[發明專利]虛擬聽覺重放方法及系統

有效

• 申請號: 201710075455.3
• 申請日: 2017-02-13
• 公開（公告）號: CN106874592B
• 公開（公告）日: 2020-05-19
• 發明（設計）人: 鄭能恒;袁翔;蔡素到;李斌
• 申請（專利權）人: 深圳大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06T7/13
• 代理公司: 深圳市恒申知識產權事務所(普通合伙) 44312
• 代理人: 王利彬

本發明公開了一種虛擬聽覺重放方法及系統，該方法包括：利用預置的圖像處理算法從耳廓圖像中提取N個不同類型的耳廓參數，基于預置的參數間復相關算法及數據庫中包含的多個受試者的標準耳廓參數計算該N個不同類型的耳廓參數分別對應的權重系數，并根據該目標對象的N個耳廓參數，及該N個耳廓參數分別對應的權重系數計算該目標對象的耳廓參數與上述多個受試者的標準耳廓參數之間的相似匹配度，并將相似匹配度最高的受試者的HRTF數據作為該目標對象的HRTF數據，基于該目標對象的HRTF數據進行虛擬聽覺重放。通過上述方式獲取的耳廓參數誤差小，準確率高，改善虛擬聽覺重放效果，且通過使用權重系數，能夠實現更準確的匹配。

技術領域

本發明涉及虛擬聽覺領域，尤其涉及一種虛擬聽覺重放方法及系統。

背景技術

頭相關傳輸函數(Head Related Transfer Function，HRTF)是一種音效定位算法，對應時域的頭相關沖激響應(Head Related Inpulse Response)，且HRTF是描述空間聽覺定位的一個重要特征，由于個體間的生理結構差異，對應的HRTF也不同，即HRTF是一個高度個性化的參數。由于HRTF的直接測量耗時耗力，現有常用的個性化HRTF參數獲取方法是通過手動測量個體的耳廓參數，并利用已公開HRTF數據庫進行耳廓參數匹配，根據匹配誤差來選擇與該個體最匹配的個性化HRTF。例如：Zotkin利用現在的CIPIC數據庫提成了一種最小方差匹配的個性化HRTF算法，該算法包括以下步驟：

1)使用相機獲取實驗對象的耳廓圖像，利用刻度尺測量出圖像中的7個指定耳廓參數，根據圖片與真實耳朵的比例得到真實的耳廓參數，將該7個真實的耳廓參數作為一組耳廓數據；

2)將上述一組耳廓數據與CIPIC數據庫中受試者的參數進行比對，得到該組耳廓數據分別與受試者的參數的相似匹配度，并選擇相似匹配度最大的受試者的HRTF數據作為上述實驗對象的HRTF數據，并進行虛擬聽覺重放。

然而，上述方法中，在獲取到實驗對象的耳廓圖像之后，需要人為地設定特征點，并使用刻度尺測量特征點的距離以獲取該耳廓圖像中指定耳廓參數，且還需要經過比例換算得到真實的耳廓參數，過程過于復雜，且容易出現誤差，例如特征點的選取誤差及刻度尺讀數誤差等，造成虛擬聽覺重放的效果差等問題。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種虛擬聽覺重放方法及系統，旨在解決現有技術中通過人為測量及進行耳廓參數的比例換算，存在過程復雜，容易出誤差，造成虛擬聽覺重放的效果差等技術問題。

為實現上述目的，本發明第一方面提供一種虛擬聽覺重放方法，該方法包括：

獲取目標對象的耳廓圖像，利用預置的圖像處理算法從所述耳廓圖像中提取N個不同類型的耳廓參數，所述N為正整數；

基于預置的參數間復相關算法及數據庫中包含的多個受試者的標準耳廓參數計算所述N個不同類型的耳廓參數分別對應的權重系數；所述數據庫中包含所述多個受試者的標準耳廓參數及頭相關傳輸函數HRTF數據；

根據所述目標對象的所述N個耳廓參數、所述N個耳廓參數分別對應的權重系數計算所述目標對象的耳廓參數與所述多個受試者的標準耳廓參數之間的相似匹配度；

將相似匹配度最高的受試者的HRTF數據作為所述目標對象的HRTF數據，基于所述目標對象的HRTF數據進行虛擬聽覺重放。

本發明第二方面提供一種虛擬聽覺重放系統，所述系統包括：

獲取提取模塊，用于獲取目標對象的耳廓圖像，利用預置的圖像處理算法從所述耳廓圖像中提取N個不同類型的耳廓參數，所述N為正整數；