[发明专利]使用深度学习图像分析的房间声学仿真

权利要求书

1.一种方法，包括：

接收真实世界环境的图像；

使用机器学习分类器，对所述图像进行分类以生成与用于声学环境仿真的声学预设置相关联的分类，所述声学预设置均包括表示声音混响的声学参数；以及

基于所述分类，在所述声学预设置当中选择声学预设置。

2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

基于所述声学预设置的声学参数来执行声学环境仿真。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，执行声学环境仿真包括基于所述声学预设置的声学参数来对虚拟地放置在真实世界环境中的一个或多个虚拟声音对象的声音混响进行建模。

4.根据权利要求2所述的方法，进一步包括：

使用所述机器学习分类器，对所述图像或一个或多个进一步的图像进行分类，以生成一个或多个声学参数修改符；以及

基于所述一个或多个声学参数修改符来修改所述声学预设置的声学参数，以生成经修改的声学预设置，所述经修改的声学预设置包括用于声学环境仿真的经修改的声学参数，

其中，执行声学环境仿真包括使用所述经修改的声学参数来执行声学环境仿真。

5.根据权利要求1所述的方法，其中：

所述声学参数包括以下中的一个或多个：频率相关的衰减时间、房间大小、反射延迟、早期起始时间和扩散水平。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述分类包括直接将所述图像分类到所述分类和相关联的声学预设置。

7.根据权利要求1所述的方法，其中：

所述分类包括对所述图像进行分类，以生成所述分类使得所述分类具有相应的置信水平；并且

所述选择包括选择所述声学预设置使得所述声学预设置与所述分类当中具有相应的置信水平中的最高的置信水平的分类相关联。

8.根据权利要求7所述的方法，进一步包括：

接收所述真实世界环境的第二图像；

使用所述机器学习分类器，对所述第二图像进行分类以生成具有相应的第二置信水平的第二分类；

确定所述第二分类中的一个或多个是否具有超过置信水平阈值的相应的第二置信水平；以及

如果所述第二分类中的一个或多个具有超过所述置信水平阈值的相应的第二置信水平，则基于所述第二分类，在所述声学预设置当中选择第二声学预设置，并且用第二声学预设置替换所述声学预设置以用于声学环境仿真。

9.根据权利要求8所述的方法，进一步包括：

如果所述第二分类中的一个或多个不具有超过所述置信水平阈值的对应的第二置信水平，则不选择所述第二声学预设置，并且不替换用于声学环境仿真的声学预设置。

10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述接收真实世界环境的图像包括接收作为所述真实世界环境的360度图像的图像。

11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述图像表示不同图像的合成物。

12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述声学预设置的声学参数是通过算法从声学脉冲响应推导得到的，所述声学脉冲响应表示其上训练过所述机器学习分类器的训练图像中表示的真实世界环境。

13.根据权利要求1所述的方法，其中，所述声学预设置的声学参数是基于主观声音设计而开发的。

14.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

对所述声学预设置执行声学参数安全性检查。

15.根据权利要求1所述的方法，其中，所述机器学习分类器是在用相应的声学预设置贴标签的真实世界环境的训练图像上训练的。