通信世界网消息（CWW）近年来，随着元宇宙虚拟现实、增强现实等新兴技术的发展，空间音频解决方案在内容创作、游戏、影视制作等领域展现出巨大的潜力。此外，随着 5G、物联网等技术的推动，基于空间音频技术的解决方案在智能穿戴设备、智能家居等新兴领域的应用也日益广泛。空间音频作为实现元宇宙沉浸式体验的关键要素，能够显著提升用户的沉浸感，降低空间认知失调率，进一步丰富虚拟现实和增强现实的内容表现力。本文从空间音频技术入手，研究分析了空间音频技术的发展趋势与前沿领域带来的挑战，并对空间音频技术的演进方向进行展望。
空间音频：构建沉浸式声场基石
空间音频是经过精心设计的具有3D质量的音频，通过多种手段实现三维声场的精准重建，将物理世界中的声学特性进行数字化映射，为用户营造出高度逼真的环绕声体验。相较于传统立体声技术，空间音频在垂直维度上增加了高度感知通道，形成包含方位角、仰角、距离的三维空间坐标系。
虚拟现实技术的快速发展为音视频行业带来了新的业务发展，空间音频将成为提升沉浸感的核心需求。智能穿戴设备通过轻量化、高分辨率显示与精准交互技术实现“虚实融合”，其中空间音频技术与设备深度协同，同步增强用户在虚拟环境中的方位感知与场景真实感，助力用户获得沉浸式体验。例如，在虚拟演唱会或混合现实会议中，空间音频可模拟声音随用户头部移动的动态变化，使虚拟对象的“声源”位置与视觉信息精准匹配，消除感官割裂。空间音频不仅是元宇宙生态的“听觉底座”，更是实现元宇宙全场景交互的关键技术支柱。
空间音频实现的技术路径
空间音频技术通过多维度的声学建模与信号处理，重构三维声场，其核心实现路径可分为基于声道、对象和场景的技术体系。三类技术在空间解析度、计算复杂度与应用场景上形成互补，共同推动音频技术从平面环绕向全息声场的跃迁，为元宇宙、智能交互等新兴领域奠定技术基础。
基于声道的空间音频技术
基于声道的音频（Channel-Based Audio, CBA）是一种以物理声道布局为核心的空间音频技术，通过在传统5.1环绕声（左、右、中置、左环绕、右环绕、低频）基础上扩展垂直方向声道（如顶部声道），形成标准化的三维声场覆盖。CBA的优势在于兼容性强，适配家庭影院等标准化设备，例如在体育赛事转播中采用多声道定向麦克风阵列（如环绕声阵列），通过多声道混音增强现场感。在混录端渲染成基于声道的编码格式（如Dolby Digital 5.1），在还原端无需渲染，仅需要支持多声道解码的设备，通过预定义的声道数量与位置传递声源信息。基于声道的音频制作时需严格匹配扬声器物理布局以模拟声源方向，造成互操作性差和多版本匹配的压力。另外其局限性还在于空间分辨率受限（仅能覆盖部分方向声源），且无法支持动态头部追踪等实时交互场景。随着对象音频（OBA）与场景音频（SBA）技术的发展，CBA正通过“声道+对象”混合方案（如Dolby Atmos基于5.1声道与动态音频对象）向多维声场系统演进，成为底层兼容性支撑技术。
基于场景的音频技术Ambisonics
基于场景的音频技术（Scene-Based Audio，SBA）聚焦于声场的全局建模，利用高阶球谐函数解析空间声压分布，实现跨设备渲染与真实环境声学特性的精准映射，为虚拟现实等场景提供物理级还原能力。
Ambisonics是基于场景的空间音频技术中的典型技术。Ambisonics技术利用一个虚拟球体上的点去全方位地记录所有场景声音。最为常见的第一阶Ambisonics（First Order Ambisoics，FOA），采用四面体麦克风阵列采集原始四通道信号（A-Format），再通过数学转换生成B-Format的四个分量：W、X、Y、Z，分别对应声场能量、前后、左右及上下方向。高阶Ambisonics通过增加球谐分解阶数（如二阶、三阶甚至七阶）提升空间分辨率。播放时，Ambisonics内容可适配任意扬声器布局，通过动态解码还原三维声场，尤其适合VR/AR等需要头部追踪的应用场景。其灵活性与物理声场还原能力使其在沉浸式媒体领域占据核心地位。
基于对象的音频技术
基于对象的音频技术（Object-Based Audio，OBA，）是一种将声音元素视为独立“对象”进行创作、传输和还原的技术。其核心原理是通过分离声音元素与空间信息，实现动态渲染适配不同的播放环境。每个声音对象由音频波形和元数据构成，其中元数据用于描述声音在三维空间中的空间属性和环境参数，包括3D 位置、Azimuth（方位角）、Elevation （高度角）、Size（声源体积）、扩散（Diffusion）、运动速度（Velocity）等等。其主流渲染算法包括幅度矢量合成、HRTF双耳渲染及波场合成，需根据播放设备（如多声道扬声器或耳机）进行动态选择。此项技术对算力要求较高，因此在有外部电源的XR终端或者电影院的播放机场景应用广泛。
空间音频技术的趋势与挑战
AI深度赋能趋势，提升空间音频体验
AI 技术将在空间音频领域发挥日益关键的作用：一方面，AI 助力 HRTF 建模效率与精度的提升。传统 HRTF 测量需在消声室耗费大量时间，而借助 AI，通过简单的耳廓图像采集或少量声学数据，即可快速生成高度个性化的 HRTF 模型。另一方面，在音频渲染环节，AI可根据场景语义信息，智能调整音频参数，如动态调整混响效果、声源空间分布等，营造更贴合场景的沉浸式音频体验。以虚拟办公场景为例，AI 能依据室内布局、人员位置及交流内容，自动优化音频的反射、遮挡等效果，使声音更自然真实。
多模态融合趋势，拓展音频应用边界
空间音频将与视觉、触觉等多模态技术深度融合。在 XR 设备中，音频与视觉的协同将更为精准，不仅实现音画同步，还能依据视觉场景的变化实时调整音频效果。如在虚拟建筑漫游中，当用户视角切换到不同房间，音频系统能自动匹配相应的空间声学特性，包括房间的大小、材质对声音的影响等。此外，随着生物识别技术的发展，空间音频还可能结合用户的情绪、生理状态进行自适应调节，为用户提供更个性化、沉浸式的体验。
计算资源与功耗平衡的挑战
在沉浸式场景中，空间音频技术需在有限功耗下实现高精度声场计算，其核心挑战在于“复杂声学建模与移动端耗能的矛盾”。动态头部追踪与多声源实时渲染消耗大量算力，个性化HRTF的高阶卷积运算与动态环境声学参数的实时适配进一步加剧计算负载，传统CPU架构难以满足其需求。为了突破瓶颈，需研发轻量化神经声学模型、异构计算架构及自适应渲染策略，在维持毫秒级时延的同时，控制降低系统功耗，方能在真实场景中实现“无感化”空间音频体验。
未来展望
空间音频技术将向“AI驱动的高效建模”与“异构硬件协同”方向演进。通过神经声学辐射场（Neural Acoustic Field）实现复杂环境声场的实时预测，结合轻量化HRTF生成网络，突破个性化适配瓶颈。边缘计算与端侧NPU的协同架构提升计算能效，支持全景声场的无感化渲染。随着6G通感算智一体化网络与神经拟态芯片的成熟，空间音频技术从单一终端走向全场景应用，空间音频技术将深度融入元宇宙等沉浸式场景，为用户带来“声随景动”的终极沉浸体验。
