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Sound Field Reproduction of Focused Virtual Sources with Symmetry Sigmoid Regularization Function

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Chinese Journal of Electronics 2018年第4期27卷 835-844页

作者： jia maoshen WANG Wenbei SUN Jundai BAO Changchun Faculty of Information Technology Beijing University of Technology

Reproduction of focused sound sources is a fundamental problem in acoustic signal processing. Based on the cylindrical harmonic expansion of higher order Ambisonics(HOA), a novel method for focused sound source reproduction is proposed. To restrict the near-field distortion caused by higher order harmonic components of focused sound sources, a Symmetry sigmoid regularization function(SSRF) is designed, which exhibits a more suitable attenuation characteristic. By using SSRF, we first give the generalized cylindrical harmonic expansion of focused sound sources. The concept of continuous loudspeaker is utilized over a circular array to generate the discrete loudspeaker driving function. Based on the wideband error analysis, the match relationship between the SSRF and the variance pair(i.e., the operating frequency and the expansion order) is established. Objective evaluation results show that the near-field distortion is eliminated significantly by the proposed method. The reproduction errors of interior/exterior sound field are evidently lower than the state-of-the-art techniques. The subjective evaluations also confirm that the proposed approach is able to achieve higher reproduction quality compared to the referenced methods.

关键词： Focused sound source reproduction higher order ambisonics near-field distortion Symmetry sigmoid regularization function(SSRF)

利用DBSCAN和概率密度估计的欠定盲源分离混合矩阵估计

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信号处理 2023年第4期39卷 708-718页

作者：张宇杨淇善贾懋珅北京工业大学信息学部北京100124

针对欠定盲源分离中混合矩阵估计精度不佳的问题,本文提出了一种结合带噪声的基于密度的空间聚类(combining density-based spatial clustering of application with noise,DBSCAN)和概率密度估计的混合矩阵估计算法。首先,通过向量转... 详细信息

针对欠定盲源分离中混合矩阵估计精度不佳的问题,本文提出了一种结合带噪声的基于密度的空间聚类(combining density-based spatial clustering of application with noise,DBSCAN)和概率密度估计的混合矩阵估计算法。首先,通过向量转换方式获得单声源时频点检测准则,并基于此准则从混合信号中检测出单声源点。其次,利用基于密度的空间聚类算法对单声源点进行聚类,由此估计出声源个数以及各类别所属的单声源点。再次,利用概率密度估计获得各类别的聚类中心,并构成混合矩阵。所提混合矩阵估计方法不需要提前设定声源个数,并且避免了由于数据分布不均所造成的聚类效果差的问题。最后,采用压缩感知技术实现源信号恢复,从而从混合信号中分离出各个声源信号。实验结果表明,本文所提的混合矩阵估计方法在声源个数未知的情况下,能够准确估计出混合矩阵;并且分离出的信号具有较高的质量。

关键词：带噪声的基于密度的空间聚类概率密度估计混合矩阵估计欠定盲源分离

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基于多增益参数的Ambisonic三维声像重建方法

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计算机工程与应用 2017年第15期53卷 244-249页

作者：朱蓉鲍长春步兵贾懋珅北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124

针对固定扬声器增益参数不能同时最优地实现全部方向声像重建的问题,提出一种基于多增益的Ambisonic三维(Three-dimensional,3D)声像重建方法。该方法将空间连续的声源方位进行空间格点量化(Spatial Localization Quantization Point,SL... 详细信息

针对固定扬声器增益参数不能同时最优地实现全部方向声像重建的问题,提出一种基于多增益的Ambisonic三维(Three-dimensional,3D)声像重建方法。该方法将空间连续的声源方位进行空间格点量化(Spatial Localization Quantization Point,SLQP),根据量化方位所匹配的增益参数进行声像的重建。将所提方法应用于Auro-10扬声器配置中,客观测试结果表明,该方法重建声像定位质量优于传统固定增益参数方法。

关键词：空间环绕声系统声像定位空间格点量化奥洛配置-10

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利用概率混合模型的理想比率掩蔽多声源分离方法

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信号处理 2021年第10期37卷 1806-1815页

作者：贾怡恬杨淇善贾懋珅许文杰鲍长春北京工业大学信息学部北京100124

针对基于时频掩蔽的分离方法在多声源场景下的分离效果不佳的问题,论文提出一种利用概率混合模型的理想比率掩蔽多声源分离方法。首先,利用冯·米塞斯分布对时频点处方位角估计进行拟合以及拉普拉斯分布对归一化声压梯度信号向量进行拟... 详细信息

针对基于时频掩蔽的分离方法在多声源场景下的分离效果不佳的问题,论文提出一种利用概率混合模型的理想比率掩蔽多声源分离方法。首先,利用冯·米塞斯分布对时频点处方位角估计进行拟合以及拉普拉斯分布对归一化声压梯度信号向量进行拟合,由此建立概率混合模型。其次,利用期望最大化算法对模型参数进行求解,估计各声源对应的理想比率掩蔽。最后,利用估计出的理想比率掩蔽,从麦克风采集信号中分离得到各声源信号。实验结果表明,与现有基于时频掩蔽的多声源分离方法相比,论文所提方法在欠定场景下具有更好的分离效果。

关键词：理想比率掩蔽多声源分离概率混合模型

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