使用头部跟踪的双耳音频渲染
通过融合从IMU接收到的数据来跟踪头部方向，然后通过头部相关传递函数(HRTF)控制声源到达的方向。
在典型的虚拟现实设置中，IMU传感器附加到用户的耳机或VR耳机，使得声源的感知位置与无关的视觉提示相对于头部运动。例如，如果声音被视为来自显示器的声音，即使用户将头部转向侧面，它也仍然这样。
所需的硬件
Arduino Uno
Invensense微处理器- 9250
硬件连接
首先，将Invensense MPU-9250连接到Arduino板。有关详细信息，请参见利用惯性传感器融合和MPU-9250估计方向．
创建传感器对象和IMU过滤器
创建一个arduino对象。
a = arduino;
创建Invensense MPU-9250传感器对象。
imu = mpu9250(一个);
创建并设置卡尔曼滤波器的采样率。
Fs = imu.SampleRate;imufilt = imufilter (“SampleRate”，fs）;
加载ARI HRTF数据集
当声音从空间点到耳朵的点行进时，您可以根据腔室时间和级别差异（ITD和ILD）本地化它。可以测量这些频率相关的ITD和ILD，并表示为任何给定的源极高和方位角的一对脉冲响应。ARI HRTF数据集包含1550对脉冲响应，这些脉冲响应超过360度超过360度，高度从-30到80度。您使用这些脉冲响应来过滤声源，以便从传感器方向确定的位置被感知。如果传感器连接到用户头上的装置，则尽管头部运动，声音被视为来自一个固定位置。
首先，加载HRTF数据集。
ARIDataset =负载('roidhrtf.mat'）;
然后，从DataSet获取相关的HRTF数据，并将其以有用的格式用于我们的处理。
hrtfdata = double（aridataset.hrtfdata）;hrtfdata = erfute（hrtfdata，[2,3,1]）;
获取相关的源位置。角度应与传感器的范围相同。将方位角从[0,360]转换为[-180,180]。
sourcePosition = ARIDataset.sourcePosition (:, [1, 2]);sourcePosition(:，1) = sourcePosition(:，1) - 180;
负载单声道的记录
装上直升机的双音速录音。只保留第一个通道，它对应于一个全向记录。为与HRTF数据集兼容重新采样到48 kHz。
[直升机,originalSampleRate] = audioread ('heli_16ch_acn_sn3d.wav'）;heli = 12 * heli（：，1）;只保留一个频道sampleRate = 48 e3;直升机=重新取样(直升机、sampleRate originalSampleRate);
将音频数据加载到submanceource.对象。设置SamplesPerframe.来0.1秒。
sigsrc = dsp。submanceource.(heli,．..“SamplesPerFrame”sampleRate / 10．..'seriperencaction'，'循环重复'）;
设置音频设备
创建一个audioDeviceWriter采样率与音频信号相同。
devicewriter = audiodevicewriter（“SampleRate”, sampleRate);
为HRTF系数创建FIR滤波器
创建一对FIR滤波器来执行双耳HRTF滤波。
冷杉=细胞(1、2);冷杉{1}= dsp。FIRFilter (“NumeratorSource”，输入端口的）;冷杉{2}= dsp。FIRFilter (“NumeratorSource”，输入端口的）;
初始化方向查看器
创建一个对象以执行IMU传感器的方向的实时可视化。调用一次IMU过滤器并显示初始方向。
orientationScope = HelperOrientationViewer;data =阅读(imu);qimu = imufilt (data.Acceleration data.AngularVelocity);orientationScope (qimu);
音频处理循环
执行处理循环30秒。此循环执行以下步骤：
从IMU传感器读取数据。
融合IMU传感器数据来估计传感器的方向。可视化当前方向。
转换方向从四元数表示俯仰和偏航在欧拉角。
用
interpolateHRTF以获得所需位置上的一对hrtf。从信号源读取一帧音频。
将hrtf应用于单声道录音并播放立体声信号。这是最好的体验使用耳机。
imuoverruns = 0;Audiounderruns = 0;audiofiltered = zeros（sigsrc.samplesperframe，2）;Tic.尽管toc < 30％从IMU传感器读取。(数据溢出)=阅读(imu);如果超支> 0 imuOverruns = imuOverruns +超支;结束融合IMU传感器数据来估计传感器的方向。qimu = imufilt (data.Acceleration data.AngularVelocity);orientationScope (qimu);%转换方向从四元数表示俯仰和偏航在欧拉角。ypr = eulerd (qimu,“zyx股票”，“帧”）;偏航= ypr(结束,1);距= ypr (, 2);desiredPosition =(偏航、俯仰);％在所需位置获得一对HRTF。interpolatedIR =挤压(interpolateHRTF (hrtfData, sourcePosition desiredPosition));从文件中读取音频audioIn = sigsrc ();％申请HRTFS.audiofiltered（：，1）= FIR {1}（AudioIn，InterpolateIr（1，:)）;%左audioFiltered(:，2) = FIR{2}(audioIn, interpolatedIR(2，:))); / /这个函数是对的%对吧audioUnderruns = audioUnderruns + deviceWriter(挤压(audifilter));结束
清理
释放资源，包括声音设备。
发布(sigsrc)发布(deviceWriter)清晰IMU.一个
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