Meta提出基于智能眼镜的双耳房间脉冲响应盲识
智能眼镜被认为是增强现实的关键媒介,它提供了一个带集成麦克风和非耳塞扬声器的免手操作平台,可以将虚拟声源无缝地混合到现实世界的声学场景中。然而,要在增强现实中实现令人信服的虚拟声源,需要与真实声学相匹配的室内声学渲染,而有关用户声学环境的信息通常不可用。
为了解决这个问题,Meta和瑞典查尔姆斯理工大学的研究人员提出了一种基于智能眼镜的双耳房间脉冲响应盲识方法。他们使用智能眼镜中的麦克风阵列从现实环境中的几秒钟语音中盲识双耳房间脉冲响应,并通过去噪和波束形成来产生一个伪参考信号,用于估计房间脉冲响应。
该方法能够准确地估计房间声学参数,比基线算法在估计混响时间和直接-混响能量比方面更优。听力实验的结果进一步表明,与几何形状相似的房间相比,该方法能更令人信服地再现真实房间的声学效果。
该研究的方法为增强现实应用中的声学匹配问题提供了解决方案,并能够在智能眼镜中实现准确的双耳声学渲染。