HARP: A Large-Scale Higher-Order Ambisonic Room Impulse Response Dataset

要約

この寄稿では、イメージ ソース メソッドを使用して作成された 7 次アンビソニック ルーム インパルス応答 (HOA-RIR) のデータセットを紹介します。
高次のアンビソニックスを採用することで、私たちのデータセットは、リアルなイマーシブ オーディオ アプリケーションの重要な要件である正確な空間オーディオ再生を可能にします。
仮想シミュレーションを活用して、従来のマイク アレ​​イの制限に対処しながら音場のカバレッジを最適化するように設計された、重ね合わせ原理に基づく独自のマイク構成を示します。
提示された 64 マイク構成により、球面調和関数ドメインで RIR を直接キャプチャできます。
このデータセットは、部屋の形状、吸音材、音源と受信機の距離の変化を含む、幅広い部屋構成を特徴としています。
正確な再現のために、シミュレーション設定の詳細な説明も併せて提供されます。
このデータセットは、空間音響、特に室内音響モデリングや音場合成を改善するための機械学習を伴うアプリケーションに取り組む研究者にとって、重要なリソースとして機能します。
さらに、音源定位、残響予測、臨場感あふれるサウンドの再生などのタスクに不可欠な、非常に高いレベルの空間解像度とリアリズムを提供します。

要約(オリジナル)

This contribution introduces a dataset of 7th-order Ambisonic Room Impulse Responses (HOA-RIRs), created using the Image Source Method. By employing higher-order Ambisonics, our dataset enables precise spatial audio reproduction, a critical requirement for realistic immersive audio applications. Leveraging the virtual simulation, we present a unique microphone configuration, based on the superposition principle, designed to optimize sound field coverage while addressing the limitations of traditional microphone arrays. The presented 64-microphone configuration allows us to capture RIRs directly in the Spherical Harmonics domain. The dataset features a wide range of room configurations, encompassing variations in room geometry, acoustic absorption materials, and source-receiver distances. A detailed description of the simulation setup is provided alongside for an accurate reproduction. The dataset serves as a vital resource for researchers working on spatial audio, particularly in applications involving machine learning to improve room acoustics modeling and sound field synthesis. It further provides a very high level of spatial resolution and realism crucial for tasks such as source localization, reverberation prediction, and immersive sound reproduction.

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