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声场合成中的房间补偿算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第8-15页
    1.1 研究背景第8-9页
    1.2 三维音频技术的历史与现状第9-14页
        1.2.1 声场采集与分析第9-10页
        1.2.2 声场的压缩编码第10页
        1.2.3 基于耳机的声场重现第10-11页
        1.2.4 基于扬声器组的声场重现第11-12页
        1.2.5 基于扬声器阵列的声场重现第12-13页
        1.2.6 现有问题第13-14页
    1.3 论文结构第14-15页
2 三维音频基础理论第15-23页
    2.1 声学的基础理论第15-18页
        2.1.1 人感受到的声音特性第15页
        2.1.2 声波与声场第15-18页
    2.2 三维音频相关设备第18-19页
    2.3 室内声场的计算第19-21页
    2.4 人耳听觉基础第21-23页
3 三维音频技术第23-31页
    3.1 头相关传递函数第23-25页
    3.2 高阶Ambisonics方法第25-26页
    3.3 波场合成方法第26-28页
    3.4 矢量基幅值相移方法第28-30页
    3.5 对比与总结第30-31页
4 房间补偿第31-37页
    4.1 问题描述第31-32页
    4.2 基本房间补偿方法第32-34页
    4.3 改进的房间补偿方法第34-35页
    4.4 两种方法的差异与联系第35-37页
5 基于高斯混合回归的房间冲激响应插值第37-44页
    5.1 问题描述第37-38页
    5.2 利用高斯混合回归计算房间冲激响应第38-43页
        5.2.1 建立高斯混合模型第38-42页
        5.2.2 高斯混合回归第42-43页
    5.3 流程总结第43-44页
6 仿真实验与结果分析第44-55页
    6.1 房间补偿改进方法的实验第44-48页
        6.1.1 房间反射模拟第44-45页
        6.1.2 房间布置第45-46页
        6.1.3 改进方法与原方法比较第46-48页
    6.2 高斯混合回归拟合传递函数的仿真第48-55页
        6.2.1 采样点数与混合模型中的单高斯模型数量的选取第48-52页
        6.2.2 高斯混合回归与神经网络、支持向量机回归方法的比较第52-53页
        6.2.3 在改进后的房间补偿方法中的实现第53-55页
结论第55-56页
参考文献第56-60页
致谢第60-61页

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