informИнформатикаInformatics1816-03012617-6963UIIP NASB10.37661/1816-0301-2026-23-1-58-68inform-1386Research ArticleИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИINFORMATION TECHNOLOGYМетод повышения пространственного разрешения амбисонического звука на основе разреженного МДКП-представленияMethod for spatial resolution enhancement of ambisonic audio based on sparse MDCT representationЛихачёвД. С.LikhachovDenis S.

Лихачёв Денис Сергеевич, кандидат технических наук, доцент кафедры электронных вычислительных средств

ул. П. Бровки, 6, Минск, 220013

Denis S. Likhachov, Cand. Sci. (Eng.), Assoc. Prof. of Computer Engineering Department

st. P. Brovki, 6, Minsk, 220013

likhachov@bsuir.byПетровскийН. А.PetrovskyNick A.

Петровский Николай Александрович, кандидат технических наук, доцент кафедры электронных вычислительных средств

ул. П. Бровки, 6, Минск, 220013

Nick A. Petrovsky, Cand. Sci. (Eng.), Assoc. Prof. of Computer Engineering Department

st. P. Brovki, 6, Minsk, 220013

nick.petrovsky@bsuir.byАзаровИ. С.AzarovElias S.

Азаров Илья Сергеевич, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой электронных вычислительных средств

ул. П. Бровки, 6, Минск, 220013

Elias S. Azarov, Dr. Sci. (Eng.), Prof., Head of Computer Engineering Department

st. P. Brovki, 6, Minsk, 220013

azarov@bsuir.byБелорусский государственный университет информатики и радиоэлектроникиBelarusian State University of Informatics and Radioelectronics2026270320262315868Copyright © Лихачёв Д.С., Петровский Н.А., Азаров И.С., 20262026Лихачёв Д.С., Петровский Н.А., Азаров И.С.Likhachov D.S., Petrovsky N.A., Azarov E.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://inf.grid.by/jour/article/view/1386Цели

Цели. Решается задача разработки метода повышения пространственного разрешения амбисонического звука на основе разреженного МДКП-представления (МДКП – модифицированное дискретное косинусное преобразование), позволяющего улучшить эффективность существующих подходов представления пространственного звука в цифровом виде.

Методы

Методы. Предлагаемый подход основан на временно-частотной декомпозиции аудиосигнала с последующим извлечением направленной плоской волны из каждой частотной составляющей. Данный подход развивает основные идеи методов разложения на плоские волны с высоким разрешением (HARPEX) и аудиокодирования с учетом направления прихода звука, используя преимущества вещественной разреженной декомпозиции.

Результаты

Результаты. Метод повышения пространственного разрешения амбисонического звука предполагает использование вещественных частотных компонентов, что, в отличие от комплексных, обеспечивает более простую и устойчивую оценку направления прихода звука. Разреженная декомпозиция позволяет реализовать точный и унифицированный подход к описанию звуков различной природы – от транзиентных до тоновых.

Заключение

Заключение. Практические результаты подтверждают применимость предложенного метода для обработки аудио с повышением разрешения вплоть до амбисоники седьмого порядка. Основным недостатком метода является его сравнительно с другими методами высокая вычислительная сложность, что, однако, некритично для приложений, которые не требуют обработки в реальном времени.

Objectives

Objectives. The problem of developing a method for spatial resolution enhancement of ambisonic audio which improves the efficiency of existing approaches to digital spatial sound representation is being solved.

Methods

Methods. The proposed approach is based on time-frequency decomposition of the audio signal with subsequent extraction of a directional plane wave from each frequency component. The approach develops the core ideas of high-resolution plane wave expansion (HARPEX) and directional audio coding (DirAC) methods, utilizing the advantages of real-valued sparse decomposition.

Results

Results. Application of the proposed ambisonic spatial resolution enhancement method involves the use of real-valued frequency components, which, unlike complex ones, provide a simpler and more robust estimation of sound arrival direction. Sparse decomposition enables an accurate and unified approach to describing sounds of various nature – from transient to tonal.

Conclusion

Conclusion. Practical results confirm the method's applicability for audio processing with resolution enhancement up to seventh-order ambisonics. The disadvantage of the method is its high computational complexity; however, it is suitable for applications that do not require real-time processing.

пространственный звукамбисоникаапмиксингпространственное разрешениеразреженное представлениебыстрое преобразование Фурьемодифицированное дискретное косинусное преобразованиеspatial audioambisonicsupmixingspatial resolutionsparse representationfast Fourier transformmodified discrete cosine transformReferencesPulkki V. Spatial sound reproduction with directional audio coding. Journal of the Audio Engineering Society, 2007, vol. 55, no. 6, pp. 503–516.Pulkki V. Spatial sound reproduction with directional audio coding. Journal of the Audio Engineering Society, 2007, vol. 55, no. 6, pp. 503–516.Berge S., Barrett N. High angular resolution planewave expansion. Proceedings of the 2nd International Symposium on Ambisonics and Spherical Acoustics, Paris, France, 6–7 May 2010. Available at: https://www.harpex.net/harpex.pdf (accessed 20.11.2025).Berge S., Barrett N. High angular resolution planewave expansion. Proceedings of the 2nd International Symposium on Ambisonics and Spherical Acoustics, Paris, France, 6–7 May 2010. Available at: https://www.harpex.net/harpex.pdf (accessed 20.11.2025).Herzog A., Habets E. A. P. Direction and reverberation preserving noise reduction of ambisonics signals. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 2020, vol. 28, pp. 2461–2475. https://doi.org/10.1109/TASLP.2020.3013979.Herzog A., Habets E. A. P. Direction and reverberation preserving noise reduction of ambisonics signals. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 2020, vol. 28, pp. 2461–2475. https://doi.org/10.1109/TASLP.2020.3013979.Rafaely B. Fundamentals of Spherical Array Process. Springer, 2015, 204 р. (Springer Topics in Signal Processing).Rafaely B. Fundamentals of Spherical Array Process. Springer, 2015, 204 р. (Springer Topics in Signal Processing).Schwartz O., Gannot S., Habets E. Multi-microphone speech dereverberation and noise reduction using relative early transfer functions. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 2015, vol. 23, no. 2, pp. 240–251.Schwartz O., Gannot S., Habets E. Multi-microphone speech dereverberation and noise reduction using relative early transfer functions. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 2015, vol. 23, no. 2, pp. 240–251.Meyer J., Elko G. W. Spherical microphone arrays for 3D sound recordings. Audio Signal Processing for Next-Generation Multimedia Communication Systems. In Y. Huang, J. Benesty (eds). Norwell, MA, USA, Kluwer Academic, 2004, pp. 67–89.Meyer J., Elko G. W. Spherical microphone arrays for 3D sound recordings. Audio Signal Processing for Next-Generation Multimedia Communication Systems. In Y. Huang, J. Benesty (eds). Norwell, MA, USA, Kluwer Academic, 2004, pp. 67–89.McCormack L., Politis A. SPARTA & COMPASS: Real-time implementations of linear and parametric spatial audio reproduction and processing methods. 2019 AES International Conference on Immersive and Interactive Audio, York, UK, 27–29 March 2019. Available at: https://acris.aalto.fi/ws/portalfiles/portal/34325781/ELEC_McCormick_Sparta_AES.pdf (accessed 20.11.2025).McCormack L., Politis A. SPARTA & COMPASS: Real-time implementations of linear and parametric spatial audio reproduction and processing methods. 2019 AES International Conference on Immersive and Interactive Audio, York, UK, 27–29 March 2019. Available at: https://acris.aalto.fi/ws/portalfiles/portal/34325781/ELEC_McCormick_Sparta_AES.pdf (accessed 20.11.2025).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.