头相关函数三维数据压缩方法与系统的制作方法
【专利摘要】本发明实施例提供一种头相关脉冲响应三维数据压缩处理方法。本发明方法，包括：将HRIR三维数据重建为最小相位化的HRIR；将所述最小相位化的HRIR解卷为低阶FIR形式的仰角平面滤波器、高阶FIR形式的水平角平面滤波器；将所述高阶FIR形式的水平角平面滤波器建模为低阶IIR形式的水平角平面滤波器；所述处理器将所述低阶FIR形式的仰角平面滤波器以及所述IIR形式的水平角平面滤波器存储至本地缓存。本发明实施例克服了现有技术中HRIR三维数据压缩率低的问题。
【专利说明】头相关函数三维数据压缩方法与系统
【技术领域】
[0001] 本发明实施例涉及电通信领域，尤其涉及一种头相关脉冲响应三维数据压缩方法 与系统。
【背景技术】
[0002] 人类的听觉是三维感知，即不仅能感觉出声音的音调、音强、音色，还能分辨声源 方向与距离。为了使不在现场的听众也能获得必要的"临场感"，从而发明了三维音频技 术。三维音频技术可再现原始声场全部或部分信息，使听者产生"身临其境"的聆听体验。 三维音频可通过双耳声学技术来实现，即采用头相关传递函数（Head Related Transfer function，以下简称：HRTF)对单通道声源信号进行滤波处理，将得到具有方向感的声音使 用耳机或一对扬声器进行重放。双耳声学技术可应用于消费电子、移动终端、多媒体系统、 虚拟现实、盲人听觉导航、飞行训练等领域。
[0003] HRTF的时域表不称为头相关脉冲响应（Head Related Impulse Responses，以下 简称：HRIR)。HRIR描述了声音从声源传播到耳内的过程中，人的躯干、头部、耳部等对声音 信号具有衍射、反射、遮挡等效应，这可以等效为滤波作用。实际中，通常采用经过精确实验 测量得到的HRIR数据库，这种数据库是一个三维矩阵，该数据库存储了大量声源空间位置 的HRIR。其中每个HRIR的冲激响应持续时间较长，等效FIR滤波器阶数很高，并且每个人 的HRIR都不尽相同。因此，要存储多位测量者的HRIR数据，需要消耗巨大的存储空间。当 基于嵌入式设备实现三维虚拟声时，其存储空间更为紧张，成为三维音频技术应用的瓶颈。 为此，需要采用HRIR三维数据压缩技术，以难以察觉的听觉定位性能损失为代价，来大幅 度减少HRIR数据库的存储空间。但现有技术中，采用HRIR三维数据压缩技术存在有压缩 率低的问题。
【发明内容】
[0004] 本发明实施例提供一种头相关脉冲响应三维数据压缩方法与系统，以克服现有技 术中HRIR三维数据压缩率低的问题。
[0005] 本发明实施例提供了一种头相关脉冲响应三维数据压缩方法，包括：
[0006] 处理器将头相关脉冲响应HRIR三维数据重建为最小相位化的HRIR ;
[0007] 所述处理器将所述最小相位化的HRIR解卷为低阶有限冲击响应滤波器FIR形式 的仰角平面滤波器、高阶FIR形式的水平角平面滤波器；
[0008] 所述处理器将所述高阶FIR形式的水平角平面滤波器建模为低阶IIR形式的水平 角平面滤波器；
[0009] 所述处理器将所述低阶FIR形式的仰角平面滤波器以及无限冲击响应滤波器IIR 形式的水平角平面滤波器存储至本地缓存。
[0010] 进一步地，所述处理器将头相关脉冲响应HRIR三维数据重建为最小相位化的 HRIR，包括：
[0011] 选取基准信号，并将所述基准信号与所有HRIR三维数据相关，获取相关信号最大 点的位置，所述位置即为每个HRIR对应于基准信号的时延；
[0012] 移除所述每个HRIR的时延点，与所述基准信号进行对齐。
[0013] 进一步地，所述将所述最小相位化的HRIR解卷为低阶FIR形式的仰角平面滤波 器、高阶FIR形式的水平角平面滤波器，包括：
[0014] 步骤一、采用公式
【权利要求】
1. 一种头相关脉冲响应三维数据压缩方法，其特征在于，包括： 处理器将头相关脉冲响应HRIR三维数据重建为最小相位化的HRIR; 所述处理器将所述最小相位化的HRIR解卷为低阶有限冲击响应滤波器FIR形式的仰 角平面滤波器、高阶FIR形式的水平角平面滤波器； 所述处理器将所述高阶FIR形式的水平角平面滤波器建模为低阶IIR形式的水平角平 面滤波器； 所述处理器将所述低阶FIR形式的仰角平面滤波器以及无限冲击响应滤波器IIR形式 的水平角平面滤波器存储至本地缓存。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述处理器将头相关脉冲响应HRIR三维 数据重建为最小相位化的HRIR，包括： 选取基准信号，并将所述基准信号与所有HRIR三维数据相关，获取相关信号最大点的 位置，所述位置即为每个HRIR对应于基准信号的时延； 移除所述每个HRIR的时延点，与所述基准信号进行对齐。
3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述最小相位化的HRIR解卷为低 阶FIR形式的仰角平面滤波器、高阶FIR形式的水平角平面滤波器，包括： 步骤一、采用公式
提取所述仰角平面的HRIR公用系数CF，其中，所述c为CF，所述h为HRIR系数，所述I为HRIR系数的个数，所述Di为方位相关系数DF组合成矩阵的形式，采用公式
其中，所述N为向量屯的长度，所述屯(0)为HRIR的DF系数屯的第一个分量； 步骤二、通过J个所述CF得到矩阵AGRM〃，其中，所述R为矩阵空间，所述每个CF系 数的维数，所述J为CF系数个数，M为CF系数的向量长度； 将所述矩阵A作为所述水平角平面的HRIR专用系数DF，采用公式
提取每个水平角平面的CF; 步骤三、通过I个所述CF得到矩阵EeRNXI，其中，所述N为DF的维数，所述R为矩阵 空间，所述I为DF个数； 步骤四、将所述矩阵E作为所述仰角平面的DF，采用公式（3)提取每个仰角平面的CF; 步骤五、通过J个所述CF得到矩阵AeRMX1; 步骤六、判断所述矩阵A与矩阵E是否收敛，若否，则重复步骤二至步骤五，若是，则通 过矩阵A与矩阵E可得到％:=A(:，〇 ?E(:，./)，其中，所述A为携带水平角位置信息的水平角 CF矩阵，所述E为携带仰角位置信息的仰角CF矩阵，所述?:为卷积运算符，所述^:为HRIR 三阶张量矩阵元素，所述i为矩阵行数，所述j为矩阵列数。
4. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述高阶FIR形式的水平角平面滤 波器建模为低阶IIR形式的水平角平面滤波器，包括： 计算无限冲击响应滤波器IIR建模重构误差
其中，所述为IIR滤波器的z域冲击响应函数，所述& (z)为FIR滤波器的z域冲 击响应函数，所述Ajz)为IIR滤波器的零点表达式，所述B(z)为IIR滤波器的极点表达 式，所述i为第i个FIR滤波器，所述I为FIR滤波器个数； 假设第j次迭代的B(z)已知，当第j+1次迭代时，通过公式
计算B(J+1)(z)与 〇 ; 通过Z反变换将公式（5)转换为矩阵
通过所述矩阵（6)求得IIR系数b和a，其中，所述Gu)(z)SBu)(z)的倒数，所述F/j) ⑴为氏⑴与B(j) (z)的比值，所述f/j)为F/j) (z)的反z变换。
5. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述迭代B(z)的初始值b(0)通过公式c= (XTX) _1XTh (7)
P=Q= 10,所述c为IIR滤波器零点与极点多项式的系数矩阵，所述X为变换矩阵， 所述A为单位脉冲函数组成矩阵，所述H为HRIR系数组成矩阵，所述T为转置符号，所述 S(0)为单位脉冲函数，所述L为FIR滤波器长度，所述P为IIR滤波器零点个数，所述匕(0) 为第i个HRIR系数的第一个分量，所述I为HRIR系数个数。
6. -种头相关脉冲响应三维数据压缩系统，其特征在于，包括： 最小相位重建模块，用于将HRIR三维数据重建为最小相位化的HRIR; 解卷模块，用于将所述最小相位化的HRIR解卷为低阶FIR形式的仰角平面滤波器、高 阶FIR形式的水平角平面滤波器； 建模模块，用于将所述高阶FIR形式的水平角平面滤波器建模为低阶IIR形式的水平 角平面滤波器； 存储模块，用于将所述低阶FIR形式的仰角平面滤波器以及所述IIR形式的水平角平 面滤波器存储至本地缓存。
【文档编号】H03M7/30GK104408040SQ201410505395
【公开日】2015年3月11日 申请日期:2014年9月26日 优先权日:2014年9月26日
【发明者】陈喆, 殷福亮, 周文颖 申请人:大连理工大学