一种基于家居环境的静音区域的三角面片化方法与流程

文档序号:14679428发布日期:2018-06-12 21:59阅读:279来源:国知局
一种基于家居环境的静音区域的三角面片化方法与流程

本发明涉及计算机图形学领域,具体涉及一种基于家居环境的静音区域的三角面片化方法。



背景技术:

随着生活质量的不断提升,各种智能化产品和技术层出不穷,居家环境舒适性成为人们安居乐业的基本需求。居家声音舒适性研究作为数字家庭关键技术的重要组成部分,是传统居家生活向智能居家迈进的重要一步。通过对居家环境中的声场进行仿真与可视化,促进居家声音舒适性研究,不但可以仿真可视化整个居家环境的声场分布,同时也可以为其他数字家庭产品研究提供支持。

为了满足对室内声音舒适性的研究,引入Delaunay三角剖分算法集成相应的静音区。三角剖分问题可分为两种:一种是对指定区域的三角剖分,另一种是对给定点集的三角剖分。按剖分对象维数分,又可将三角剖分问题分为平面三角剖分,三维三角剖分和高维三角剖分。曲面点集的三角剖分的剖分对象是分布在曲面上的点集,且剖分结果为逼近曲面并与原曲面拓扑等价的三角分段线性曲面。目前散乱点集的三角剖分在平面区域已经取得了一定的成果,但在三维空间中很多算法的推广仍存在一些问题,因此进一步研究三维空间散乱点集的三角剖分十分重要。在各种三角剖分方法中,Delaunay三角剖分由于其具有良好的数学特征,剖分出来的三角形网格均匀的优化特性而得到了普遍的应用。虽然对于平面区域的三角剖分算法研究目前已经取得了一定的成果,但很多算法并不能直接推广至三维空间,所以三角剖分算法仍需进一步改进。

基于HVSI系统的研究和室内声学模拟,我们采用虚声源法和几何分析相结合的方式,在简化室内空间结构模型和边界条件下,考虑声波的直接传播、边界反射和空气衰减等因素,对室内声场进行仿真。并在室内声学仿真可视化研究中。通过对居家室内环境清晰直观的可视化展示和相应数值模拟和特征分析,助力于居家室内声学环境的研究及改善。

三维空间的数据可视化技术在计算机图形技术发展的影响下逐步在许多行业中,并且在现有的二维可视化技术基础之上逐步向三维可视化转变。Delaunay三角剖分是实现数据可视化的一种行之有效的方法和工具,三维空间Delaunay三角剖分理论在三角剖分技术由二维逐渐向三维甚至更高维推进的影响下,也得到了进一步的丰富和完善,并在医学,地理信息,气象预报,室友勘探,图形图像处理及工程可视化等多个领域发挥着举足轻重的作用。随着人们对系统的实时性与图像的逼真性要求越来越高,对于三维可视化技术的发展起到了相关的促进作用。现如今虽然以前的学者们在这方面已经做了很多的工作,但是真正适用于室内声场的静音区域可视化的算法并不是很多,目前难以在三维空间中把一个数据点集集成一个固定的面,并且在三维空间中点集存在视线遮挡,用人眼以点集密集程度分辨局部静音区存在一定的难度。因此,本发明在此领域上的研究是具有很高的理论价值和应用价值。



技术实现要素:

本发明的目的在于克服现有技术的不足,而提供一种基于家居环境的静音区域的三角面片化方法,该方法通过将静音点存在区域进行三角剖分,集成静音面,实现局部静音区的直观表示,同时Delaunay三角网最接近于规则化,得到的三角面片最为稳定。

实现本发明目的的技术方案是:

一种基于家居环境的静音区域的三角面片化方法,具体包括如下步骤:

1)根据室内环境参数建立空间模型;

2)运用虚声源法模拟声源在室内空间中的传播;

3)可视化整个室内空间三维声场;

4)检测声场模拟数值中的静音点集;

5)利用fcm算法对静音点集聚类;

6)将聚类结果通过delaunay剖分算法集成静音区域;

经过上述的步骤,直观地呈现了室内静音区域的分布。

步骤1)中,所述空间模型,是采用刚性边界的长方体,只考虑声波的边界反射和边界碰撞衰减,进行室内声场仿真。

步骤2)中,所述运用虚声源法模拟声源在室内空间中的传播,具体是包括如下步骤:

2-1)采用麦克风采集的离散音频作为声源,并对声源进行归一化处理;

2-2)采用虚声源的方法,计算声音在室内的传播路径和相应的空间影响因子;

2-3)将空间影响因子与原始信息进行卷积,得到空间接收点在一段时间内的声音波动信息。

步骤3)中,所述可视化整个室内空间三维声场,具体包括如下步骤:

3-1)采用稀疏采点的方式,把房间分成相同大小的正方体小单元;

3-2)采用步骤1)的方法,计算空间中所有接收点在该空间的声学震动情况;

3-3)将接收点的声音幅值用色标组合进行输出;

3-4)设置声源点的位置和个数,得到不同的声音可视化结果。

步骤4)中,所述的静音点的声波振幅信息取值范围为[-0.0001,0.0001]。

步骤5)中,是采用聚类算法对整个静音点数据集进行聚类。

步骤6)中,具体是将聚类后的数据集分成K个不同的子集,采用delaunay剖分的算法对子集数据进行片面化,集成静音区域。

有益效果:本发明提供的一种基于家居环境的静音区域的三角面片化方法,该方法基于HVSI的研究和室内声学模拟,采用虚声源法和几何分析相结合的方式,在简化室内空间结构模型和边界条件下,考虑声波的直接传播、边界反射和空气衰减等因素,对室内声场进行仿真。并在室内声学仿真可视化研究中引入Delaunay剖分算法,实现室内声场静音区的可视化。并通过对居家室内环境清晰直观的可视化展示和相应数值模拟和特征分析,助力于居家室内声学环境的研究及改善。该方法可以实现室内静音点的三角面片化,清晰的可视化效果能够提升人们对室内声场分布的直观了解,满足智能家居系统中声场仿真可视化的应用需求。

附图说明

图1是本发明实例中的基于居家环境下的静音区域的声场面片化方法流程图;

图2是虚声源的传播示意图;

图3是虚声源定点仿真阶段流程示意图;

图4是可视化的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明做进一步阐述,但不是对本发明的限定。

一种基于家居环境的静音区域的三角面片化方法,基于HVSI的研究和室内声学模拟,采用基于delaunay三角剖分的算法,结合居家环境下的声学仿真数据,可视化整个室内空间的静音区域;如图1所示,具体包括如下步骤:

S1、根据室内环境参数建立空间模型;

S2、运用虚声源法模拟声源在室内空间中的传播,得到声学仿真数据;

S3、根据S2得到的声学仿真数据,可视化整个室内空间三维声场;

S4、检测声场模拟数值中的静音点集;

S5、利用fcm算法对静音点集聚类;

S6、将聚类结果通过delaunay剖分算法集成静音区域。

步骤S1中,所述空间模型,是采用刚性边界的长方体,只考虑声波的边界反射和边界碰撞衰减,进行室内声场仿真。

步骤S2中,所述运用虚声源法模拟声源在室内空间中的传播,具体是包括如下步骤,如图3所示:

S2-1、采用麦克风采集的离散音频作为声源,并对声源进行归一化处理,得到归一化后的原始声源数值信息;

S2-2、采用虚声源的方法,计算空间中接收点对声源点的虚声源传播路径和相应的空间影响因子;

S2-3、将得到的空间影响因子与原始信息进行卷积,得到空间该接收点一段时间内的声音波动信息,即空间中定点声学仿真结果。

步骤S3中,所述可视化整个室内空间三维声场,具体包括如下步骤:

S3-1、采用稀疏采点的方式,把房间分成相同大小的正方体小单元;

S3-2、采用步骤S1的方法,计算空间中所有接收点在该空间的声学震动情况;

S3-3、将接收点的声音幅值用色标组合进行输出;

S3-4、设置声源点的位置和个数,得到不同的声音可视化结果。

步骤S4中,所述的静音点的声波振幅信息取值范围为[-0.0001,0.0001]。

步骤S5中,是采用聚类算法对整个静音点数据集进行聚类。

步骤S6中,具体是将聚类后的数据集分成K个不同的子集,采用delaunay剖分的算法对子集数据进行片面化,集成静音区域。

在本实施例中:

步骤S1中,基于刚性长方体的空间模型和边界反射等声波特性,我们采用虚声源法进行室内空间声学模拟,如图2所示,S封闭空间中的一个声源,R表示空间中的一个接收点,S1-S4表示相对于封闭空间边界与声源对称的虚拟声源,实线箭头表示声源点到接收点之间的直达声传播路径,虚线箭头表示虚声源到接收点的反射声传播路径,直达声和所有反射声叠加形成了接收点的声学振动结果。

步骤S2中,采用麦克风采集的离散音频作为声源,在描述声波叠加时,直接采用代数叠加方式:

声源信息不用简谐波动方程表示,采用离散数值数组,根据采样频率的不同,单位时间声源信息容量有所差异,声源点某时刻对接收点的影响计算如下:

上述公式(2)是根据时间点、声源位置、接收点位置,计算该时间点对应的该接收点声学仿真数值数组下标,公式(2)中,A表示当前时间点接收点在声源影响下的声波幅值,G表示在声源开始发声一段时间内接收点在声源影响下的声波幅值数组,S表示声源点的坐标,R表示接收点的坐标,t表示声源振动时间,t0=l/v表示S到R的传播时间,f表示声源音频采样频率;l表示声源点与接收点之间的距离,l=|S-R|,int()表示把计算数值转化为整数,以便作为数组下标进行读取,最后加1是为了保证数组下标从1开始。

如图4所示,本实施例首先对空间进行模拟,选定空间模型参数;其次,对空间中的每个子单元进行定点声学仿真,得到每个接收点在一段时间内的声学仿真数值;其次,再通过计算声源点和每个接收点之间的距离,得到声波从声源传播到接收点的传播时间,再用要展示可视化的时间与传播时间的差值,得到当前时刻每个接收点在定点声学仿真结果中对应的数组下标;然后,不同幅值的声波信息通过不同颜色的色标图将可视化结果展现出来,最后将检测到的所有静音点进行子集优化,并集成静音区进行三角面片化。

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