發(fā)布時(shí)間：2017-10-30 09:38

  本文關(guān)鍵詞：Ambisonics聲像重放的優(yōu)化方法研究

  更多相關(guān)文章： Ambisonics 聲像重放 不規(guī)則揚(yáng)聲器陣列 聲像定位 遺傳算法

【摘要】：Ambisonics三維音頻技術(shù)可以采用不同的揚(yáng)聲器陣列實(shí)現(xiàn)二維(Two-dimensional,2D)或三維(Two-dimensional,3D)聲像的重放。然而,在不規(guī)則揚(yáng)聲器配置下,采用逆矩陣法所得的重建聲像定位質(zhì)量較差。為提高重建聲像定位質(zhì)量,本文基于ITU-4、ITU-5和Auro-10不規(guī)則揚(yáng)聲器配置,研究Ambisonics聲像重放的優(yōu)化方法。本文的研究成果可以總結(jié)為以下幾個(gè)方面:首先,在采用一階Ambisonic實(shí)現(xiàn)2D聲像重放時(shí),由于低頻目標(biāo)在多目標(biāo)優(yōu)化中占有支配性,從而導(dǎo)致了重建聲像的高頻定位質(zhì)量較差。針對(duì)這一問(wèn)題,本文采用基于加權(quán)比例和遺傳算法的方法來(lái)自動(dòng)去除低頻目標(biāo)的支配性,充分優(yōu)化高頻目標(biāo),從而提高重建聲像的高頻定位質(zhì)量。在ITU-4揚(yáng)聲器配置下,所提方法的一階重建聲像高頻定位質(zhì)量得到了有效提高。雙耳聲級(jí)差(Interaural Level Difference,ILD)的客觀測(cè)試表明,本文方法的重建聲像在高頻聽(tīng)覺(jué)感知度上比參考算法更接近真實(shí)聲源。其次,在采用高階Ambisonics(Higher-order Ambisonics,HOA)實(shí)現(xiàn)2D聲像重放時(shí),因?yàn)榇齼?yōu)化參數(shù)不斷增多,所以導(dǎo)致了遺傳算法收斂性能的下降。針對(duì)這一問(wèn)題,本文提出了基于最優(yōu)對(duì)稱虛擬傳聲器響應(yīng)的HOA聲像重放的優(yōu)化方法。該方法使待調(diào)整的系數(shù)減少了一半,并使遺傳算法收斂于聽(tīng)覺(jué)感知度更好的對(duì)稱虛擬傳聲器響應(yīng)。在ITU-5揚(yáng)聲器配置下,所提方法的四階重建聲像定位質(zhì)量得到了有效提高。雙耳時(shí)間差(Interaural Time Difference,ITD)和ILD的客觀測(cè)試表明所提方法的重建聲像聽(tīng)覺(jué)感知度較參考算法更接近真實(shí)聲源。最后,本文研究了基于Auro-10揚(yáng)聲器配置的3D Ambisonics聲像重放方法。針對(duì)固定3D揚(yáng)聲器增益參數(shù)不能同時(shí)較優(yōu)地實(shí)現(xiàn)各方向聲像重建的問(wèn)題,提出一種基于空間方位格點(diǎn)量化技術(shù)(Spatial Localization Quantization Point,SLQP)的多增益融合聲像重建方法。對(duì)Ambisonics信號(hào)中的原始聲源進(jìn)行方位估計(jì)并量化至SLQP格點(diǎn)上,用多組揚(yáng)聲器增益參數(shù)分別重建各量化方位上的聲像。最終得到的3D重建聲像定位質(zhì)量?jī)?yōu)于傳統(tǒng)固定增益參數(shù)方法。
【關(guān)鍵詞】：Ambisonics 聲像重放 不規(guī)則揚(yáng)聲器陣列 聲像定位 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN912.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題背景10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.3 研究目標(biāo)14-15
• 1.4 研究?jī)?nèi)容15
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)15-16
• 第2章 基于加權(quán)比例和遺傳算法的一階Ambisonic聲像重放的優(yōu)化方法16-48
• 2.1 Ambisonics基礎(chǔ)知識(shí)16-22
• 2.2 矩陣求逆法22-24
• 2.3 基于加權(quán)比例和遺傳算法的一階Ambisonic聲像重放的優(yōu)化方法24-36
• 2.3.1 單聲源定位因素25-26
• 2.3.2 多聲源合成定位26-27
• 2.3.3 Gerzon聽(tīng)覺(jué)定位模型27-29
• 2.3.4 2D聲像重放的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)29-30
• 2.3.5 揚(yáng)聲器增益參數(shù)的優(yōu)化30-34
• 2.3.6 加權(quán)比例和遺傳算法34-36
• 2.4 基于ITU-4 的一階Ambisonic聲像重放的優(yōu)化及客觀測(cè)試36-46
• 2.4.1 基于ITU-4 的一階Ambisonic聲像重放的優(yōu)化36-38
• 2.4.2 2D重建聲像定位質(zhì)量的客觀評(píng)價(jià)38-40
• 2.4.3 ILD的客觀評(píng)價(jià)40-46
• 2.5 本章小結(jié)46-48
• 第3章 基于最優(yōu)對(duì)稱虛擬麥克風(fēng)響應(yīng)的HOA聲像重放的優(yōu)化方法48-58
• 3.1 2D高階球諧函數(shù)48-49
• 3.2 基于最優(yōu)對(duì)稱虛擬麥克風(fēng)響應(yīng)的HOA聲像重放的優(yōu)化方法49-51
• 3.3 基于ITU-5 的四階Ambisonics聲像重放的優(yōu)化及客觀測(cè)試51-57
• 3.3.1 基于ITU-5 的四階Ambisonics聲像重放的優(yōu)化51-52
• 3.3.2 2D重建聲像定位質(zhì)量的客觀評(píng)價(jià)52-54
• 3.3.3 合成虛擬傳聲器的性能評(píng)價(jià)54-55
• 3.3.4 ITD和ILD的客觀評(píng)價(jià)55-57
• 3.4 本章小結(jié)57-58
• 第4章 基于SLQP的多增益融合Ambisonics聲像重放的優(yōu)化方法58-70
• 4.1 固定增益 3D Ambisonics聲像重放的優(yōu)化方法58-62
• 4.1.1 Auro-10揚(yáng)聲器配置方式58-59
• 4.1.2 3D聲像重放的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)59-60
• 4.1.3 固定增益 3D Ambisonics聲像重放的優(yōu)化方法60-62
• 4.2 Ambisonics信號(hào)的空間壓擴(kuò)編碼62-65
• 4.3 基于SLQP的多增益融合Ambisonics聲像重放的優(yōu)化方法65-66
• 4.4 重建聲像定位質(zhì)量的客觀評(píng)價(jià)66-69
• 4.5 本章小結(jié)69-70
• 結(jié)論70-72
• 參考文獻(xiàn)72-76
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文76-78
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目78-80
• 致謝80

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本文編號(hào)：1117141