Listener envelopment refers to the sensation of being surrounded by sound, either by multiple direct sound events or by a diffuse reverberant sound field. More recently, a specific attribute for the sensation of being covered by sound from elevated directions has been proposed by Sazdov et al. and was termed listener engulfment. This contribution investigates the effect of the temporal and directional density of sound events on listener envelopment and engulfment. A spatial granular synthesis technique is used to precisely control the temporal and directional density of sound events. Experimental results indicate that a directionally uniform distribution of sound events at time intervals $\Delta t < 20$ milliseconds is required to elicit a sensation of diffuse envelopment, whereas longer time intervals lead to localized auditory events. It shows that elevated loudspeaker layers do not increase envelopment, but contribute specifically to listener engulfment. Lowpass-filtered stimuli increase envelopment, but lead to a decreased control over engulfment. The results can be exploited in the technical design and creative application of spatial sound synthesis and reverberation algorithms.


翻译:收听器包围器指的是被声音包围的感觉, 或者是被多个直接的声音事件, 或者是被一个分散的回旋声场所包围。 最近, Sazdov 等人提议了一个从高方向被声音覆盖的感觉的具体属性, 由Sazdov 等人提出, 被称为收听器吞没。 这一贡献调查了音频事件的时间和方向密度对收听器吞没和吞没的影响。 空间颗粒合成技术被精确地用于控制音频事件的时间和方向密度。 实验结果显示, 在时间间隔 $\ Delta t < 20 毫秒时, 音频事件的方向分布必须一致, 才能引起扩散的放大感, 而更长时间的间隔导出局部的听觉事件。 它表明, 扩音器的层不会增加扩音, 而是具体地有助于收听器吞没。 低传感器过滤器的吸附器会增加时间和方向密度, 导致吞没控制减弱。 实验结果表明, 其结果可以在技术设计和创造性应用空间声音合成和反动算法中加以利用。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICDM 2022教程】图挖掘中的公平性:度量、算法和应用
专知会员服务
27+阅读 · 2022年12月26日
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
72+阅读 · 2022年6月28日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
80+阅读 · 2022年7月16日
Arxiv
15+阅读 · 2021年12月22日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员