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混响时间和清晰度是评价厅堂声学特性的最重要的客观参数,可通过对实际房间测量获得.通过建立一种自适应模糊神经网络模型,直接由场景图像提取与之对应的混响时间和清晰度,并采用大量的实测数据对网络进行训练,实验结果证明该方法的有效性.该方法为声场音质评价以及虚拟现实技术等提供了一个崭新的思路.
一种自适应模糊神经网络模型的研究与应用
【摘 要】
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混响时间和清晰度是评价厅堂声学特性的最重要的客观参数,可通过对实际房间测量获得.通过建立一种自适应模糊神经网络模型,直接由场景图像提取与之对应的混响时间和清晰度,并
【机 构】
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中国传媒大学计算机学院
【出 处】
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兰州大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2010年S1期
【基金项目】
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中国传媒大学工科规划项目(XNG0922),382人才工程项目(G2009382317)
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