중 임의의 하나 이상은 다양한 프로그래밍 언어 및/또는 기술을 사용하여 생성된 컴퓨터 프로그램으로부터 컴파일되거나 해석될 수 있는 컴퓨터 실행형 명령을 포함한다. 일반적으로 말하면, 프로세서(가령, 마이크로프로세서)는 예를 들어 메모리, 컴퓨터 판독형 매체 등으로부터 명령을 수신하고 실행한다. 프로세서는 소프트웨어 프로그램의 명령을 실행할 수 있는 비일시적 컴퓨터 판독형 저장 매체를 포함한다. 컴퓨터 판독형 매체는 전자 저장 디바이스, 자기 저장 디바이스, 광학 저장 디바이스, 전자기 저장 디바이스, 반도체 저장 디바이스, 또는 임의의 적절한 조합일 수 있지만 이에 한정되지는 않는다.
도 1은 본 개시내용의 방법 및 시스템의 개략도를 예시한다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 개시 내용은 HRTF 적응을 위한 방법 및 시스템을 제공한다. 방법은 시스템 식별 및 시스템 보상을 포함할 수 있다. 시스템 식별은 참조 모델과 사용자 간의 차이를 결정하는 것을 목표로 한다. 시스템 식별은 주로 귓바퀴 차이와 쉐도잉 기능에 집중한다. 즉, 시스템 식별은 귓바퀴 식별(pinna identification)과 쉐도잉 식별(shadowing identification)을 포함할 수 있다. 시스템 보상은 수학적 모델링 방법을 사용하여 기준 모델과 사용자 간의 시스템 차이를 보상하는 것을 목표로 한다. 예를 들어, 귓바퀴 식별 및 쉐도잉 식별의 출력에 기초하여 HRTF 렌더링 매트릭스가 생성된다.
시스템 식별을 위해, 모델링을 위한 원격통신 시스템의 AEC(Acoustic Echo Canceller)가 참조될 수 있다. 설명의 편의를 위해 도 6은 FD에서 구현되는 음향 반향 제거 시스템 H(Z)의 개략도를 예시한다. 원리 기재가 도 6을 참조하여 후술될 것이다. 본 발명의 하나의 실시예에서, 반향 경로 식별 알고리즘, 가령, 정규화된 최소 평균 제곱(NLMS: Normalized Least Mean Square) 알고리즘을 이용함으로써, 스피커(horn) spk에서 내부 마이크까지의 TF (즉, ERP에서 EEP가지의 귓바퀴 식별) 및 외부 마이크로폰으로부터 내부 마이크로폰까지의 TF(즉, 원거리장에서 EEP까지의 쉐도잉 식별)를 얻을 수 있다.
귓바퀴 식별(ERP에서 EEP까지)
본 개시내용의 하나의 양태의 귓바퀴 식별(ERP에서 EEP까지)은 도 2를 참조하여 아래에서 기재될 것이다. 도 2는 ANC 피드백 루프의 개략도를 도시한다. 이해의 편의를 위해, 본 개시내용에서 귓바퀴 식별의 시스템 모델은 예를 들어 도 2의 ANC 피드백 루프를 취하여 기재될 것이다. 도 2에 나타난 바와 같이, 설명의 편의를 위해 예를 들어 스피커(horn) spk의 위치가 ERP로 정의되고, 에러 마이크로폰의 위치가 EEP로 정의되며, ERP에서 EEP까지의 HRTF가
Figure pct00001
로서 정의된다. 제어기는 AEC 시스템으로 구현될 수 있다. 보다 직관적인 이해를 위해, 도 6에 도시된 AEC 시스템은 설명 예시로서 취해진다. 예를 들어, 제어기는 NLMS-기반 적응된 알고리즘을 구현할 수 있다.
공간 충실도에 영향을 미치는 귓바퀴(ERP에서의 스피커(spk))와 외이도(EEP에서의 에러 마이크로폰(mic)) 간 개인차(HRTF)를 설명하기 위해, 도 2의 피드백 루프가 HRTF 보상 곡선(즉,
Figure pct00002
의 역 함수)을 개별적으로 적응시키기 위해 사용될 필요가 있다.
그 후, 귓바퀴 식별의 프로세스가 상세히 기재될 것이다.
먼저, ERP에서 EEP로의 HRTF(
Figure pct00003
)가 획득된다. 이 프로세스는 두 가지 방식으로 구현될 수 있다. 한 가지 방법은, 이어폰 spk로부터의 임의의 기준 오디오 신호를 캡처하고, 에러 마이크로폰에 의해 신호를 기록하고, 고속 푸리에 변환(FFT)을 통해 시간 영역(TD)에서의 신호를 FD로로 변환하는 것을 포함한다. 또 다른 방법은, AEC 적응 루프를 사용하여 적응 HRTF(
Figure pct00004
)를 얻는 것을 포함합니다. 이해의 편의를 위해, 도 6은 NLMS를 사용하는 적응된 AEC를 예시한다. 당업자는 본 개시내용이 다른 적응된 알고리즘(가령, RLS 및 VLMS)을 사용하여 AEC 적응된 루프도 사용할 수 있음을 이해할 수 있다.
다음으로,
Figure pct00005
의 곡선 적합에 의해 HRTF 보상 곡선(
Figure pct00006
)이 획득된다. 예를 들어, 알려진 필터가 주어지면 곡선 적합은 임의의 진폭 필터 설계로서 모델링될 수 있다.
마지막으로, 스피커 spk를 통해 재생되기 전에 FD에서의 오디오 신호에 HRTF 보상 곡선(
Figure pct00007
)이 곱해진다.
도 3 및 4는 본 발명의 하나의 실시예에 따른 방법에서 귀가 없는 측정, 상이한 사용자 측정 및 인공 머리 측정에 의해 각각 획득된 왼쪽 귀 귓바퀴 식별 및 오른쪽 귀 귓바퀴 식별의 왼쪽 귀 및 오른쪽 귀 HRTF의 개략도이다. 귀 없는 측정(earless measurement)은 이어폰의 이어쉴드 상단에 흡음 폼을 올려놓는 것이다. 도 3 및 4를 참조하면, 본 개시 내용의 HRTF 적응 방법은 상이한 테스트 타깃의 개인화된 HRTF 측정이 구현될 수 있도록, 귀 없음, 상이한 사용자들 및 인공 머리에 기초한 각각의 HRTF(즉, 도면의 상이한 주파수 응답)를 얻을 수 있다.
쉐도잉 식별(원거리장에서 EEP까지)
쉐도잉 식별의 시스템 모델은 ANC에 의해 설계된 피드포워드 루프와 동일할 수 있다.도 5는 ANC 피드포워드 루프의 개략도를 도시한다. 본 개시내용의 쉐도잉 식별의 시스템 모델은 이해의 편의를 위해 예시로서 도 5의 ANC 피드포워드 루프를 취할 것이다.
조합된 바이노럴 피드포워드 ANC가 주어지면, 왼쪽과 오른쪽 ERP/EEP 사이의 상이한 HRTF가 머리의 쉐도잉 효과를 기술하며, 이는 3D 오디오에 따라 개별적으로 그리고 적응적으로 보상될 것이다.
도 5에 도시된 모노 피드포워드 ANC가 예시로서 취해진다. 노이즈 소스로부터 기준 마이크로폰(ERP)까지의 원거리장 HRTF와 ERP에서 에러 마이크로폰(EEP)까지의 근거리장 HRTF가 도 5에 도시되어 있다. 기준 마이크로폰과 에러 마이크로폰은 일반적으로 동일한 특성을 가진다.
도 5는 모노 피드포워드 ANC의 다양한 구성요소 및 신호 전송 경로를 예시한다. 이어폰(1) 외부에 위치한 기준 마이크로폰(2)은 원거리장 HRTF를 측정하도록 구성된다. 이어폰(1) 내부에 위치하는 에러 마이크로폰(3)은 근거리장 HRTF를 측정하도록 구성된다. 시스템에 들어오는 노이즈(4)는 이어폰의 이어쉴드에 의해 신호(5)로 필터링된다. 이어폰 스피커에 의해 재생되는 신호(6)는 바람직하게는 신호(5)의 역 신호이다. 도면에서 P(z)는 노이즈 소스로부터 기준 마이크로폰(ERP)까지의 원거리장 HRTF를 나타낸다. N(z)는 수동 차단 기능(passive isolation function)을 갖는 이어폰의 이어쉴드의 저역 통과 특성을 나타낸다.
Figure pct00008
는 이어폰 스피커(거의 ERP에 위치)에서 마이크로폰(EEP)까지의 근거리장 HRTF를 나타낸다. 제어기는 AEC 시스템, 가령, 도 6의 AEC 시스템으로서 구현될 수 있다. 마찬가지로, 해당 분야의 통상의 기술자는 도 6이 NLMS 를 이용한 적응된 AEC만을 예시함을 이해할 수 있다. 본 개시 내용은 또한 그 밖의 다른 적응된 알고리즘(가령, RLS 및 VLMS) 을 이용한 AEC 적응된 루프를 사용할 수 있다.
기준 마이크로폰(2)에 의해 캡처된 노이즈 소스가 기준 신호 X(Z)로 간주되고 에러 마이크로폰(3)에 의해 캡처된 신호가 입력 신호 Y(Z)로 간주될 것임을 가정하면, 반향 제거 전달 함수 H(z)는 N(z)(가령, FD에서의 저역 통과 필터) 및
Figure pct00009
과 연관될 것이다.
본 개시 내용의 하나의 양태에 따르면, 측정 결과에 기초하여 더 우수하고 더 안정한 성능을 얻기 위해 선험적 추정이 ANC 피드포워드 루프에 통합될 수 있다. 실제 동작에서, 피드백 루프를 통해 얻어진 저역 통과 필터(가령, 차단 주파수는 3kHz) 및
Figure pct00010
은 NLMS AEC 시스템 내 FD에서의 기준 마이크로폰 신호 X(Z)로 곱해진다.
본 개시 내용의 솔루션에서, 시스템 상에서 귓바퀴 식별 및 쉐도잉 식별이 수행된 후, 획득된 적응된 HRTF는 ANC 이어폰에 적용되어 ANC 이어폰의 사용 동안 정확하고 개인화된 HRTF 측정 및 적응을 달성할 수 있다. 또한, 하이브리드(피드백+피드포워드) 적응된 ANC 이어폰 설계가 상이한 적응 상태에 적응되도록 제공될 수 있다.
시스템 보상
예를 들어, 3D 가상 서라운드 이어폰의 경우, 고객을 위한 HRTF를 최종적으로 재생하기 위해, 근거리장 TF와 불완전한 지향성 쉐도잉 기능을 측정하고 360도 모델에 매핑하기 위한 역 매핑(reverse mapping)이 필요하다. 이 프로세스는 통계분석 분야에서 희소성 문제(sparsity problem)로서 모델링될 수 있다. 예를 들어 기준 머리 모델이 근거리장 및 원거리장 측정치를 수집하고 딥 신경망(DNN)을 훈련하는 데 사용된다. 데이터는 공간 주변에 위치하며 상이한 정도 및 거리를 갖는 임펄스 응답의 형태로 수집된다.
그런 다음, 계산 중에, 측정된 쉐도잉 함수 및 귓바퀴 응답이 입력으로서 사용되어 시스템 보상 효과를 달성하기 위해 360도 HRTF 렌더링 매트릭스를 생성할 수 있다.
바이노럴 청력 모델링 연구에서 HRTF는 일반적으로 사운드 소스에서부터 머리의 중심까지의 거리에 따라 두 개의 자유장 공간적 특성, 즉 원거리장(가령, 거리가 1.0m보다 큼)과 근거리장(가령, 거리가 1.0m 미만임)으로 나눌 수 있다. 자유장 사운드의 소스를 결정하는 방법은 다음의 세 가지 음향 큐(acoustic cue)에 주로 좌우된다: (a) 두 귀의 시간차(ITD: interaural time difference), (b) 두 귀의 강도차(ILD: interaural intensity difference), 및 (c) 음향 필터링, 즉, 개인의 귀, 머리 및 몸의 형태로부터 얻어지는 스펙트럼 큐. 근거리장 HRTF는 인간 신체 구조, 특히, 귓바퀴, 외이도 및 고막으로 구성된 외이 구조에 따라 달라진다.
도 6 및 도 7은 각각 FD에서 구현되는 음향 반향 제거 시스템 및 반향 제거 시스템을 구현하는 H(Z)의 적응 과정을 개략적으로 도시한 도면이다. 해당 분야의 통상의 기술자라면 도 6 및 7이 본 개시내용의 기술을 좁은 의미로 한정하는 것이 아니라 본 발명의 기술에 대한 이해를 돕기 위한 것임을 알 것이다. 이에 대해서는 도 6 및 7을 참조하여 이하에서 더 기재될 것이다.
FD는 높은 수렴 속도와 중간 정도의 계산 복잡성을 갖는 고차 적응 필터 H(z)를 구현할 수 있기 때문에 AEC에 대한 첫 번째 선택이 되었다. NLMS AEC 필터링 및 적응의 두 가지 기본 모듈이 도 6 및 7에 도시되어 있다. 도 6 및 도 7은 스피커-주변 공간-마이크로폰(LEM) 시스템의 경우를 예시한다. 해당 분야의 통상의 기술자는 도 6 및 7이 구체적인 제한 사항이 아닌 예시를 통해 기본 원리를 설명하기 위한 것임을 이해할 수 있다.
FD에서 고속 컨볼루션/상관 기법이 일반적으로 AEC를 구현하는 데 사용된다. TD에서의 오차 신호 e(i)와 기준 신호 x(i) 간 교차 상관은 FD에서의 E(z)에 X*(z)를 곱한 것과 동일하다(X*(z)는 X(z)의 켤레임). 도 7은 기준 신호
Figure pct00011
의 역 전력 스펙트럼 밀도(PSD)가 기울기의 정규화로 사용됨을 나타낸다. FD에서의 스텝 크기
Figure pct00012
가
Figure pct00013
의 강건성을 보장한다.
도 6 및 7에 도시된 AEC 버전은 LEM 시스템의 선형 부분만 제어할 수 있으며, 추가 잔류 반향 억제(RES: residual echo suppression)는 일반적으로 반향을 (선형) AEC 오차
Figure pct00014
의 범위 내로 유지하도록 더 낮추는 데 사용된다. 그러나 RES는 비선형 신호 처리 스테이지를 특징으로 하며 고유한 단점이 있음이 잘 알려져 있다. 이는, 피해져야 할, 음악적 톤이라 불리우는 음향 아티팩트를 생성할 수 있다.
다음은 NLMS AEC의 몇 가지 기본 수학적 원리에 대한 간략한 설명이다. 해당 분야의 통상의 기술자는 다음 설명이 특정 제한이 아니라 NLMS AEC의 기본 원리를 이해하는 데 도움이 된다는 것을 이해할 수 있다.
비너-킨친 파세발 정리(Wiener-Khinchin and Parseval theorem)에 기초하여,
Figure pct00015
반향 제거기
Figure pct00016
의 적응은 예를 들어 다음과 같이 구현된다:
Figure pct00017
최적 스텝 크기
Figure pct00018
가
Figure pct00019
와
Figure pct00020
간 관계에 기초하여 얻어지고, 실제로 시뮬레이션되고, 분석되며, 미세조정될 것이다. 실제로, 큰
Figure pct00021
일수록 빠르게 수렴할 것이지만, 불안정성을 유발할 수 있다. 작은
Figure pct00022
일수록 천천히 수렴할 것이지만, 때로는 실제 적용을 충족하지 못할 수 있다.
본 개시내용은 메모리 및 프로세서를 포함하는 시스템을 더 제공한다. 메모리는 컴퓨터 판독형 명령을 저장하도록 구성된다. 프로세서는 컴퓨터 판독형 명령을 실행할 때 시스템 식별을 수행하도록 구성된다. 시스템 식별은 귓바퀴 식별(pinna identification)과 쉐도잉 식별(shadowing identification)을 포함한다.
구현예에 대한 기재는 예시 및 기재를 위한 목적으로 제공되었다. 구현예의 적절한 수정 및 변경은 전술한 내용을 참조하여 구현되거나 실제 방법을 통해 얻어질 수 있다. 예를 들어, 달리 표시되지 않는 한, 기재된 방법 중 하나 이상이 적절한 디바이스 및/또는 시스템의 조합에 의해 수행될 수 있다. 이 방법은 다음과 같은 방식으로 수행될 수 있다: 저장된 명령을 수행하기 위해 하나 이상의 추가 하드웨어 요소(가령, 저장 디바이스, 메모리, 회로, 하드웨어 네트워크 인터페이스 등)와 결합하여 하나 이상의 논리 디바이스(가령, 프로세서)를 이용하기. 상기 방법 및 연관된 동작은 또한 이 출원에서 기재된 순서와 상이한 다양한 순서로 병렬로 및/또는 동시에 실행될 수 있다. 시스템은 본질적으로 예시적이며 추가 요소를 포함 및/또는 요소를 생략할 수 있다. 본 개시내용의 주제 사항은 개시된 다양한 방법 및 시스템 구성 및 그 밖의 다른 특징, 기능 및/또는 특성의 모든 신규하고 비자명한 조합을 포함한다.
본 출원에서 사용된 바와 같이, 단수 형태로 나열되고 단어 "하나의/a"가 앞에 오는 요소 또는 단계는, 배제가 표시되지 않는 한, 복수의 상기 요소 또는 단계를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 개시내용의 "하나의 구현예" 또는 "예"에 대한 언급은 언급된 특징을 또한 포함하는 추가 구현예의 존재를 배제하는 것으로 해석되도록 의도되지 않는다.

Claims (19)

  1. 머리 전달 함수(HRTF: head-related transfer function) 적응 방법으로서,
    시스템 식별을 수행하는 단계 - 상기 시스템 식별은 귓바퀴 식별 및 쉐도잉 식별을 포함함 - 를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서, 시스템 식별로부터 획득된 적응된 HRTF에 기초하여, 시스템 보상을 수행하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 시스템 보상은 귓바퀴 식별 및 쉐도잉 식별의 출력에 기초하여 HRTF 렌더링 매트릭스를 생성하는 것을 포함하는, 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 귓바퀴 식별은
    귀 기준점(ERP)으로부터 귀 입구점(EEP)까지 적응된 HRTF를 획득하는 것,
    적응된 HRTF에 기초하여, 곡선 접합을 수행하여 HRTF의 보상 곡선을 획득하는 것, 및
    주파수 영역(FD)에서의 오디오 신호에 보상 곡선을 곱하는 것을 포함하는, 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 보상 곡선은 HRTF의 역 함수인, 방법.
  6. 제1항에 있어서, 귓바퀴 식별은 적응된 제어기를 포함하는 능동 노이즈 캔슬러(ANC)의 피드백 루프에 의해 구현되는, 방법.
  7. 제1항에 있어서, 쉐도잉 식별은 적응된 제어기를 포함하는 ANC의 피드포워드 루프에 의해 구현되는, 방법.
  8. 제1항에 있어서, 쉐도잉 식별은
    기준 마이크로폰으로부터 수신된 오디오 신호 및 에러 마이크로폰으로부터 수신된 오디오 신호를 적응된 제어기로 입력하고 적응된 HRTF를 획득하는 것을 포함하는, 방법.
  9. 제8항에 있어서, 귓바퀴 식별로부터 획득된 적응된 HRTF와 쉐도잉 식별로부터 획득된 적응된 HRTF의 하이브리드 출력에 의해 시스템 보상을 수행하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  10. 머리 전달 함수(HRTF) 적응을 위한 시스템으로서,
    컴퓨터 판독형 명령을 저장하도록 구성된 메모리, 및
    상기 컴퓨터 판독형 명령을 실행할 때 시스템 식별을 수행하도록 구성된 프로세서 - 상기 시스템 식별은 귓바퀴 식별 및 쉐도잉 식별을 포함함 - 를 포함하는, 시스템.
  11. 제10항에 있어서, 상기 프로세서는 시스템 식별로부터 획득된 적응된 HRTF에 기초하여 시스템 보상을 수행하도록 더 구성되는, 시스템.
  12. 제10항 또는 제11항에 있어서, 상기 프로세서는 귓바퀴 식별 및 쉐도잉 식별의 출력에 기초하여 HRTF 렌더링 매트릭스를 생성하도록 더 구성되는, 시스템.
  13. 제10항에 있어서, 상기 프로세서는
    귀 기준점(ERP)에서 귀 입구점(EEP)까지 적응된 HRTF를 획득하는 것,
    적응된 HRTF에 기초하여, 곡선 접합을 수행하여 HRTF의 보상 곡선을 획득하는 것, 및
    주파수 영역(FD)에서의 오디오 신호에 보상 곡선을 곱하는 것
    을 포함하는 귓바퀴 식별을 수행하도록 더 구성되는, 시스템.
  14. 제13항에 있어서, 상기 보상 곡선은 HRTF의 역 함수인, 시스템.
  15. 제10항에 있어서, 상기 프로세서는 적응된 제어기를 포함하는 능동 노이즈 캔슬러(ANC)의 피드백 루프에 의해 귓바퀴 식별을 구현하도록 더 구성되는, 시스템.
  16. 제10항에 있어서, 상기 프로세서는 적응된 제어기를 포함하는 ANC의 피드포워드 루프에 의해 쉐도잉 식별을 구현하도록 더 구성되는, 시스템.
  17. 제10항에 있어서, 상기 프로세서는
    기준 마이크로폰으로부터 수신된 오디오 신호 및 에러 마이크로폰으로부터 수신된 오디오 신호를 적응된 제어기로 입력하고 적응된 HRTF를 획득하는 것을 포함하는 쉐도잉 식별을 수행하도록 더 구성되는, 시스템.
  18. 제17항에 있어서, 상기 프로세서는 귓바퀴 식별로부터 획득된 적응된 HRTF 및 쉐도잉 식별로부터 획득된 적응된 HRTF의 하이브리드 출력에 의해 시스템 보상을 수행하도록 더 구성되는, 시스템.
  19. 청구항 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 따르는 방법을 수행하기 위한 명령을 포함하는 컴퓨터 판독형 매체.
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