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公开(公告)号：CN104503963B
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201410512710.2
申请日：2014-09-26
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明实施例提供一种头相关脉冲响应数据集处理方法。本发明方法，包括：处理器将头相关脉冲响应HRIR数据集按照仰角和/或水平角进行分组；所述处理器通过局部线性嵌入算法LLE在分组后HRIR中选取重构误差最小值的HRIR作为高维HRIR样本点；所述处理器将所述HRIR样本点降维至低维空间，得到低维HRIR；所述处理器采用分段直线拟合在所述低维HRIR样本点中选取特征HRIR样本点；所述处理器按照仰角顺序和/或水平角顺序将所述特征HRIR样本点组合为三维矩阵。本发明实施例解决了特征HRIR选取方法误差过大的问题。
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公开(公告)号：CN103440872A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310357211.6
申请日：2013-08-15
Applicant: 大连理工大学
IPC: G10L21/0264
Abstract: 本发明公开了瞬态噪声的去噪方法，属于信号处理技术领域。本发明首先计算本帧信号的梅尔倒谱系数，同时预测本帧信号的基音周期，然后使用梅尔倒谱系数来检测本帧信号是否存在噪声，若存在噪声，则使用基音周期预测值来重建本帧信号。
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公开(公告)号：CN104408040B
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201410505395.0
申请日：2014-09-26
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104408040A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410505395.0
申请日：2014-09-26
Applicant: 大连理工大学
CPC classification number: H03M7/30 , G06F17/175
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN104318064B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201410506046.0
申请日：2014-09-26
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明实施例提供一种基于典范多元分解的头相关脉冲响应三维数据压缩方法。本发明方法，包括：处理器采用典范分解头相关脉冲响应三维数据集，得到三个二维矩阵；所述处理器初始化所述三个二维矩阵；所述处理器迭代更新初始化后的所述三个二维矩阵，得到所述三个二维矩阵对应的系数矩阵；所述处理器计算所述迭代后的三个二维矩阵的重构近似度；所述处理器判断相邻两次迭代得到的两个所述三个二维矩阵的重构近似度之间差的绝对值是否小于10‑4，若是，则迭代结束，并将所述三个二维矩阵存储在本地缓存；若否，则返回第三个步骤直至完成迭代。本发明实施例解决HRTF数据库耗费存储量大的问题，减少实际应用中所使用的芯片的功耗与成本。
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公开(公告)号：CN103440872B
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201310357211.6
申请日：2013-08-15
Applicant: 大连理工大学
IPC: G10L21/0264
Abstract: 本发明公开了瞬态噪声的去噪方法，属于信号处理技术领域。本发明首先计算本帧信号的梅尔倒谱系数，同时预测本帧信号的基音周期，然后使用梅尔倒谱系数来检测本帧信号是否存在噪声，若存在噪声，则使用基音周期预测值来重建本帧信号。
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公开(公告)号：CN104503963A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410512710.2
申请日：2014-09-26
Applicant: 大连理工大学
CPC classification number: G06K9/00523 , G06K9/6221
Abstract: 本发明实施例提供一种头相关脉冲响应数据集处理方法。本发明方法，包括：处理器将头相关脉冲响应HRIR数据集按照仰角和/或水平角进行分组；所述处理器通过局部线性嵌入算法LLE在分组后HRIR中选取重构误差最小值的HRIR作为高维HRIR样本点；所述处理器将所述HRIR样本点降维至低维空间，得到低维HRIR；所述处理器采用分段直线拟合在所述低维HRIR样本点中选取特征HRIR样本点；所述处理器按照仰角顺序和/或水平角顺序将所述特征HRIR样本点组合为三维矩阵。本发明实施例解决了特征HRIR选取方法误差过大的问题。
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公开(公告)号：CN104318064A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410506046.0
申请日：2014-09-26
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明实施例提供一种基于典范多元分解的头相关脉冲响应三维数据压缩方法。本发明方法包括：处理器采用典范分解头相关脉冲响应三维数据集，得到三个二维矩阵；所述处理器初始化所述三个二维矩阵；所述处理器迭代更新初始化后的所述三个二维矩阵，得到所述三个二维矩阵对应的系数矩阵；所述处理器计算所述迭代后的三个二维矩阵的重构近似度；所述处理器判断相邻两次迭代得到的两个所述三个二维矩阵的重构近似度之间差的绝对值是否小于10-4，若是，则迭代结束，并将所述三个二维矩阵存储在本地缓存；若否，则返回第三个步骤直至完成迭代。本发明实施例解决HRTF数据库耗费存储量大的问题，减少实际应用中所使用的芯片的功耗与成本。
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