[发明专利]基于分段式多元线性回归的个性化头相关传递函数生成系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及三维音频效果增强领域，尤其涉及适用于双声道耳机设备的个性化头相关传递函数模型的建立以及利用该模型生成与使用者相匹配的个性化头相关函数的方法。

背景技术

随着虚拟现实(Virtual Reality，简称VR)技术的日渐发展，传统的立体声音效已经无法满足沉浸式声音体验的要求，而基于多声道的三维音频技术由于播放设备昂贵、部署要求复杂等原因很难进入个人使用领域。

头相关传递函数(Head Related Transfer Function，简称HRTF)描述了声音由特定方位传递入人耳的过程中经过耳廓、躯干等人体部位反射、衍射而发生的改变。因此利用HRTF可以计算出来自不同方位的声音传递到人耳时的效果，从而模拟出立体空间声音定位的效果。头相关脉冲响应(Head Related ImpulseResponse，简称HRIR)是HRTF的时域表示。

个性化HRTF可以显著增强三维音频的空间方位感，而HRTF与使用对象密切相关。目前有两种方法获取HRTF数据：一种是通过实验直接测量得到；另一种是通过建立人体参数模型从而计算出相关HRTF。对于实验测量获得HRTF数据，对实验所需设备和环境要求很高，且测量过程非常复杂，对于个体用户难以实施。而对于建立人体参数模型通过计算得到HRTF则存在建模难度大、计算复杂、精度不高的缺点。

发明内容

本发明的目的是提供通过人体测量参数信息而获得个性化HRTF的技术方案，使得个体使用用户能够获得良好的三维音频体验。

为达到上述目的，本发明提供一种适用于双声道耳机设备的，基于HRIR波形分组分析的个性化HRTF生成系统，包括：

模块1：HRIR前端时延移除模块，

模块2：HRIR数据冗余压缩模块，

模块3：HRIR数据分组模块，

模块4：人体测量参数提取模块，

模块5：个性化HRTF算子计算模块，

模块6：个性化HRIR生成模块，

模块7：三维音频生成及测试模块，

模块8：人体测量参数微调模块。

所述模块1：HRIR前端时延移除模块，用于对HRTF样本库中提取的HRIR时域数据进行分析，计算出样本中的双耳间时差信息，并将HRIR样本中由于声波到达人耳而导致的时延空白数据移除。该模块计算所得的信号输出给HRIR数据冗余压缩模块——模块2。

所述模块2：HRIR数据冗余压缩模块，用于对HRIR数据进行分析压缩，以降低后期计算的复杂度。该模块统计并分析出HRIR数据的后端冗余噪声信号，对该类信号进行删除，以达到压缩数据量并提升计算效率的目的。该模块计算所得的数据传输给HRIR数据分组模块——模块3。

所述模块3：HRIR数据分组模块，用于对来自于模块2的HRIR信号进行分组，将长信号切分为小规模的分组信号(可以将长信号切分为多个长度为8个采样的分组信号，在实际应用中分组的数量和每个分组的长度可根据情况进行选择)。分组后的信号传输给个性化HRTF算子计算模块——模块5。

所述模块4：人体测量参数提取模块，用于对HRTF样本库中的人体测量参数样本进行统计分析，提取出同HRIR具有显著相关性的部分人体测量参数数据(包括但不限于头宽度、头高度、头深度、颈部直径、颈部高度、肩膀宽度、胸部厚度、耳廓高度、耳廓宽度、耳廓相对于头部中心偏移距离、耳甲腔宽度、耳甲腔高度、耳甲腔深度，耳屏间切迹宽度、外耳张角)。该模块计算所得数据传输给个性化HRTF算子计算模块——模块5.

所述模块5：个性化HRTF算子计算模块，用于建立模块3和模块4输入数据间的映射关系。该模块将模块3输入的数据按照分组信息分别与模块4输入的人体参数信息进行建模分析，最终得到人体测量参数数据与HRIR数据之间的计算算子。利用该算子建立的模型能够通过任意个体的人体测量参数获取其个性化HRIR数据。该模块计算所得数据输入给个性化HRIR生成模块——模块6。

所述模块6：个性化HRIR生成模块，用于将模块5所得个性化算子结合使用用户提供的人体测量参数计算出适用于该用户的个性化HRIR信息。该模块计算所得数据传输给三维音频生成及测试模块——模块7。