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Evaluating Reverberation Models for Augmented Reality
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AI
DOI：10.17743/jaes.2022.0223.png)
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摘要
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增强现实中的混响模型的最终目标是创造听觉幻象，使模拟声源与真实测量声源无法区分。然而，现有的评估方法并非为此目标量身定制。本文采用听觉幻象测试的评估范式，在两个不同任务（真实性和转移性）下评估混响模型。听力测试采用三选一强迫选择设计，要求受试者从使用测量房间脉冲响应（RIR）处理的信号中检测出使用模型生成RIR处理的语音信号。对于真实性任务，三个信号包含相同的语音样本，而对于转移性任务，它们包含来自不同说话者的不同样本。贝叶斯分析表明，在所有模型中，检测模型生成的RIR在转移性任务中比在真实性任务中显著更具挑战性。此外，虽然听力测试结果与所选客观指标呈正相关，但这些相关性在预测听力测试结果方面的可靠性和泛化能力仍不确定。所提出的混响模型评估框架可作为开发增强现实应用中动态双耳渲染的预分析。
期刊
J
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0
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