GPU-Based One-Dimensional Convolution for Real-Time Spatial Sound Generation
Notice bibliographique
Résumé
Incorporating spatialized (3D) sound cues in dynamic and interactive videogames and immersive virtual environment applications is beneficial for a number of reasons, ultimately leading to an increase in presence and immersion. Despite the benefits of spatial sound cues, they are often overlooked in videogames and virtual environments where typically, emphasis is placed on the visual cues. Fundamental to the generation of spatial sound is the one-dimensional convolution operation which is computationally expensive, not lending itself to such real-time, dynamic applications. Driven by the gaming industry and the great emphasis placed on the visual sense, consumer computer graphics hardware, and the graphics processing unit (GPU) in particular, has greatly advanced in recent years, even outperforming the computational capacity of CPUs. This has allowed for real-time, interactive realistic graphics-based applications on typical consumer-level PCs. Given the widespread use and availability of computer graphics hardware and the similarities that exist between the fields of spatial audio and image synthesis, here we describe the development of a GPU-based, one-dimensional convolution algorithm whose efficiency is superior to the conventional CPU-based convolution method. The primary purpose of the developed GPU-based convolution method is the computationally efficient generation of real-time spatial audio for dynamic and interactive videogames and virtual environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».