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