Dans le cadre du projet ANR HAIKUS (ANR-19-CE23-0023), l'IRCAM, le LORIA et le IJLRA organisent un atelier d'une journée sur les avancées méthodologiques pour la réalité augmentée audio et ses applications.
Programme et résumé :
https://www.stms-lab.fr/agenda/audio-augmented-reality-workshop/detail
La réalité augmentée audio (RAA) consiste à intégrer des contenus sonores pré-enregistrés ou générés par ordinateur dans l'environnement réel de l'auditeur. L'audition joue un rôle essentiel pour comprendre notre environnement spatial et interagir avec celui-ci. La modalité auditive accroît l'engagement de l'utilisateur et enrichit l’expérience vécue dans les applications de réalité augmentée (RA), relevant en particulier des domaines de la création artistique, de la médiation culturelle, du divertissement et de la communication.
Les algorithmes de spatialisation sonore représentent des éléments clés dans la chaîne de traitement pour la RAA. Il s’agit de contrôler, en temps réel, la position et l’orientation des sources virtuelles et de synthétiser les effets de réverbération qui leur seront appliqués. Ces outils ont maintenant atteint un niveau de maturité et permettent de piloter des systèmes aussi divers que le rendu binaural tridimensionnel sur casque ou des réseaux de haut-parleurs massivement multicanaux. La précision du traitement spatial appliqué aux événements sonores virtuels est cependant essentielle pour assurer leur intégration sans hiatus perceptif dans l'environnement réel de l'auditeur. Pour atteindre ce niveau d'intégration et de transparence, des méthodes sont nécessaires pour identifier les propriétés acoustiques de l'environnement et ajuster les paramètres du moteur de spatialisation en conséquence. Idéalement, ces méthodes devraient permettre de déduire automatiquement les caractéristiques du canal acoustique, sur la seule base de de l’activité sonore des sources réelles présentes dans l'environnement réel (par exemple : voix, bruits, sons ambiants, sources en mouvement). Ces sujets font l'objet d'une attention croissante, en particulier à la lumière des progrès récents des approches basées sur les méthodes d’apprentissage machine dans le domaine de l'acoustique. En complément, les études perceptives permettent de définir le niveau d’exigence requis pour garantir une expérience sonore cohérente.
[N.B. Les exposés et discussions se dérouleront en anglais]
Antoine Deleforge (INRIA), François Ollivier (MPIA-IJLRA), Olivier Warusfel (IRCAM)
(c) GdR IASIS - CNRS - 2024.