Метод повышения пространственного разрешения амбисонического звука на основе разреженного МДКП-представления

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. 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. 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. 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.

1. Pulkki V. Spatial sound reproduction with directional audio coding. Journal of the Audio Engineering Society, 2007, vol. 55, no. 6, pp. 503–516.

2. 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).

3. 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.

4. Rafaely B. Fundamentals of Spherical Array Process. Springer, 2015, 204 р. (Springer Topics in Signal Processing).

5. 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.

6. 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.

7. 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).