3D音效最常见的应用场景是在游戏中。过去，游戏中的3D音效（如枪声、脚步声）普遍基于传统游戏开发引擎（如Unreal、Unity）实现，但当玩家联麦时，原本不管游戏中队友在哪儿，它的声音听上去都差不多。试想一下，在大家都手忙脚乱地“突突突”时，队友发来求助语音“我在你东南方向10米的茅房里中弹了快来扶我……”，你还得看一眼地图再判断判断他们在哪儿。要是能直接听声辨位，玩起来是不是就方便多了？接着戴上耳机再感受一下：
【有3D音效】
【无3D音效】
要实现听声辩位，首先得知道，
我们为什么能感知到声音的方位？
我们能感知到声音的方位，主要是由于同个声源传到左右双耳时的音量、延时等信息是不一样的。具体点说，我们通过双耳信号间的时间差、声级差、音色差来判断水平横向定位；耳廓起到类似梳状滤波器的左右帮助在复合声中判断出纵向定位；根据声级大小、频谱状况和个人经验等因素来判断深度定位。
那么，如何模拟声音传播到双耳间的差异
从而模拟出声音的位置？
这里就需要头部相关数据传输函数HRTF（Head-Related Transfer Function）来完成这项工作。它可以看成是声音信号从声源处传播到双耳的综合滤波过程，该过程包括空气滤波、周围环境的混响和人体（躯干、头部、耳廓等）的散射、反射等滤波过程。 目前，业界有比较成熟的开源HRTF库。工程师们是这样做的：准备一个内置麦克风的人体头部模型，在某个空间位置播放原音源，对比麦克风收录的声音和原音源，就能得出一个HRTF。由于人耳对于声源空间方位的感知灵敏度有限，无需测量所有空间位置对应的HRTF，所以现有HRTF库通常是在空间球面上选取1000左右采样点来进行测量。 真正完成实时语音3D虚拟化功能，不只是简单地调用HRTF函数，还需要将游戏世界映射为真实环境，并进行高频运算。它的实现的过程大致如下：假设有N个玩家正在游戏中连麦，由于游戏的实时性要求很高，为了保证游戏的流畅度，每个玩家终端在20ms的单位时间内，至少接受（N-1）个包含语音信息和相对地理位置的数据包。根据语音信息、相对地理位置信息选用适合的HRTF算法，融合游戏地图中声源传播路径上是否有阻挡、玩家在游戏中所处的环境音（比如流水声、空旷房间回声）等信息，最终在玩家设备终端渲染出逼真的实时3D音效。 整个过程计算工作非常密集，有些中低端的设备无法承受。如何让玩家终端设备消耗最少的资源，又保证游戏流畅度一直是业界探究的方向。此外，部分HRTF库对于音源信号中的某些频率衰减较为严重，尤其是对于包含丰富频率成分的乐器声影响更加明显。这不仅影响音源定位准确性，也会导致最终输出的环境音中乐器声较为沉闷。 为此，基于腾讯天籁音频解决方案，腾讯云游戏多媒体引擎GME推出了实时语音3D虚拟化功能。通过对终端渲染算法的优化，运算效率提高近50%，单音源空间化实时渲染复杂度在0.5ms左右，让绝大多数中低端设备也可以轻松完成实时3D音效渲染。另外，针对渲染过程中信号分量衰减问题，GME通过自研音频信号均衡补偿方法提升3D渲染效果，让乐器等游戏中的环境音更为通透。不止于此，作为一站式语音解决方案，GME还提供了噪声抑制、回声消除、增益控制、信源编码、语音均衡等功能，一次接入满足多重需求。 目前，GME已支持多平台接入，如windows，android，iOS，macOS，xbox，PS4，Switch，VR设备。特别值得一提的是，腾讯云GME是国内首家支持VR设备上实时语音3D虚拟化的云服务解决方案。
总结
过去游戏行业重视抢流量和用户，品质倒是次要的。但随着游戏存量市场的到来，日渐成熟的玩家很难再被质量粗劣的游戏吸引。在音效等细节中注入匠心，制作精良的游戏作品才能具备长久的生命力。做好这些，其它的只需要把投票权交给玩家。
