听音者声场扰动特性研究及三维声场重建优化技术

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61671335
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    58.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0117.多媒体信息处理
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Traditional audio systems can’t reconstruct three-dimensional (3D) spatial sound field, which can’t provide listening experiences peered with 3D video. 3D audio can achieve full 3D sound effects, attracted widespread attentions in recent years. Existing 3D multi-channel audio reconstructive technology mainly aimed at ideal physical sound field, resulting in distortion of the spatial sound image. So, this application researches on the effects of multi-channel reconstruction of acoustic perturbation to binaural signal variation and spatial sound image localization errors. Secondly, the research will analysis and extract spatial parameters to accurately describe the phantom sources positional information. And it will build model for the just noticeable difference of spatial parameters and design quantization codebook based on spatial perceptual characteristics of ears. In addition, it also improves audio quality of the reconstruction of the multi-channel signal decoding process. Finally, we will estimate listener’s perceived phantom sources based on the existing multi-channel sound field reconstructive method. By adjusting the weights of multi-channel signal, we can improve the accuracy of perceived sound image’s reconstruction and achieve perceptual undistorted reconstruction of virtual sound. This reconstructive technology can adaptive listener’s perturbation to the sound field. This research expects to improve the reconstructive accuracy of azimuth and elevation of the spatial sound image by 30% and 20% respectively. It will enhance the perceptual experience of 3D audio in practical.
传统音频系统无法重建三维空间声场,不能提供与三维影视对等的听觉体验。三维音频能为听音者带来全方位三维声场体验。与传统多声道三维声场重建方法主要针对不考虑听音者对声场扰动情况下的理想物理声场重建思想不同,本项申请研究面向听音者感知特性的多声道三维声场重建,针对听音者对多声道重建声场扰动带来的双耳信号变化规律,分析影响空间声像定位的关键频谱特征因素,构建多声道三维声场重建优化模型。其次,研究高效的多声道信号空间参数感知压缩编码方法。引入人耳空间方位感知特性建立空间参数恰可感知差异模型,实现空间参数空间感知无失真量化编解码重建方法。本研究预期与MPEG标准方法相比,空间参数同等编码码率下,空间声像水平方位角和高度角重建准确率分别提高30%和20%,可望推动三维音频空间感知特性基础研究、提升三维音频实际应用中的用户听觉感知体验。

结项摘要

现有三维声场重建技术仅考虑理想物理条件,导致实际听音场景下,听音者感知的虚拟声像方位与预期发生偏差,降低三维感知体验。针对上述问题,本项目研究多扬声器合成声音场景下,听音者声场扰动特性对声像定位的影响机理,并构建优化的三维空间声像重建模型。同时,探索基于声像定位机理的多声道音频空间参数冗余去除技术,研究感知无失真的空间参数量化编码方法。.本项目首次提出听音者声场扰动这一概念,分析并验证了其对于声像定位的影响和作用。基于声场的物理特性,提出声压和粒子速度总能量守恒的虚拟声像方位估计模型,与矢量幅度平移技术VBAP相比,使得双耳处的能量平均失真降低46.36%。.基于人类空间听觉感知特性,本项目建立了感知无失真的多声道音频空间参数量化编码模型,克服了现有多声道编码方案中空间参数量化阈值设置不合理导致的冗余难去除、音质受损等问题。与现有主流空间参数编码方法SLQP相比,本项目的研究成果在保证编码音质相当的情况下,使得空间参数码率下降幅度超过16%。.基于听音者声场扰动特性,提出多种优化的三维虚拟声像声场技术,结合信号处理和机器学习方法,构建具备听音者声场扰动适应能力的鲁棒性三维音频扬声器重建系统。与现有的以平移技术为核心的三维虚拟声像合成技术相比,基于扬声器增益向量的个性化虚拟声像重建方法使重建虚拟声像的双耳线索误差下降13.54%,基于声道间差异的虚拟声像重建方法使重建虚拟声像的双耳线索误差下降13.88%,基于子带能量一致性约束的虚拟声像重建方法使双耳信号的谱失真降低16.21%。.本项目的研究成果可应用于三维音频的生成和压缩,能有效提升听音者的三维空间体验,在三维影视和虚拟现实等方面具有广阔的应用前景。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(8)
专利数量(4)
Domain Adaptation With Discriminative Distribution and Manifold Embedding for Hyperspectral Image Classification
用于高光谱图像分类的具有判别分布和流形嵌入的域适应
  • DOI:
    10.1109/lgrs.2018.2889967
  • 发表时间:
    2019-01
  • 期刊:
    IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    Z. Wang;B. Du;Q. Shi;W. Tu
  • 通讯作者:
    W. Tu
Homologous Component Analysis for Domain Adaptation
域适应的同源成分分析
  • DOI:
    10.1109/tip.2019.2929421
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Image Processing
  • 影响因子:
    10.6
  • 作者:
    Youfa Liu;Weiping Tu;Bo Du;Lefei Zhang;Dacheng Tao
  • 通讯作者:
    Dacheng Tao
Towards a real-time production of immersive spatial audio of high individuality with an RBF neural network
利用 RBF 神经网络实时制作高度个性化的沉浸式空间音频
  • DOI:
    10.1016/j.jpdc.2019.04.020
  • 发表时间:
    2019-09
  • 期刊:
    Journal of Parallel and Distributed Computing
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Tu Weiping;Yang Yuhong;Du Bo;Zheng Jiaxi;Zhai Shuangxing
  • 通讯作者:
    Zhai Shuangxing
RNN-based signal classification for hybrid audio data compression
基于 RNN 的混合音频数据压缩信号分类
  • DOI:
    10.1007/s00607-019-00713-8
  • 发表时间:
    2019-03
  • 期刊:
    Comupting
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Weiping Tu;Yuhong Yang;Bo Du;Wanzhao Yang;Xiong Zhang;Jiaxi Zheng
  • 通讯作者:
    Jiaxi Zheng

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其他文献

他克莫司对高糖诱导人肾小管上皮细胞增殖与凋亡的影响及其作用机制研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    中国全科医学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    柯本;陈艳霞;吴险峰;黄翀;秦晓华;房向东;涂卫平
  • 通讯作者:
    涂卫平
VEGF-A在肾脏疾病中的研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    南昌大学学报(医学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴瑶;柯本;房向东;涂卫平
  • 通讯作者:
    涂卫平
双耳时间差变化感知阈值与时间差和频率的关系
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    声学学报(中文版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    胡瑞敏;王恒;涂卫平;张聪
  • 通讯作者:
    张聪
面向多声道三维音频的和差压缩编码技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    通信学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    董石;胡瑞敏;杨玉红;王晓晨;涂卫平
  • 通讯作者:
    涂卫平
创新设计中的多视点需求分析方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机应用研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    涂卫平;文贵华;丁月华;范崇贵
  • 通讯作者:
    范崇贵

其他文献

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涂卫平的其他基金

基于非线性等级模型的声学回声自适应消除
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    59 万元
  • 项目类别:
    面上项目
三维声场中声源水平定位线索感知特性测量与分析
  • 批准号:
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  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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