[發(fā)明專利]一種減少傳聲器使用數(shù)量的房間沖激響應(yīng)函數(shù)測量方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410342826.6
• 申請日: 2014-07-17
• 公開（公告）號: CN104105049A
• 公開（公告）日: 2014-10-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳喆;殷福亮;王建超
• 申請（專利權(quán)）人: 大連理工大學(xué)
• 主分類號: H04R29/00
• 分類號: H04R29/00
• 代理公司: 大連東方專利代理有限責(zé)任公司 21212
• 代理人: 李洪福

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及聲音合成處理技術(shù)，特別是一種減少傳聲器使用數(shù)量的房間沖激響應(yīng)函數(shù)測量方法。

背景技術(shù)

聲場合成(WFS)技術(shù)是以惠更斯原理為基礎(chǔ)在較大范圍內(nèi)合成三維聲場。它在消費(fèi)電子、通信等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。聽眾在合成的聲場中能夠感受到聲源的方位信息，從而有一種“身臨其境”的感受。聲場合成應(yīng)用場合多為室內(nèi)，而房間的墻壁對聲波的反射會降低合成聲場的質(zhì)量，所以實際應(yīng)用中需要加入房間補(bǔ)償。

在進(jìn)行房間補(bǔ)償前，各個揚(yáng)聲器到觀察區(qū)域(房間中合成的聲場)內(nèi)部分位置的傳遞函數(shù)需要測量獲得。然而當(dāng)測量位置較多時，使用大量傳聲器會對聲場造成較大影響，從而使測量得到的數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，進(jìn)而降低了房間補(bǔ)償?shù)男Ч踔潦购铣陕晥龅馁|(zhì)量惡化。

1、現(xiàn)有技術(shù)一的技術(shù)方案

Fuster等(J.J.López,A.González,L.Fuster.Room?compensation?in?wave?field?synthesis?by?means?of?multichannel?inversion.IEEE?Workshop?on?Applications?of?Signal?Processing?to?Audio?and?Acoustics,New?Paltz,New?York,2005:146-149)設(shè)計了一種傳遞函數(shù)測量方案，用于測量觀察區(qū)域中的傳遞函數(shù)。該方案將多個傳聲器放置在一個直桿上，將直桿的一端固定在一個旋轉(zhuǎn)軸上。旋轉(zhuǎn)軸每轉(zhuǎn)一個固定角度，就測量該位置的傳遞函數(shù)。當(dāng)旋轉(zhuǎn)軸旋轉(zhuǎn)360°后，空間中測量到的位置如圖1所示。這種方法降低了傳聲器對整個聲場的影響，并且使用的傳聲器較少。

由于該技術(shù)利用少量傳聲器進(jìn)行多次測量，所以測量時間較長。并且當(dāng)空間較大或者空間中有障礙物(如柱子)時，該測量方法將無法使用。

2、現(xiàn)有技術(shù)二的技術(shù)方案

技術(shù)二的方案是基于局部采集信息對整個空間中傳遞函數(shù)建模，方案流程如圖2所示，在該方案中，D個傳聲器均勻布局在整個觀察區(qū)域中，首先用空間坐標(biāo)位置作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的輸入部分，揚(yáng)聲器到各控制點(diǎn)的傳遞函數(shù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的輸出部分，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集通過SVR，得到空間位置與傳遞函數(shù)之間的映射模型；在此基礎(chǔ)上，將整個觀測區(qū)域位置作為該模型輸入，從而得到整個觀察區(qū)域的傳遞函數(shù)。在訓(xùn)練模型時，也可用ANN替換SVR。

ANN模型存在過學(xué)習(xí)問題，需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本較大。SVR尋找不同類別之間的最優(yōu)化分類面，反映的是異類數(shù)據(jù)之間的差異，但是其訓(xùn)練時間長，并且不能反映訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身的特性，重構(gòu)的傳遞函數(shù)的精度不高。

綜上所述，現(xiàn)有的降低傳遞函數(shù)采集時傳聲器使用數(shù)目的技術(shù)存在以下問題：(1)在空間較大的房間中測量困難，并且受空間中障礙物的影響；(2)進(jìn)行訓(xùn)練的過程時間過長，且需要的樣本個數(shù)較多。

本發(fā)明涉及的術(shù)語解釋如下：

WFS：Wave?Field?Synthesis，聲場合成；

GMR：Gaussian?Mixture?Regression，高斯混合回歸；

GMM：Gaussian?Mixture?Model，高斯混合模型；

ANN：Artificial?Neural?Networks，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

SVR：Support?Vector?Regression，支持向量回歸；

EM：Expectation?Maximization，期望最大化算法。

發(fā)明內(nèi)容

為解決現(xiàn)有技術(shù)存在的上述問題，本發(fā)明要設(shè)計一種可實現(xiàn)如下目的的減少傳聲器使用數(shù)量的房間沖激響應(yīng)函數(shù)測量方法。

(1)在空間較大的房間中測量容易，并且不受空間中障礙物的影響；

(2)進(jìn)行訓(xùn)練的過程時間較短，且需要的樣本個數(shù)較少。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：一種減少傳聲器使用數(shù)量的房間沖激響應(yīng)函數(shù)測量方法，包括以下步驟：

A、在空間中采用均勻等分布局放置適量傳聲器，進(jìn)行傳遞函數(shù)的測量，并將得到的傳遞函數(shù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫；