【摘 要】
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对于包含成百上千可移动声源的虚拟场景,由于聚类阶段所需运算代价过高,传统的空间声音渲染方案往往需要占用过多的运算资源。这已经成为VR音频渲染技术发展的瓶颈。本文在声
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对于包含成百上千可移动声源的虚拟场景,由于聚类阶段所需运算代价过高,传统的空间声音渲染方案往往需要占用过多的运算资源。这已经成为VR音频渲染技术发展的瓶颈。本文在声音采样的过程中运用分数阶傅里叶变换这一工具,降低了模数转换阶段的量化噪声。此外,通过在聚类这一步骤中添加平均角度偏差阈值的方法提高了声音处理的运算速度,改善了整个系统的运算效率。设计并进行一项感知用户实验,证实了在可视情况下,人对不同类声源聚类产生的空间误差更加敏感这一观点。根据这一结论,本文提出了一种新的空间声音聚类方法,在可视情况下降低了不同类声源聚类为一组的可能性。
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