适用于紧凑型不规则麦克风阵列的神经 Ambisonics 编码

麦克风阵列信号的 Ambisonics 编码可以实现多种空间音频应用，如虚拟现实或远程呈现，但它通常是为均匀间隔的球形麦克风阵列设计的。本文提出了一种 Ambisonics 编码方法，该方法使用深度神经网络（DNN）来估计从麦克风输入到 Ambisonics 信号的变换。该方法采用了一个由 U-Net 结构组成的 DNN，包含可学习的预处理以及由平均绝对误差、空间相关性和能量保持分量组成的损失函数。该方法在具有四个麦克风的规则和不规则形状的两个麦克风阵列上，以及在模拟的多源混响场景中进行了验证。验证结果表明，所提出的方法在多项误差指标上可以达到或超过传统信号无关 Ambisonics 编码器的性能。