Realidad virtual acústica vía redes neuronales artificiales

  • José Francisco Lucio Naranjo Universidade do Estado do Rio de Janeiro
  • Roberto Aizik Tenenbaum Universidade do Estado do Rio de Janeiro
  • Julio Torres Universidade Federal do Rio de Janeiro
  • Esteban Andrés Jácome Muriel Universidad de las Américas
  • Juan José Mantilla Avilés Universidad de las Américas

Resumen

Este trabajo da un paso más en la investigación que trata de obtener las respuestas impulsivas bi-auriculares (BIRS) a ser aplicadas en sistemas de aurilización mediante el uso de redes neuronales artificiales (RNA).

Después de haber entrenado a diversas redes, una para cada área de recepción distribuida alrededor de la cabeza artificial, los resultados mostraron tener un error bastante pequeño, sin embargo, se detectó que dicho error presenta una no-uniformidad si se lo coloca como función del área de recepción. El objetivo principal en esta investigación, es determinar cuáles son las causas de dicha no-uniformidad, de manera que se la pueda atenuar, y así, presentar resultados estables. Se estima que el problema es causado por la presencia de casos de overfitting en las redes debido a la similitud entre ciertos valores de HRIR medidas, para lo cual una solución podría ser modificar el tamaño de las áreas de recepción. De ser así, se debe encontrar la ubicación y el tamaño óptimos de las áreas de recepción, de manera que el comportamiento del error tienda a ser uniforme.

Citas

Lucio Naranjo, J. F.; Tenenbaum, R. A; Torres, J. C. B. (2011). Cómputo de las respuestas impulsivas bi-auriculares usando redes neurales artificiales. Revista SONAC, Vol. 2, pp. 29-40.

B. Gardner, K. Martin (1995) HRTF Measurements of a KEMAR Dummy-Head Microphone., J. Acoust. Soc. Am. vol. 97, n. 6, 3907-3908.

Publicado
2015-12-03
Sección
Artículos