title: Anthropometrics based individualization of head-related transfer functions
Creators: name: Dinakaran, Manoj
Publisher: name: Technische Universität Berlin
Year: 2024
Subjects: subject: 500 Naturwissenschaften und Mathematik::530 Physik::534 Schall und verwandte Schwingungen
subject: HRTF
subject: anthropometric parameters
subject: individualization
subject: 3D mesh
subject: anthropometric measurements

description: Individualization of head-related transfer functions (HRTFs) is essential for accurate spatial audio reproduction, as HRTFs are significantly influenced by the listener’s own head, torso, and pinna features. The most accurate method for obtaining an individualized HRTF is to directly measure the HRTF in an anechoic chamber. However, this approach is challenging to implement for all listeners due to the need for specialized setup and expertise. Other potential ways for individualizing HRTFs include the use of numerical simulations that necessitate the availability of high-quality 3D meshes, the selection of the most compatible anthropometric features (AFs), machine learning algorithms, or the subjective selection of HRTFs. These methodologies necessitate the availability of a substantial database comprising accurate HRTF measurements, accurate AF measurements, and an understanding of the most influential AFs. For this reason, the HUTUBS database was created, consisting of acoustically measured HRTFs and numerically simulated HRTFs of 96 subjects, together with the high-resolution head meshes and a list of 25 AFs per subject. To measure the AFs, an automatic extraction method was developed to automatically extract 14 anthropometric measurements from the 3D meshes. Moreover, the potential avenues for personalizing the HRTFs are constrained to identify the most pivotal AFs through two distinct methodologies, (I) A listening test was conducted with 42 subjects based on their perception of the stimuli. Each subject rated 15 different HRTFs against their own HRTF, considering three different binaural audio qualities: coloration, source position, and overall difference. The ratings were subjected to statistical analysis, which identified the most influential AFs. A random forest machine learning model was then developed to predict the perceived differences using the ratios of a subject’s AFs to those of the presented non-individual AFs. (II) The mesh deformation method involves varying each AF of the head, neck, and pinnae (one at each time) on the 3D meshes of the four different artificial head models. The numerically simulated HRTFs are then analyzed in terms of the difference in the interaural time difference, interaural level difference, energetic error in auditory filters, and modeled localization performance. From the difference, machine learning models are used to identify the most influential AFs. The results indicated that the pinna flare angle, cavum concha height, width, depth, and head width were the most influential AFs for HRTF individualization. To assess the suitability of the identified top five AFs, the random forest model from the listening test method was recomputed using only the top five AFs. The result indicated that the model was fit for a prediction of perceived general difference and similarity in timbre and localization.
description: Die Individualisierung von kopfbezogenen Übertragungsfunktionen (HRTFs) ist für eine genaue räumliche Audiowiedergabe unerlässlich, da HRTFs erheblich von den eigenen Kopf-, Rumpf- und Ohrmuschelmerkmalen des Hörers beeinflusst werden. Die genaueste Methode zur Ermittlung einer individualisierten HRTF ist die direkte Messung der HRTF in einem schalltoten Raum. Dieser Ansatz lässt sich jedoch nur schwer für alle Hörer umsetzen, da eine spezielle Einrichtung und Fachkenntnisse erforderlich sind. Andere Möglichkeiten zur Individualisierung von HRTFs sind die Verwendung numerischer Simulationen, die die Verfügbarkeit hochwertiger 3D-Netze erfordern, die Auswahl der kompatibelsten anthropometrischen Merkmale (AFs), Algorithmen für maschinelles Lernen oder die subjektive Auswahl von HRTFs. Diese Methoden erfordern die Verfügbarkeit einer umfangreichen Datenbank mit genauen HRTF-Messungen, genauen AF-Messungen und einem Verständnis der einflussreichsten AFs. Aus diesem Grund wurde die HUTUBS-Datenbank erstellt, die aus akustisch gemessenen HRTFs und numerisch simulierten HRTFs von 96 Probanden besteht, zusammen mit den hochauflösenden Kopfnetzen und einer Liste von 25 AFs pro Proband. Um die AFs zu messen, wurde eine automatische Extraktionsmethode entwickelt, um 14 anthropometrische Messungen automatisch aus den 3D-Netzen zu extrahieren. Darüber hinaus wurden die potenziellen Möglichkeiten zur Personalisierung der HRTFs eingeschränkt, um die wichtigsten AFs durch zwei verschiedene Methoden zu identifizieren, (I) Es wurde ein Hörtest mit 42 Probanden auf der Grundlage ihrer Wahrnehmung der Stimuli durchgeführt. Jede Testperson bewertete 15 verschiedene HRTFs im Vergleich zu ihrer eigenen HRTF und berücksichtigte dabei drei verschiedene binaurale Audioqualitäten: Färbung, Quellenposition und Gesamtdifferenz. Die Bewertungen wurden einer statistischen Analyse unterzogen, die die einflussreichsten AFs identifizierte. Anschließend wurde ein maschinelles Random-Forest-Lernmodell entwickelt, um die wahrgenommenen Unterschiede anhand des Verhältnisses der AFs einer Person zu denen der präsentierten nicht-individuellen AFs vorherzusagen. (II) Bei der Netzdeformationsmethode wird jede AF des Kopfes, des Halses und der Ohrmuscheln (jeweils eine) auf den 3D-Netzen der vier verschiedenen Kunstkopfmodelle variiert. Die numerisch simulierten HRTFs werden dann hinsichtlich der Differenz der interauralen Zeitdifferenz, der interauralen Pegeldifferenz, des energetischen Fehlers in Hörfiltern und der modellierten Lokalisierungsleistung analysiert. Anhand der Differenz werden Modelle des maschinellen Lernens verwendet, um die einflussreichsten AFs zu identifizieren. Die Ergebnisse zeigen, dass der Flare-Winkel der Ohrmuschel, die Höhe, Breite und Tiefe der Ohrmuschel sowie die Kopfbreite die einflussreichsten AFs für die HRTF-Individualisierung sind. Um die Eignung der identifizierten fünf wichtigsten AFs zu bewerten, wurde das Random-Forest-Modell aus dem Hörtest nur mit den fünf wichtigsten AFs neu berechnet. Das Ergebnis zeigte, dass das Modell für die Vorhersage von wahrgenommenen allgemeinen Unterschieden und Ähnlichkeiten in Klangfarbe und Lokalisation geeignet war.