Magnitude modelling of HRTF using principal component analysis applied to complex values

Autores
Ramos, Oscar Alberto; Tommasini, Fabián Carlos
Año de publicación
2014
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Ramos, Oscar Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.
Fil: Ramos, Oscar Alberto. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.
Fil: Ramos, Oscar Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.
Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.
Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.
Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Principal components analysis (PCA) is frequently used for modelling the magnitude of the head related transfer functions (HRTFs). Assuming that the HRTFs are minimum phase systems, the phase is obtained from the Hilbert transform of the log-magnitude. In recent years, the PCA applied to HRTFs is also used to model individual HRTFs relating the PCA weights with anthropometric measurements of the head, torso and pinnae. The HRTF log-magnitude is the most used format of input data to the PCA, but it has been shown that if the input data is HRTF linear magnitude, the cumulative variance converges faster, and the mean square error (MSE) is smaller. This study demonstrates that PCA applied directly on HRTF complex values is even better than the two formats mentioned above, that is, the MSE is the smallest and the cumulative variance converges faster after the 8th principal component. Different objective experiments around all the median plane put in evidence the differences which, although small, seem to be perceptually detectable. To elucidate this point, psychoacoustic discrimination tests are done between measured and reconstructed HRTFs from the three types of input data mentioned, in the median plane between −45◦ and +90◦.
http://acoustics.ippt.pan.pl/index.php/aa/article/view/294
publishedVersion
Fil: Ramos, Oscar Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.
Fil: Ramos, Oscar Alberto. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.
Fil: Ramos, Oscar Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.
Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.
Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.
Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Otras Ingenierías y Tecnologías
Fuente
ISSN 0137-5075
Materia
HRTF
PCA
Binaural audition
Auditory perception
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/20831

id RDUUNC_98fa9fa8d4583bd942d07c782f9085a6
oai_identifier_str oai:rdu.unc.edu.ar:11086/20831
network_acronym_str RDUUNC
repository_id_str 2572
network_name_str Repositorio Digital Universitario (UNC)
spelling Magnitude modelling of HRTF using principal component analysis applied to complex valuesRamos, Oscar AlbertoTommasini, Fabián CarlosHRTFPCABinaural auditionAuditory perceptionFil: Ramos, Oscar Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.Fil: Ramos, Oscar Alberto. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.Fil: Ramos, Oscar Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Principal components analysis (PCA) is frequently used for modelling the magnitude of the head related transfer functions (HRTFs). Assuming that the HRTFs are minimum phase systems, the phase is obtained from the Hilbert transform of the log-magnitude. In recent years, the PCA applied to HRTFs is also used to model individual HRTFs relating the PCA weights with anthropometric measurements of the head, torso and pinnae. The HRTF log-magnitude is the most used format of input data to the PCA, but it has been shown that if the input data is HRTF linear magnitude, the cumulative variance converges faster, and the mean square error (MSE) is smaller. This study demonstrates that PCA applied directly on HRTF complex values is even better than the two formats mentioned above, that is, the MSE is the smallest and the cumulative variance converges faster after the 8th principal component. Different objective experiments around all the median plane put in evidence the differences which, although small, seem to be perceptually detectable. To elucidate this point, psychoacoustic discrimination tests are done between measured and reconstructed HRTFs from the three types of input data mentioned, in the median plane between −45◦ and +90◦.http://acoustics.ippt.pan.pl/index.php/aa/article/view/294publishedVersionFil: Ramos, Oscar Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.Fil: Ramos, Oscar Alberto. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.Fil: Ramos, Oscar Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Otras Ingenierías y Tecnologías2014info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfRamos, O. A. y Tommasini, F. C. (2014). Magnitude modelling of HRTF using principal component analysis applied to complex values. Archives of Acoustics, 39 (4), 447-482. http://dx.doi.org/10.2478/aoa-2014-0051http://hdl.handle.net/11086/20831http://dx.doi.org/10.2478/aoa-2014-0051ISSN 0137-5075reponame:Repositorio Digital Universitario (UNC)instname:Universidad Nacional de Córdobainstacron:UNCenginfo:eu-repo/semantics/openAccess2025-09-29T13:41:34Zoai:rdu.unc.edu.ar:11086/20831Institucionalhttps://rdu.unc.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://rdu.unc.edu.ar/oai/snrdoca.unc@gmail.comArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:25722025-09-29 13:41:34.455Repositorio Digital Universitario (UNC) - Universidad Nacional de Córdobafalse
dc.title.none.fl_str_mv Magnitude modelling of HRTF using principal component analysis applied to complex values
title Magnitude modelling of HRTF using principal component analysis applied to complex values
spellingShingle Magnitude modelling of HRTF using principal component analysis applied to complex values
Ramos, Oscar Alberto
HRTF
PCA
Binaural audition
Auditory perception
title_short Magnitude modelling of HRTF using principal component analysis applied to complex values
title_full Magnitude modelling of HRTF using principal component analysis applied to complex values
title_fullStr Magnitude modelling of HRTF using principal component analysis applied to complex values
title_full_unstemmed Magnitude modelling of HRTF using principal component analysis applied to complex values
title_sort Magnitude modelling of HRTF using principal component analysis applied to complex values
dc.creator.none.fl_str_mv Ramos, Oscar Alberto
Tommasini, Fabián Carlos
author Ramos, Oscar Alberto
author_facet Ramos, Oscar Alberto
Tommasini, Fabián Carlos
author_role author
author2 Tommasini, Fabián Carlos
author2_role author
dc.subject.none.fl_str_mv HRTF
PCA
Binaural audition
Auditory perception
topic HRTF
PCA
Binaural audition
Auditory perception
dc.description.none.fl_txt_mv Fil: Ramos, Oscar Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.
Fil: Ramos, Oscar Alberto. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.
Fil: Ramos, Oscar Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.
Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.
Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.
Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Principal components analysis (PCA) is frequently used for modelling the magnitude of the head related transfer functions (HRTFs). Assuming that the HRTFs are minimum phase systems, the phase is obtained from the Hilbert transform of the log-magnitude. In recent years, the PCA applied to HRTFs is also used to model individual HRTFs relating the PCA weights with anthropometric measurements of the head, torso and pinnae. The HRTF log-magnitude is the most used format of input data to the PCA, but it has been shown that if the input data is HRTF linear magnitude, the cumulative variance converges faster, and the mean square error (MSE) is smaller. This study demonstrates that PCA applied directly on HRTF complex values is even better than the two formats mentioned above, that is, the MSE is the smallest and the cumulative variance converges faster after the 8th principal component. Different objective experiments around all the median plane put in evidence the differences which, although small, seem to be perceptually detectable. To elucidate this point, psychoacoustic discrimination tests are done between measured and reconstructed HRTFs from the three types of input data mentioned, in the median plane between −45◦ and +90◦.
http://acoustics.ippt.pan.pl/index.php/aa/article/view/294
publishedVersion
Fil: Ramos, Oscar Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.
Fil: Ramos, Oscar Alberto. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.
Fil: Ramos, Oscar Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.
Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.
Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.
Fil: Tommasini, Fabián Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Otras Ingenierías y Tecnologías
description Fil: Ramos, Oscar Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigación y Transferencia en Acústica; Argentina.
publishDate 2014
dc.date.none.fl_str_mv 2014
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv Ramos, O. A. y Tommasini, F. C. (2014). Magnitude modelling of HRTF using principal component analysis applied to complex values. Archives of Acoustics, 39 (4), 447-482. http://dx.doi.org/10.2478/aoa-2014-0051
http://hdl.handle.net/11086/20831
http://dx.doi.org/10.2478/aoa-2014-0051
identifier_str_mv Ramos, O. A. y Tommasini, F. C. (2014). Magnitude modelling of HRTF using principal component analysis applied to complex values. Archives of Acoustics, 39 (4), 447-482. http://dx.doi.org/10.2478/aoa-2014-0051
url http://hdl.handle.net/11086/20831
http://dx.doi.org/10.2478/aoa-2014-0051
dc.language.none.fl_str_mv eng
language eng
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv ISSN 0137-5075
reponame:Repositorio Digital Universitario (UNC)
instname:Universidad Nacional de Córdoba
instacron:UNC
reponame_str Repositorio Digital Universitario (UNC)
collection Repositorio Digital Universitario (UNC)
instname_str Universidad Nacional de Córdoba
instacron_str UNC
institution UNC
repository.name.fl_str_mv Repositorio Digital Universitario (UNC) - Universidad Nacional de Córdoba
repository.mail.fl_str_mv oca.unc@gmail.com
_version_ 1844618904904663040
score 13.070432