[发明专利]一种基于扬声器的声像个性化重现方法及装置有效

专利信息
申请号: 201810879145.1 申请日: 2018-08-03
公开(公告)号: CN109068262B 公开(公告)日: 2019-11-08
发明(设计)人: 涂卫平;郑佳玺;翟双星;张雄;沈晨 申请(专利权)人: 武汉大学
主分类号: H04S7/00 分类号: H04S7/00;H04R1/20;H04R3/04;H04R3/12;G06N3/08
代理公司: 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 代理人: 罗飞
地址: 430072*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 扬声器 权值向量 人体参数 频域滤波器 前置 声像 个性化 神经网络模型预测 重现 筛选 多扬声器 技术效果 空间感知 滤波作用 目标方位 神经网络 声源信号 映射关系 数据库 测量 输出
【权利要求书】:

1.一种基于扬声器的声像个性化重现方法,其特征在于,包括:

步骤S1:确定扬声器的方位和目标方位,其中,所述扬声器的数量至少为两个,所述目标方位为理想的重建声像的方位;

步骤S2:根据每个扬声器的方位和所述目标方位,确定对应的HRTF,其中,所述HRTF存储于HRTF数据库中,所述数据库中记录有HRTF以及相应的完整人体参数,并基于所述HRTF数据库,建立虚拟声像的双耳信号与目标声像的双耳信号的等式,计算每个扬声器对应的第一权值向量;

步骤S3:根据所述第一权值向量与所述完整人体参数之间的相关性,从所述完整人体参数中筛选出相关性符合预设条件的关键人体参数;

步骤S4:采用预设神经网络模型构建所述关键人体参数与所述第一权值向量之间的映射关系,并将所述关键人体参数与所述第一权值向量构成一组样本,其中所述关键人体参数作为输入,所述第一权值向量作为输出,训练所述预设神经网络模型,形成训练后的神经网络模型;

步骤S5:测量听音者的关键人体参数,基于所述训练后的神经网络模型预测与所述听音者的关键人体参数对应的第二权值向量,并根据所述第二权值向量计算每个扬声器的前置频域滤波器;

步骤S6:通过所述前置频域滤波器对声源信号进行滤波,获得每个扬声器的输出信号;

其中,所述扬声器包括第一扬声器和第二扬声器,步骤S2中,基于所述HRTF数据库,建立虚拟声像的双耳信号与目标声像的双耳信号之间的等式,计算每个扬声器对应的第一权值向量,具体包括:

步骤S2.1:根据单声源信号和所述目标方位对应的左右耳HRTF,计算所述目标方位处的单声源信号在人耳处形成的双耳信号;

步骤S2.2:根据双扬声器信号和双扬声器方位对应的左右耳的HRTF,获得双扬声器信号在人耳处合成的双耳信号;

步骤S2.3:通过权值滤波器建立所述单声源信号与双扬声器信号之间的关系;

步骤S2.4:建立虚拟声像的双耳信号与目标声像的双耳信号的等式,并基于所述单声源信号与所述双扬声器信号间的关系,得到权值滤波器的表达式,从而计算每个扬声器对应的第一权值向量,其中,所述目标声像的双耳信号为目标方位处的单声源信号在人耳处产生的双耳信号,所述虚拟声像的双耳信号为双扬声器信号在人耳处合成的双耳信号,且虚拟声像的双耳信号与目标声像的双耳信号的等式为,单声源在人耳处形成的左耳信号与双扬声器信号在人耳处合成的左耳信号相等,单声源在人耳处形成的右耳信号与双扬声器信号在人耳处合成的右耳信号相等。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S3具体包括:

S3.1:采用预设相关性分析方法分析所述第一权值向量与完整人体参数之间的相关性,获得相关系数;

S3.2:从所述完整人体参数中,筛选出相关系数大于预设值对应的人体参数项,作为所述关键人体参数。

3.如权利要求1述的方法,其特征在于,步骤S5中,根据第二权值向量计算每个扬声器的前置频域滤波器,具体包括:

根据步骤S2.4中的权值滤波器的表达式计算出每个扬声器对应的权值滤波器,将所述权值滤波器作为扬声器的前置频域滤波器。

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