上海大学学报（自然科学版）
上海大學學報（自然科學版）
상해대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SHANGHAI UNIVERSITY (NATURAL SCIENCE EDITION)
2011年
2期
119-124
,共6页
头相关传输函数%局部线性嵌入%流形%空间听觉重建
頭相關傳輸函數%跼部線性嵌入%流形%空間聽覺重建
두상관전수함수%국부선성감입%류형%공간은각중건
空间听觉重建中,头相关传输函数(bead-related transfer function,HRTF)庞大的数据量是影响虚拟声源合成效率的主要因素之一,为了减少HRTF的数据存储,提出一种局部线性嵌入(locally linear embedding,LEE)空间听觉重建方法,通过LLE对高维HRTF数据进行降维,在低维数据空间提取与方位感知相关的特征,然后利用聚类算法进行分类,得到特征HRTF,而其余非特征HRTF则可以利用特征HRTF通过改进插值算法进行重构,与现有的主成分分析法(principal component analysis,PCA)相比,利用LLE降维后的数据保留了更多的感知信息,利用HRTF数据间的内在关系,对插值后的数据进行修正,可减少重建误差,仿真结果表明,该方法能够有效地减少HRTF的存储数据量,有利于提高虚拟声源的合成效率.
空間聽覺重建中,頭相關傳輸函數(bead-related transfer function,HRTF)龐大的數據量是影響虛擬聲源閤成效率的主要因素之一,為瞭減少HRTF的數據存儲,提齣一種跼部線性嵌入(locally linear embedding,LEE)空間聽覺重建方法,通過LLE對高維HRTF數據進行降維,在低維數據空間提取與方位感知相關的特徵,然後利用聚類算法進行分類,得到特徵HRTF,而其餘非特徵HRTF則可以利用特徵HRTF通過改進插值算法進行重構,與現有的主成分分析法(principal component analysis,PCA)相比,利用LLE降維後的數據保留瞭更多的感知信息,利用HRTF數據間的內在關繫,對插值後的數據進行脩正,可減少重建誤差,倣真結果錶明,該方法能夠有效地減少HRTF的存儲數據量,有利于提高虛擬聲源的閤成效率.
공간은각중건중,두상관전수함수(bead-related transfer function,HRTF)방대적수거량시영향허의성원합성효솔적주요인소지일,위료감소HRTF적수거존저,제출일충국부선성감입(locally linear embedding,LEE)공간은각중건방법,통과LLE대고유HRTF수거진행강유,재저유수거공간제취여방위감지상관적특정,연후이용취류산법진행분류,득도특정HRTF,이기여비특정HRTF칙가이이용특정HRTF통과개진삽치산법진행중구,여현유적주성분분석법(principal component analysis,PCA)상비,이용LLE강유후적수거보류료경다적감지신식,이용HRTF수거간적내재관계,대삽치후적수거진행수정,가감소중건오차,방진결과표명,해방법능구유효지감소HRTF적존저수거량,유리우제고허의성원적합성효솔.
