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上期《科技奧德賽》,我們了解了Bhout。本次,我們把目光轉向了另一家更低調、也更硬核的公司——Sound Particles。
當你在影院里聽見《沙丘》里沙蟲掠過時的轟鳴,或在《奧本海默》的核爆場景中感受到聲音從四面壓來時,很少會想到,這些復雜空間感背后的技術,一些會是來自里斯本一家只有17人的公司——Sound Particles。
這家2016年成立的葡萄牙公司,把電腦圖形學里的粒子系統帶進了聲音世界,也把自己做進了全球頂級電影、游戲和音樂制作的專業流程里。在《科技奧德賽》的這期探訪中,我們走進了這間辦公室,試圖讀懂這套重新定義3D音頻的技術,到底是怎么誕生的。
把聲音變成粒子
在Sound Particles出現之前,沉浸式音頻的創作長期困在低效的手工模式里。
想要打造一個千人戰場的全景聲場,混音師需要錄制上千條不同的槍聲素材,再用鼠標、旋鈕逐一調整每一條聲音的方位、距離與傳播特性,才能避免重復感帶來的虛假;想要還原成群飛蟲繞著頭頂盤旋的效果,也要手動給每一條聲音設定運動軌跡,稍有不慎就會失去真實感。
Sound Particles的創始人Nuno Fonseca,一個同時深耕電影音頻、計算機科學與人工智能的跨界者,提出了一個全新的思路:如果3D動畫里,每一個畫面元素都能成為帶坐標、帶運動軌跡的粒子,那聲音為什么不可以?
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基于這個想法,他搭建了一套核心的3D音頻引擎:每一個聲音都是一個獨立的“音頻粒子”。創作者可以在虛擬3D空間里,給每個聲音粒子設定精準的位置、運動方向與傳播軌跡,再像動畫師架設攝影機一樣,在空間里放置虛擬麥克風——麥克風的位置,就是最終觀眾聽到聲音的視角。
這個底層邏輯的改變,直接降低了復雜聲場的創作門檻。就像團隊演示的那樣,原本需要耗費近一年錄制的上千種差異化槍聲,只用10個基礎樣本,通過系統對參數的精細化微調,就能呈現出豐富差異化的聽感,盡量避免機械重復帶來的失真感。也正是這套技術,讓Sound Particles進入了好萊塢不少制片廠和聲音團隊的創作流程。
聲音可以更真實
在公司的開發室里,我們最先注意到的,不是滿屏的代碼和專業調音設備,而是一排排整齊擺放的3D打印模型——從耳朵、完整的頭部到軀干,全是公司員工的1:1復刻。
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“我們先打印了所有員工的耳朵用來做聲學測試,替換了人工頭模型上的耳朵,后來發現這還不夠,又開始打印完整的頭部和軀干,下一步還會還原衣服、頭發、眼鏡對聲音傳播的影響。”公司COO Rui Rijo的介紹,也點出了音頻行業里一個長期容易被忽略的事實:每個人的耳朵結構都是獨一無二的,甚至左耳和右耳都存在差異,聲音在不同人的耳廓、耳道里,傳播路徑完全不同。
傳統的沉浸式音頻體驗,極度依賴影院里十幾、幾十個揚聲器組成的全景聲系統。比如團隊現場演示的9.1.6聲道環境,就包含了人耳高度的9個揚聲器、頂部6個揚聲器和1個低音炮,才能搭建出完整的3D聲場。但對絕大多數普通人來說,家里不可能搭建這樣的專業設備,日常聽音頻、看視頻,最常用的只是一副普通耳機。
Sound Particles正在做的,就是打破這個硬件壁壘。通過3D掃描還原用戶的耳朵與頭部結構,系統就能模擬聲音在用戶特定耳朵里的傳播方式,生成專屬的雙耳音頻。他們的目標,是讓普通人只用一副普通耳機,就能逼近影院多揚聲器系統的沉浸式3D音頻體驗。
為了降低創作端的操作門檻,團隊還開發了手機控聲工具:混音師不用再守著電腦反復調整鼠標和旋鈕,只用手機指向空間里的任意位置,聲音就會精準落到對應的方位,讓3D聲場的創作變得簡單直觀。
好聲音,值得讓每個人聽到
這家進入好萊塢專業制作流程的公司,核心團隊只有17人,其中包括4位博士,其核心技術已在美國獲得專利。從2016年創立至今,他們并沒有把自己停留在影視音頻工具這一單一定位上,而是圍繞核心的3D音頻技術,不斷拓展產品邊界。
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我們探訪時了解到,團隊已經推出了適配數字音頻工作站的全系列插件,覆蓋沉浸式音頻創作全流程,也被廣泛應用在VR、AR游戲的聲場制作中;2023年,他們發布了首款商用沉浸式合成器,計劃推出的粒子合成器,也讓音樂家讓-米歇爾·雅爾在體驗后直言,“我等這個產品等了大約20年”;針對行業3D音效素材的缺口,他們還搭建了Explorer音效庫,收錄了超過200組專屬3D音頻素材。
而團隊當時最核心的新方向,是面向大眾的消費級3D音頻市場。“整個行業都在向3D音頻發展,但最大的問題是,大多數人家里沒有10個以上的揚聲器,大部分時間都是通過耳機消遣娛樂。”在Rui Rijo看來,這是一個規模達100億美元的市場。市面上現有的解決方案,要么效果達標但無法規模化普及,要么能規模化但體驗不佳,而Sound Particles試圖找到兼顧效果與擴展性的解決方案。
彼時,團隊已經為這項技術投入了五年研發,并正準備將其進一步推向市場。除此之外,他們還把3D音頻技術延伸到了人工智能領域:利用粒子系統,生成帶精準空間標注、豐富環境噪聲的海量音頻數據集,為語音識別、智能汽車環境聲預警等場景的神經網絡訓練提供支撐。
當然,此行來到最后,相信屏幕前的你,也會有和我們一樣的感覺:Sound Particles最打動人的,會在于他們愿意花數年時間,把一個足夠難的細分問題一點點做透。
從電影片場、游戲制作,到耳機和人工智能,Sound Particles并沒有突然跨進這些場景。它更像是沿著同一個問題不斷往前走:聲音能不能被放進空間,能不能被更真實地還原,能不能被做成一種更底層的能力。也正是在這個過程中,這家里斯本的小公司一步步長成了今天的樣子。
下期預告:當葡萄牙科技走進智慧城市,歡迎來到Omniflow。
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