Preprocesamiento Eficaz para Modelar las Respuestas Impulsivas de Cabeza, Utilizando Análisis de Componentes Principales

Abstract

Es muy frecuente, tanto en el dominio del tiempo como el de la frecuencia, el uso del análisis de componentes principales (PCA) para modelar las repuestas impulsivas relativas a la cabeza (HRIRs).
Varios autores, han utilizado diferentes tipos de preprocesamientos de la HRIRs antes de aplicar PCA y son disímiles los criterios para determinar la cantidad de componentes principales necesarias. En este trabajo se demuestra que el PCA aplicado a los valores complejos de la transformada de Fourier (HRTF) de las HRIRs es más efectivo que el PCA aplicado a la magnitud y al logaritmo de la magnitud de las HRTFs. Para componentes principales (PC) superiores a la séptima, la velocidad de decrecimiento del error medio cuadrático global (mean-square error: MSE) es mayor para el preprocesamiento propuesto.
El estudio revela que las magnitudes espectrales de las 4 primeras PCs, muestran la influencia de la oreja en las HRTFs y que ha partir de la 7 PCs se manifiesta la preponderancia del torso y de los hombros.