[EN] Sound spatialization can be achieved by making use of different panning techniques. NESS allows the user to model virtual sound sources based
on a combination of DBAP and WFS, which assigns specific gains and delays ...[+]
[EN] Sound spatialization can be achieved by making use of different panning techniques. NESS allows the user to model virtual sound sources based
on a combination of DBAP and WFS, which assigns specific gains and delays to
speakers. The software was used to design snapshots for a listening experiment
at the École Centrale de Nantes amphitheater. The experiment design considered
three different loudspeaker configurations and five different virtual source positions using three different auditory stimuli. The listeners were asked to sit at six
positions on the amphitheater’s left or right side. In this report, we show the results of the performance of two sound localization prediction models: TDM and
PEM. When compared to real sound perception data from the listening experiment, we evaluated the predicted (models) or perceived (experiment) direction
of the virtual source, width, and confidence.
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[ES] La espacialización del sonido puede lograrse utilizando distintas técnicas de panoramización. NESS permite al usuario modelar fuentes de sonido virtuales basándose en una combinación de DBAP y WFS, que asigna ganancias ...[+]
[ES] La espacialización del sonido puede lograrse utilizando distintas técnicas de panoramización. NESS permite al usuario modelar fuentes de sonido virtuales basándose en una combinación de DBAP y WFS, que asigna ganancias y retardos específicos a los altavoces. El software se utilizó para diseñar instantáneas para un experimento de escucha realizado en el anfiteatro de la École Centrale de Nantes. El diseño del experimento consideraba tres configuraciones diferentes de altavoces y cinco posiciones diferentes de fuentes virtuales utilizando tres estímulos auditivos distintos. Se pidió a los oyentes que se sentaran en seis posiciones diferentes en el lado izquierdo o derecho del anfiteatro.
En este artículo, mostramos los resultados del rendimiento de dos modelos de predicción de localización del sonido: TDM y PEM. Al compararlos con los datos de percepción del sonido real del experimento de escucha, evaluamos la dirección predicha (modelos) o percibida (experimento) de la fuente virtual, la anchura y la confidencia.
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