基于双耳线索的移动音频编码研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈水仙 著

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• 人机交互
• 感知计算
• 音频技术

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出版社： 武汉大学出版社

ISBN：9787307123182

商品编码：29742337786

包装：平装

出版时间：2014-01-01

基本信息

书名：基于双耳线索的移动音频编码研究

定价：26.00元

作者：陈水仙

出版社：武汉大学出版社

出版日期：2014-01-01

ISBN：9787307123182

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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飞速发展的移动市场对高品质音频业务的需求日 益迫切，移动 环境下音频带宽不足，终端资源有限，传统音频理论 和技术面临新 的挑战。近年来，MPEG、ITU和AVS等外标准化组 织积极推 动移动音频理论和技术研究。基于双耳线索的音频编 码因其在低码 率下的音质优势而备受关注，然而，为适应移动环境 苛刻的应用需 求，仍需克服空间参数模型的理论缺陷，突破实变换 域双耳线索表 示的技术瓶颈，解决空间参数码率难以下降、系统复 杂度偏高等问 题。陈水仙编著的这本《基于双耳线索的移动音频编 码研究》开展基于双耳线索的移动音频编码研究，在 双耳线索感知 机理分析、空间感知信息度量、MDCT域双耳线索表示 和空间音频 编码系统结构设计这四个方向上取得了创新性成果。
在双耳线索感知机理分析方向，《基于双耳线索 的移动音频编码研究》针对现有系统只能去除声 道间数据客观冗余的不足，以巴克频带为感知分析单 元，开展了对 双耳线索临界感知JND的分析研究，提出基于感知的 双耳线索参 数表示模型，有效去除了声道问数据的主观冗余信息 ，下降 4.28％～11.78％的空间参数码率，主观测试MUSHRA 得分平均提 高2.6分，客观测试ODG得分平均提高1.1分。
在空间感知信息度量方向，本书针对建立在单耳 听音模型上的 感知熵理论无法度量双耳空间感知信息量的问题，结 合双耳线索的 感知机理，建立了基于双耳线索生理感知的BCPPM模 型来模拟双 耳对空间信息的感知过程，提出基于模型的空间感知 熵SPE的计 算方法，解决了双耳空间感知信息量的度量问题，丰 富和发展了空 间音频编码技术的理论和实践。
在MDCT域双耳线索表示方向，本书针对MDCT实变 换的相 位信息缺失及能量抖动造成双耳线索表示不准确的问 题，采用基函 数“和分离”技术，提出了基于共轭窗函数的MDCT频 谱复数化扩 展方法，并针对新方法引入MDST带来复杂度增加的问 题，提出了 基于转换矩阵稀疏性的MDCT-MDST快速转换算法，同 时利用转换 矩阵的正交性和循环性，将复杂度从O(N*2)下降到O (N)，主观测 试MUSHRA得分平均提高2.07分，客观ODG得分平均提 高 0.4281分。
在空间音频编码系统结构设计方向，本书针对空 间信息和下混 信息分离处理模式导致的系统复杂度高和延时长的问 题，采用滤波 复用和并行处理的技术，提出并行滤波共享的分析综 合ABS编码 结构，去除了空间参数编码与下混声道编码中的冗余 操作，缩短了 5％的系统延时，减少了38％～86％的运算复杂度。
本书在基础理论和关键技术方面的研究成果可望 成为移动音频标准的支撑技术，增强我国在高速 成长的全球移动音频产业中 的核心竞争力，为全面参与移动音频编解码领域的国 际竞争和标准 化工作奠定坚实的研究基础。

目录

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作者介绍

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陈水仙，女，2011年毕业于武汉大学计算机学院计算机应用技术专业，获博士学位。论文获湖北省博士学位论文奖。现在中国科学院信息工程研究所工作。

文摘

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序言

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《感知声学导航：空间音频信息融合与编码的新范式》 概述 本书深入探讨了人类感知声学信息、尤其是在三维空间中对声音方向、距离和环境的辨识机制，并在此基础上，提出了一种全新的移动音频编码范式——感知声学导航。这一范式超越了传统音频编码器对原始声学信号的忠实还原，转而将重点放在了如何高效、准确地传递与人类听觉感知系统深度关联的空间声学信息。通过模拟人耳的双耳听觉机制，并融合多模态的声学线索，本书旨在构建一种能够让接收端设备（如智能手机、VR/AR头显、智能耳机等）在回放时，最大程度地唤起听者对原始声源空间位置和声学环境的沉浸式感知。 第一部分：感知声学基础 第一章：人类双耳听觉的奥秘 1.1 听觉系统的三维感知能力： 详细解析人耳在水平面和垂直面定位声音的生理基础，包括内耳的毛细胞如何将声波转化为神经信号。 1.2 双耳信号的差异： 1.2.1 interaural Time Difference (ITD) - 听时差： 阐述ITD在声音水平面定位中的关键作用，包括其与声源方位角的数学关系，以及在不同频率下的生理响应差异（低频为主，高频受限）。探讨ITD在大脑中的神经处理通路。 1.2.2 Interaural Level Difference (ILD) - 听强差： 分析ILD在声音水平面定位中的补充作用，尤其在高频段，解释头影效应（Head Shadow Effect）如何产生ILD，以及ILD与声源方位的量化关系。 1.2.3 Head-Related Transfer Function (HRTF) - 头部相关传递函数： 深入介绍HRTF作为描述声音从声源到达双耳过程中，头部、耳廓等身体结构对声波频谱和振幅的影响。详细解析HRTF的幅度谱和相位谱信息如何编码垂直方向的声音定位线索（如高度、前后）。探讨HRTF的个体差异性以及对空间音频感知的影响。 1.3 声源距离的感知： 1.3.1 绝对距离感知线索： 分析声音响度衰减（Inverse Square Law）、频谱变化（高频成分的衰减）、以及对熟悉声源的先验知识在距离判断中的作用。 1.3.2 相对距离感知线索： 讨论声音反射（混响）的丰富度和时间衰减特性，以及它们如何帮助听者判断声音在空间中的远近。 1.4 声学环境的感知： 1.4.1 混响（Reverberation）的构成： 详细分解混响的早期反射（Early Reflections）和晚期混响（Late Reverberation）部分，以及它们各自对空间感、房间大小和材料特性的指示作用。 1.4.2 混响参数的感知： 分析混响时间（RT60）、早期反射能量、扩散度等参数如何被听觉系统解读，进而形成对声学环境的感知。 1.5 听觉场景分析（Auditory Scene Analysis - ASA）： 介绍 Bregman 提出的 ASA 理论，以及大脑如何通过分组（Grouping）、分离（Separation）和溯源（Source Segregation）等机制，从复杂的混合声场中识别出独立的声源及其空间信息。 第二章：现代空间音频技术回顾与挑战 2.1 传统音频编码器（PCM, MP3, AAC, Opus等）： 简述其核心技术，即基于信号保真度的压缩原理，以及它们在空间音频处理上的局限性。 2.2 早期空间音频技术（立体声、环绕声）： 分析其编码方式（如Dolby Digital, DTS）和播放限制，以及它们在构建沉浸式听觉体验方面的不足。 2.3 对象式音频（Object-Based Audio）： 介绍其概念，将声音内容视为可独立控制的对象（如对话、音乐、特效），并为每个对象附加空间元数据（如三维坐标、指向性），允许播放端根据自身扬声器布局动态渲染。 2.4 基于HRTF的空间化（HRTF-based Spatialization）： 阐述如何通过预先采集或仿真HRTF，在信号处理层面模拟声源的空间位置。分析其优缺点，例如高度依赖HRTF的准确性、以及如何处理动态运动。 2.5 虚拟现实/增强现实（VR/AR）中的空间音频： 探讨VR/AR设备对空间音频提出的更高要求，包括低延迟、高精度定位、以及对动态头部运动的实时响应。 2.6 当前技术瓶颈： 2.6.1 编码效率与感知质量的权衡： 现有技术在保证空间感知质量的同时，往往需要较高的比特率。 2.6.2 个体差异与普适性： HRTF的高度个体化特性使得通用的HRTF难以满足所有用户的感知需求。 2.6.3 动态场景的实时处理： 复杂、动态的声学环境以及快速变化的声源位置，对实时编码和渲染的计算能力提出挑战。 2.6.4 移动设备的限制： 移动设备在计算能力、功耗和存储空间上的限制，对复杂空间音频算法的部署构成阻碍。 第二部分：感知声学导航编码范式 第三章：核心原理：以感知为导向的特征提取 3.1 解构声学场景： 3.1.1 声源特征分解： 提出一种新的声源特征提取方法，不仅包括传统的时域、频域信息，更侧重于提取与空间感知相关的关键特征。例如，从原始音频信号中分离出与ITD、ILD、HRTF幅度谱和相位谱相关的统计量和模式。 3.1.2 声学环境特征提取： 针对混响特性，提出一种基于感知参数的特征提取方法。不再仅仅关注RT60等宏观参数，而是提取早期反射的时空分布、扩散度等更精细的描述符，以及它们如何影响声源的感知。 3.2 双耳线索的显式编码： 3.2.1 ITD/ILD参数化模型： 基于听觉生理学模型，提出一种能够高效参数化ITD和ILD的编码方案。通过少量参数即可描述声源在水平面上的相对位置，并能适应动态变化。 3.2.2 HRTF特征的紧凑表示： 针对HRTF的复杂性，研究如何提取其关键感知特征，并采用低比特率的编码方式进行表示。例如，利用主成分分析（PCA）、或基于神经网络的低维特征映射，将HRTF的频谱和相位信息进行压缩，同时保留对垂直方向定位至关重要的信息。 3.3 融合多模态声学线索： 3.3.1 协同增效： 探讨如何将ITD、ILD、HRTF特征、以及声学环境特征进行融合，实现信息协同增效。例如，当ITD/ILD信息模糊时，HRTF特征可以提供更准确的垂直定位信息；反之亦然。 3.3.2 鲁棒性提升： 分析融合后的特征如何提高对噪声、混响和其他声学干扰的鲁棒性，使得在复杂环境中也能保持良好的空间感知。 3.4 感知模型驱动的特征选择： 深入研究不同频段、不同声学条件下，哪些双耳线索对空间感知贡献最大，并据此优化特征提取和编码的优先级，实现计算资源的有效分配。 第四章：感知声学导航编码器设计 4.1 编码框架： 4.1.1 模块化设计： 提出一种分层、模块化的编码器架构。顶层负责全局声学场景的分析，底层负责具体声源的特征提取和编码。 4.1.2 动态适应性： 编码器能够根据输入音频信号的动态特性（如声源运动、环境变化），实时调整特征提取和编码策略，保证编码效率和感知质量的动态平衡。 4.2 特征编码与压缩： 4.2.1 参数化编码： 对于ITD、ILD等参数化特征，采用低比特率的编码方式，如矢量量化（VQ）、霍夫曼编码（Huffman Coding）或算术编码（Arithmetic Coding）。 4.2.2 变换域编码： 对于HRTF频谱特征，可采用类似于DCT（离散余弦变换）或MDCT（改进离散余弦变换）的变换，并在变换域进行量化和熵编码。 4.2.3 预测编码： 利用相邻帧或相邻声源之间的相关性，引入预测编码技术，减少冗余信息，提高编码效率。 4.3 环境信息编码： 4.3.1 声学环境参数编码： 针对混响特性，提出一种高效的环境参数编码方法，例如，使用少量参数描述混响的早期反射包络和晚期混响的衰减率、扩散度等。 4.3.2 动态环境更新： 编码器可以周期性地更新环境信息，或者根据声源的运动来推断环境的变化，并将这些信息打包发送给解码器。 4.4 元数据生成与集成： 4.4.1 空间元数据： 除了音频信号本身，编码器还会生成包含空间定位信息（如声源方向、距离）、以及声学环境参数的元数据。 4.4.2 统一封装： 提出一种灵活的元数据封装格式，能够兼容现有的音频容器（如MP4, MKV），并支持未来的扩展。 第五章：感知声学导航解码器与渲染 5.1 解码流程： 5.1.1 元数据解析： 解码器首先解析接收到的空间元数据和音频数据。 5.1.2 特征重构： 根据编码的参数和特征，在接收端重构出ITD、ILD、HRTF以及环境信息。 5.1.3 声源合成与空间化： 5.1.3.1 基于参数的空间化： 利用重构出的ITD、ILD参数，对音频信号进行左右耳信号的增益和延时调整，模拟声源的水平方向。 5.1.3.2 基于HRTF的再渲染： 利用重构出的HRTF特征，对原始单声道或双声道信号进行滤波，模拟声源的垂直方向和更精细的空间位置。 5.1.3.3 环境仿真： 利用重构出的声学环境参数，对空间化后的声源信号进行混响处理，模拟其在特定环境中的传播效果。 5.2 动态渲染与个性化： 5.2.1 实时头部追踪集成： 解码器与头部追踪系统（如IMU、摄像头）集成，根据用户头部的实时姿态，动态调整空间化和渲染过程，实现声源位置与头部运动的同步。 5.2.2 个体化HRTF库： 探讨如何建立一个可扩展的个体化HRTF数据库。用户可以通过简单的校准（如听声辨位、或使用自适应算法）生成符合自身耳部结构的HRTF，并将其应用于解码渲染，极大提升感知准确性。 5.2.3 适应性播放设备： 解码器能够根据不同的播放设备（耳机、扬声器阵列）和扬声器布局，智能地调整渲染策略，提供最优的空间音频体验。 5.3 感知质量评估： 5.3.1 客观与主观评估方法： 介绍评估空间音频感知质量的客观指标（如空间定位准确度、沉浸感得分）和主观听音测试方法（如MUSHRA测试）。 5.3.2 针对感知声学导航的评估： 设计专门的评估方案，用于衡量感知声学导航编码器在不同信噪比、混响度、声源动态变化等场景下的表现，以及在个体化HRTF应用后的效果。 第三部分：应用与展望 第六章：感知声学导航的应用前景 6.1 移动设备与可穿戴设备： 为智能手机、智能手表、无线耳机等设备提供更具沉浸感和方向感的音频体验，应用于导航提示、游戏、音乐欣赏等。 6.2 虚拟现实与增强现实： 极大地增强VR/AR内容的真实感和临场感，使虚拟声景与现实环境的融合更加自然。 6.3 远程通信与协作： 在视频会议、多人在线游戏中，提供更精准的声源定位，帮助用户快速判断语音信息来源，提升沟通效率。 6.4 听觉辅助与无障碍设计： 为听力障碍人士提供更直观的声音方向信息，改善其对周围环境的感知能力。 6.5 智能家居与环境感知： 利用空间音频技术，提升智能音箱、智能家居设备的交互体验，使设备的声音提示更加自然、易于定位。 第七章：未来研究方向与挑战 7.1 更高效、更鲁棒的特征提取与编码算法： 持续研究如何进一步降低编码比特率，同时提升在极端声学条件下的鲁棒性。 7.2 普适性与个体化的平衡： 探索更先进的个体化HRTF建模技术，并开发能够从少量数据中快速自适应生成HRTF的算法。 7.3 AI驱动的声学场景理解与渲染： 利用深度学习技术，实现对复杂声学场景的更深层次理解，并驱动更智能、更逼真的音频渲染。 7.4 低延迟、低功耗的实时处理： 针对移动端和嵌入式设备的资源限制，开发高效的硬件加速和软件优化方案。 7.5 标准化与互操作性： 推动感知声学导航技术成为行业标准，促进不同设备和平台之间的互联互通。 7.6 感知声学导航与视觉信息的融合： 探讨如何将空间音频信息与视觉信息进行多模态融合，创造更全面、更具沉浸感的交互体验。 结论 《感知声学导航：空间音频信息融合与编码的新范式》一书，不仅是对现有空间音频技术的理论梳理和技术回顾，更重要的是，它提出了一种全新的、以人为本的音频编码理念。通过深入挖掘人耳感知声学信息的内在规律，并将其转化为编码器设计的核心驱动力，本书为未来移动音频编码的发展指明了一个极具潜力的方向。本书的理论创新与实践探索，有望为我们带来前所未有的沉浸式听觉体验，并深刻影响我们与数字世界的互动方式。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏作者在行文风格上展现出的那种沉稳而富有洞察力的笔触。行文用词精准，没有丝毫的冗余或故作高深的晦涩表达，所有的论述都建立在坚实的数学基础和实验验证之上。它不像某些技术书籍那样冷冰冰地罗列公式和结果，而是巧妙地融入了一种对“人”的关注，即技术最终是为了服务于人类的感官体验。这种将硬核技术与人文关怀相结合的叙事角度，让阅读过程充满了启发性，促使读者不仅思考“如何实现”，更会深思“为何如此设计”。这种深层次的思辨，远超出一本纯粹技术手册的范畴。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书的参考文献部分做得非常扎实，看得出作者在资料搜集和梳理上花费了巨大的心血。翻阅书末的引用列表，我能感受到作者在整个研究过程中所秉持的严谨求实的治学态度。它不仅仅罗列了现有的重要文献，更重要的是，作者似乎在构建自己的理论框架时，能精准地指出不同学派观点之间的联系与差异，从而确立了本书研究的独特视角和价值所在。对于希望深入探究某一细分领域的研究人员来说，这套详实的参考资料本身就是一份宝贵的导览图，指引着未来的研究方向和可以借鉴的成熟方法。