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基于VR的遼沈戰(zhàn)役紀(jì)念館場景交互設(shè)計(jì)研究

發(fā)布時(shí)間:2020-08-24 16:50
【摘要】:遼沈戰(zhàn)役紀(jì)念館作為三大戰(zhàn)役中遼沈戰(zhàn)役的精神具現(xiàn),是人們了解和親身體會(huì)革命精神、緬懷革命英烈的“紅色名片”,它成立于1958年12月,建館50多年來,它對(duì)于展現(xiàn)解放戰(zhàn)爭時(shí)期的人文風(fēng)貌以及表現(xiàn)革命先驅(qū)們英勇無畏、無私奉獻(xiàn)的精神意志起到了重要的作用,對(duì)后人進(jìn)一步了解戰(zhàn)爭的殘酷無情、警示人們更加珍惜現(xiàn)在和平年代的幸福生活也具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。隨著社會(huì)的發(fā)展和物質(zhì)文化生活的提高,人們不再滿足于到現(xiàn)實(shí)場館參觀,因此突破時(shí)空的限制、在網(wǎng)上瀏覽場館內(nèi)容成為了新的需求。而數(shù)字技術(shù)尤其是虛擬現(xiàn)實(shí)(Virtual Reality,簡稱VR)技術(shù)恰好能夠?yàn)橛脩籼峁╇S時(shí)隨地游覽場館的用戶體驗(yàn),同時(shí)又能充分發(fā)揮VR虛擬博物館的交互性和代入感的優(yōu)勢(shì)。本文以遼沈戰(zhàn)役紀(jì)念館為研究對(duì)象,通過對(duì)遼沈戰(zhàn)役紀(jì)念館在VR平臺(tái)上的數(shù)字化實(shí)現(xiàn)過程探討VR場館的場景交互優(yōu)化尤其是基于unity3d的VR語音交互方案,期望提升VR場館的沉浸性和漫游的整體體驗(yàn)。論文首先探討VR平臺(tái)上語音交互優(yōu)化的可行性,從理論研究入手,通過對(duì)擬研究問題的分析,探究其在理論上的支撐,同時(shí)對(duì)語音識(shí)別的優(yōu)化進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究和測(cè)試,再與之前同類VR場館對(duì)比的基礎(chǔ)上,挖掘遼沈戰(zhàn)役紀(jì)念館的VR場館的價(jià)值。其次,探討遼沈戰(zhàn)役紀(jì)念館VR場館的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)過程。遼沈戰(zhàn)役紀(jì)念館VR場館的實(shí)現(xiàn)主要分為兩個(gè)部分,第一部分是對(duì)館藏內(nèi)容的還原和模擬,包括三維建模和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。第二部分是在場館還原和模擬的過程中進(jìn)行交互的優(yōu)化調(diào)整,尤其是聲音交互的內(nèi)容將在得到用戶體驗(yàn)反饋后繼續(xù)進(jìn)行。最后是遼沈戰(zhàn)役紀(jì)念館的VR場館的用戶體驗(yàn)和量化評(píng)估。在完成了遼沈戰(zhàn)役紀(jì)念館VR場館的實(shí)現(xiàn)過程的基礎(chǔ)上,以用戶的角度分解和探討遼沈戰(zhàn)役紀(jì)念館VR場館的在各個(gè)方面的實(shí)際用戶體驗(yàn)和分析,在此基礎(chǔ)上對(duì)存在的不足和需要完善的部分進(jìn)行進(jìn)一步方案的產(chǎn)出。
【學(xué)位授予單位】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:TP391.9;TU251.3
【圖文】:

語音交互,概念圖


很多在交互系統(tǒng)中設(shè)計(jì)了交互提示標(biāo)識(shí)和導(dǎo)航地圖來提升交互體驗(yàn),但在交互反饋的即時(shí)性上,只有湖南省博物館做了相關(guān)工作,在全景漫游系統(tǒng)中設(shè)計(jì)了專門的交互反饋模塊。盡管如此,大多數(shù)的虛擬博物館在留言模塊的提問反饋功能上的設(shè)計(jì)都有所缺失[9]。另一方面,虛擬博物館在教育方面的作用,仍然只是播放 360 度全景的主題講座視頻,很多幾乎不存在交互反饋機(jī)制,然而,實(shí)際上用戶更愿意自己親自去體驗(yàn)去感受場館中的環(huán)境,在游覽中主動(dòng)地獲取知識(shí),而不是帶著尚且沉重的頭顯看數(shù)十分鐘無趣的講座視頻。1.2.2 語音交互技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀語音識(shí)別、語音合成和語義理解是語音交互的三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。其中,當(dāng)用戶講話時(shí),所說的話會(huì)被輸入為語音信號(hào),此時(shí)需要依靠語音識(shí)別將其轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的文本,而語音合成則恰好相反,它將用戶輸入的文本通過機(jī)器合成轉(zhuǎn)化成語音信號(hào),存儲(chǔ)為音頻格式文件或音頻流,而語義理解是語音識(shí)別的下個(gè)環(huán)節(jié),它能從語音識(shí)別到的文本中理解用戶的意圖。語音交互流程的概念圖如圖 1-1 所示:

碼率,算法,壓縮算法


哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文也理應(yīng)體現(xiàn)和繼續(xù)發(fā)揮這一固有優(yōu)勢(shì),對(duì)聲音方面有所側(cè)重,因此下文將對(duì) V場館中語音交互的技術(shù)可行性進(jìn)行研究和探討。2.1.1 VR 上的語音采樣和壓縮語音采樣需要經(jīng)由采集設(shè)備進(jìn)行輸入,輸入為 PCM 編碼存儲(chǔ)為音頻流,種編碼方式是無損方式,在獲得后進(jìn)行存儲(chǔ)和傳輸,以備語音識(shí)別庫獲取。一采樣過程在 VR 平臺(tái)上大同小異,由于應(yīng)用于 VR 的是空間音效,VR 空間技術(shù)在其中扮演了重要角色。在此基礎(chǔ)上,在近期的研究中,研究者們開始把目光投向?qū)τ?VR 平臺(tái)的空間聲的壓縮編碼。Chiman Kwan 等人在 2018 年進(jìn)行了對(duì)幾種現(xiàn)有技術(shù)音壓縮算法的客觀性能評(píng)估實(shí)驗(yàn),他們針對(duì) MP3、AAC 和 OPUS 三種壓縮算法使用 24 個(gè)不同類型和碼率(Bitrate)的音頻文件,以 PEAQ(Perceptual EvaluatiofAudio Quality,音頻質(zhì)量感知評(píng)估)模型進(jìn)行測(cè)試[21],結(jié)果如圖 2-1 所示:

聲學(xué)模型,語音識(shí)別,遼沈戰(zhàn)役,整體訓(xùn)練


哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文定人,在這一階段涌現(xiàn)許多經(jīng)典系統(tǒng)范例。直到 20 世紀(jì) 90 年代,語上商業(yè)化和市場化,系統(tǒng)的研究和模型的改進(jìn)陷入停滯。度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)改變了這一困局,它用神經(jīng)元多層深度傳遞過程的決各個(gè)領(lǐng)域的困難問題,給語音識(shí)別的研究帶來了新的方法和思路。此,在遼沈戰(zhàn)役紀(jì)念館 VR 場館交互部分語音識(shí)別的設(shè)計(jì)改進(jìn)上,本度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最新成果——阿里 2018 年開源的 Deep-FSMN 聲學(xué)模型的 VR 語音交互場景進(jìn)行改進(jìn)訓(xùn)練,這一節(jié)將介紹整體訓(xùn)練和改進(jìn)實(shí)驗(yàn) Deep-FSMN 聲學(xué)模型eep-FSMN(下文簡稱 D-FSMN)聲學(xué)模型通過在 cFSMN 結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)的存儲(chǔ)塊之間引入跳過連接層。這些跳過連接層可以實(shí)現(xiàn)信息流向不具體結(jié)構(gòu)如圖 2-2 所示:

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5 楊德謙 本報(bào)記者 徐翔;遼沈戰(zhàn)役紀(jì)念館:承載歷史走向未來[N];錦州日?qǐng)?bào);2012年

6 楊德謙邋記者 徐翔;9月起全市大中小學(xué)生參觀遼沈戰(zhàn)役紀(jì)念館[N];錦州日?qǐng)?bào);2008年

7 林永志 主任記者 李e

本文編號(hào):2802713


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