Das Institut für Schallforschung (ISF) der ÖAW hat in Kooperation mit der Technischen Universität Berlin am 28. April 2023 Version 1.0.0 des Softwarepakets Mesh2HRTF veröffentlicht (detaillierte Informationen zur Software-Veröffentlichung sind hier nachzulesen https://github.com/Any2HRTF/Mesh2HRTF/releases/tag/v1.0.0, https://mesh2hrtf.org/).
An der Entwicklung des Softwarepakets am Institut für Schallforschung beteiligen sich die Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen der Fachbereiche Hören und Numerik. Mesh2HRTF https://www.oeaw.ac.at/isf/das-institut/software/mesh2hrtf wurde am Institut für Schallforschung als ein Open-Source-Projekt mit dem Ziel entwickelt, eine einfache Möglichkeit zur Berechnung von kopfbezogenen Außenohrübertragungsfunktionen, sogenannten head-releated transfer functions (HRTFs), bereitzustellen.
HRTFs sind akustische Filter, die unser räumliches Hören bestimmen. Sie entstehen durch die Interaktion des Schalls mit dem Kopf und den beiden Ohrmuscheln. Da Ohrmuscheln individuell sind, sind auch HRTFs so personenspezifisch wie ein Fingerabdruck. Vorhandene HRTFs ermöglichen akkurates räumliches Hören bei Schallquellenwiedergabe über Kopfhörer. Zur Berechnung der HRTFs wird ein digitales dünnmaschiges Netz über den Kopf und die Ohren gelegt, das sogenannte Mesh. Das Softwarepaket berechnet die Schalldruckverteilung auf der Mesh-Oberfläche, um daraus dann die HRTFs im gängigen Format SOFA (spatially oriented format for acoustics) abzuspeichern.
Das Softwarepaket richtet sich an Forscher und Forscherinnen, die im Bereich des räumlichen Hörens beispielsweise virtueller Realität arbeiten. Als Zielgruppe waren ursprünglich Anwenderinnen und Anwender aus dem Bereich "Binauralaudio" – Schallwiedergabe, die beide Ohren betrifft – gedacht. Der Kern der Software, der die numerische Berechnung (Randelemente-Methode) ausführt, ist relativ breit angelegt und kann für verschiedenste Anwendungen benutzt werden.
Die Handhabung des Softwarepakets wurde mit der aktuellen Veröffentlichung drastisch vereinfacht. Durch Parallelisierung der Berechnungen können die HRTFs einer Person binnen weniger Stunden berechnet werden. Darüber hinaus wurden Funktionen hinzugefügt, die einen großer Schritt in Richtung automatisierter Berechnung von großen HRTF-Datensätzen darstellen. Solche großen Datensätze können für Algorithmen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz sowie für weitere Forschung herangezogen werden.
Die beteiligten Forscherinnen und Forscher publizierten dazu einen Artikel in Applied Engineering Science (JAES): F. Brinkmann, W. Kreuzer, J. Thomsen, S. Dombrovskis, K. Pollack, S. Weinzierl und P. Majdak, “Recent Advances in an Open Software for Numerical HRTF Calculation”, in: Journal of the Audio Engineering Society, vol. 71, Nr. 7/8, S. 502–514, (Juli/August 2023). https://doi.org/10.17743/jaes.2022.0078