ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОЦЕНКИ РАЗМЕРА ПОМЕЩЕНИЯ
DETERMINATION OF A ROOM DIMENSION ESTIMATE

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ, К КОТОРОЙ ОТНОСИТСЯ ИЗОБРЕТЕНИЕ
Данное изобретение относится к определению оценки размера помещения и, конкретно, но не исключительно, к определению для помещения объединенных размеров по длине, ширине и высоте.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
Существует множество применений, в которых полезно знать размеры помещения. Очевидным примером является воспроизведение звука, где помещение очень сильно влияет на звук, который воспринимается пользователем. Знание формы и размеров помещения обеспечивает важную информацию, которая может быть использована для оптимизации воспроизведения звука для этого конкретного помещения. Например, знание размеров помещения обеспечивает возможность прогнозирования важных акустических характеристик помещения, таких как низкочастотные моды помещения (вызывающие резонансы на конкретных частотах, что приводит к неприятному «гулкому» басовому звуку), модели первичных отражений, время реверберации и т.д. Знание этих акустических характеристик обеспечивает возможность обработки сигналов громкоговорителей для оптимизации восприятия звука в помещении. Кроме того, знание размеров помещения обеспечивает возможность предоставления конкретной рекомендации для пользователя системы с множеством громкоговорителей в отношении того, как наилучшим образом устанавливать систему громкоговорителей.
Также, кроме воспроизведения звука, существует множество применений, для которых полезно знание размеров помещения, например, любое применение, в котором знание о пользовательском контексте используют для оптимизации пользовательского восприятия.
Хотя, конечно, можно вручную измерить размеры помещения и ввести их в некоторое устройство, это является затруднительным и, часто, непрактичным.
Существуют визуальные способы, которые способны обеспечить некоторое указание на планировку помещения. Они основаны, обычно, на камерах для получения неподвижных или движущихся изображений. Однако, хотя посредством таких подходов может быть получена некоторая информация, они, как правило, ограничены углом визирования камеры, и им препятствуют объекты, которые блокируют поле зрения камеры, а также изменяющиеся условия освещения. Дополнительно, они часто требуют дополнительного или специального оборудования (такого как камера) и могут потребовать конкретного позиционирования камеры, которое может оказаться неудобным.
Другой возможностью для, по меньшей мере, частично автоматизированной оценки размеров помещения является определение оценок на основе акустических измерений в помещении. Это может быть особо привлекательным для применений воспроизведения звука, где система воспроизведения звука может также содержать функциональную возможность для оценки размеров помещения.
Известны различные способы для акустической оценки размеров помещения, но они, как правило, являются субоптимальными, и, в частности, как правило, являются затруднительными, сложными, и/или неточными. Например, известны акустические способы, которые могут генерировать оценку объема помещения посредством измерения времени реверберации. Однако, это обеспечивает только грубое указание на общую величину помещения (например, маленькое, среднее, большое) и не может обеспечить оценки отдельных размеров.
Следовательно, будет иметь преимущество улучшенный подход для определения размеров помещения а в частности, подход, обеспечивающий увеличенную гибкость, облегченное функционирование, уменьшенную сложность, уменьшенное потребление ресурсов, улучшенную точность оценки и/или улучшенную эффективность.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Таким образом, данное изобретение, предпочтительно, стремится ослабить, смягчить или устранить один или несколько вышеупомянутых недостатков по одному или в любой комбинации.
Согласно аспекту данного изобретения предоставлен аппарат для определения оценки размеров помещения, причем этот аппарат содержит: приемник для предоставления акустического отклика помещения, пиковый детектор для детектирования набора пиков акустического отклика помещения в некотором частотном диапазоне, причем частотный диапазон имеет верхнюю частоту не более чем 400 Гц; средство хранения для хранения набора профилей пиков с ассоциированными данными о размерах помещения; средство оценки для определения оценки размеров помещения в качестве реакции на ассоциированные данные о размерах помещения и сравнения набора пиков с набором профилей пиков.
Данное изобретение может обеспечить улучшенное и/или облегченное определение оценки размеров помещения. В частности, данный подход может во многих вариантах осуществления предоставлять более точную оценку размеров помещения и/или более подробные данные. Как правило, данный подход может различать данные о размерах помещения в разных направлениях, и не ограничен, например, обеспечением оценки величины или объема помещения. В частности, данный подход обеспечивает определение отдельных одномерных оценок расстояний, и, в частности, может охарактеризовать помещение посредством множества таких отдельных одномерных оценок расстояний. Например, длина и ширина, или длина, ширина и высота, могут быть отдельно оценены для помещения. Таким образом, может быть достигнуто существенное улучшение в определении характеристик помещения.
Данный подход может обеспечить оценку помещения с низкой сложностью, и не основан на сложных или точных формулах для вычисления характеристик помещения из откликов помещения. Данный подход может автоматически учитывать изменения характеристик помещения и является, обычно, нечувствительным к таким акустическим изменениям. Например, данный подход может быть использован в помещениях с разными характеристиками реверберации и может автоматически адаптироваться без необходимости какого-либо ввода или знания конкретных характеристик, за исключением акустического отклика помещения.
Сгенерированная оценка размеров помещения может быть использована для адаптации обработки сигналов системы воспроизведения звука. Данный подход может, таким образом, иметь результатом улучшенное качество воспроизводимого звука.
Автор изобретения имеет понимание того, что размер помещения может быть оценен из характеристик пиков в низкочастотном диапазоне акустического отклика помещения. В частности, автор изобретения ясно осознавал, что характеристики пиков на низких частотах отражают собственные частоты помещения, и что они являются характерными для размеров помещения. Этот конкретный подход может использовать это понимание для предоставления улучшенной оценки для размеров помещения.
Набор профилей пиков может содержать, потенциально большое количество профилей пиков, соответствующих акустическим откликам помещения, для помещений с разными размерами и/или характеристиками. Каждый профиль пиков может предоставить указание на распределение пиков в акустическом отклике помещения. Профили пиков могут отражать характеристики измеренных акустических откликов помещения. Профили пиков могут отражать значения, полученные теоретически, например, на основе вычислений собственных частот для помещений с данными размерами. Профили пиков могут быть ограничены низкочастотным диапазоном.
Средство хранения/память может хранить набор данных о размерах помещения для каждого профиля пиков. Данные о размерах помещения для данного профиля пиков могут содержать, по меньшей мере, одно значение размера для помещения, соответствующее акустическому отклику помещения, представленному профилем пиков. А именно, средство хранения может содержать множество наборов данных о помещении, где каждый набор данных соответствует разному помещению. Каждый набор данных о помещении содержит профиль пиков и ассоциированные данные о размерах помещения. Профиль пиков может отражать распределение пиков для акустического отклика помещения для данного помещения. Ассоциированные данные о размерах помещения могут содержать набор одномерных значений расстояний для помещения. А именно, ассоциированные данные о размерах помещения могут содержать набор одномерных значений для разных направлений (например, ширины, длины и высоты) помещения.
Набор пиков может быть сравнен с каждым профилем пиков из набора профилей пиков. Это сравнение может отражать, насколько точно распределение пиков из набора профилей пиков согласуется с распределением пиков, указанным профилем пиков.
В некоторых вариантах осуществления частотный диапазон может иметь предпочтительно верхнюю частоту не более чем 300 Гц; 200 Гц или даже 100 Гц.
Согласно необязательному признаку данного изобретения средство оценки содержит: средство поиска для нахождения, по меньшей мере, одного согласующегося профиля пиков для набора пиков из набора профилей пиков; средство извлечения для извлечения первых данных о размерах помещения, ассоциированных, по меньшей мере, с одним согласующимся профилем пиков из средства хранения; и генератор оценки для определения оценки размеров помещения, в качестве реакции на первые данные о размерах помещения.
Это может предоставить улучшенную оценку во многих сценариях и/или может обеспечить облегченное функционирование и реализацию. В частности, это может обеспечить использование алгоритма с относительно низкой сложностью для генерации точных оценок размеров. Согласующийся профиль (профили) пиков может быть профилем, который, как предполагается, наиболее точно согласуется с набором пиков. В некоторых вариантах осуществления аппарат может идентифицировать множество согласующихся профилей, и данные о размерах помещения, ассоциированные с этим множеством согласующихся профилей, могут быть использованы для генерации оценки размеров помещения.
Согласно необязательному признаку данного изобретения каждый профиль пиков содержит набор частот пиков.
Это может предоставлять высокую эффективность и/или упрощенную реализацию и функционирование. В частности, это может обеспечить эффективное представление информации о распределении пиков, которая хорошо подходит для обработки, чтобы генерировать оценки помещений.
Согласно необязательному признаку данного изобретения средство поиска выполнено с возможностью определения меры расстояния для каждого профиля пиков, в качестве реакции на сравнение частот набора пиков и набора частот профиля пиков; и выбора согласующегося профиля пиков, в качестве реакции на меры расстояний.
Это может предоставлять эффективное функционирование и/или обеспечить более точные оценки. В частности, это может обеспечить сравнение и идентификацию одного или нескольких согласующихся профилей, которые особенно подходят для оценки помещения. Мера расстояния может быть, например, накопленным значением различий между отдельными пиками из набора пиков и ближайшим пиком профиля пиков.
Согласно необязательному признаку данного изобретения каждый профиль пиков содержит набор значений вероятности, причем каждое значение вероятности указывает на вероятность измерения пика в некотором частотном диапазоне.
Это может предоставить высокую эффективность и/или упрощенную реализацию и функционирование. В частности, это может обеспечить возможность эффективного представления информации о распределении пиков, которая хорошо подходит для обработки, чтобы генерировать оценку размеров помещения.
Согласно необязательному признаку данного изобретения средство поиска выполнено с возможностью определения меры правдоподобия для каждого профиля пиков, в качестве реакции на значения вероятности профиля пиков и частоты набора пиков; и выбора согласующегося профиля пиков, в качестве реакции на меры правдоподобия.
Это может предоставить эффективное функционирование и/или предоставить точные оценки. В частности, это может обеспечить сравнение и идентификацию одного или нескольких согласующихся профилей, которые особенно подходят для оценки размеров помещения. Мера правдоподобия может быть, например, накопленным значением значений вероятности для отдельных пиков из набора пиков.
Согласно необязательному признаку данного изобретения каждый профиль пиков содержит набор собственных частот, вычисленных для помещения, а ассоциированные данные о размерах помещения содержат указание на размеры для помещения, использованного для вычисления собственных частот.
Это может предоставить эффективную оценку размеров помещения и может во многих сценариях облегчить реализацию. Например, это может устранить или уменьшить необходимость в затруднительных и требующих значительных ресурсов измерений и в сборе данных для наполнения средства хранения. Во многих сценариях, могут быть достигнуты улучшенные результаты, поскольку для сохраненных профилей пиков можно избежать шума и погрешности, ассоциированных с измеренными акустическими откликами помещения.
Согласно необязательному признаку данного изобретения ассоциированный размер помещения, по меньшей мере, для некоторых профилей пиков содержит, по меньшей мере, одно одномерное значение, и средство оценки выполнено с возможностью генерации оценки размеров помещения, чтобы содержать, по меньшей мере, одно одномерное значение.
Данный подход не ограничен общей оценкой величины или объема, что является обычным для многих подходов предшествующего уровня техники. Напротив, могут быть сгенерированы отдельные одномерные меры. В некоторых вариантах осуществления, оценка размеров помещения может, например, содержать одно, два или три одномерных значения длины. Например, оценка размеров помещения может содержать отдельные оценки длины и ширины, или оценки длины, ширины и высоты.
Согласно необязательному признаку данного изобретения средство оценки выполнено с возможностью генерации указания на согласование для набора пиков и каждого профиля пиков из набора профилей; и генерации оценки размеров посредством взвешенного объединения ассоциированных данных о размерах помещения; причем весовой коэффициент для ассоциированных данных о размерах помещения для первого профиля пиков из набора профилей пиков зависит от указания на согласование для первого профиля пиков.
Этот признак может предоставить улучшенную оценку во многих сценариях. В частности, это может предоставить более точные оценки во многих сценариях посредством предоставления более гибкого усреднения или объединения вкладов от характеристик, ассоциированных с разным помещениям-кандидатам. В частности, данный подход может уменьшить чувствительность к шуму.
Согласно необязательному признаку данного изобретения ассоциированный размер помещения, по меньшей мере, для некоторых профилей пиков содержит множество одномерных значений, соответствующих разным направлениям, и средство оценки выполнено с возможностью определения усредненных указаний на согласование для подмножества направлений, в качестве реакции на усреднение указаний на согласование для профилей пиков, по меньшей мере, по одному направлению не в этом подмножестве; и определения одномерных оценок размеров помещения для направлений подмножества, в качестве реакции на усредненные указания на согласование.
Этот признак может предоставить улучшенную оценку во многих сценариях.
Согласно необязательному признаку данного изобретения приемник выполнен с возможностью приема множества акустических откликов помещения, соответствующих разным положениям, по меньшей мере, одного из источника звука и микрофона; и аппарат выполнен с возможностью выполнения объединения для множества акустических откликов помещения.
Это может обеспечить предоставление более точных оценок. В частности, данный подход может предоставить дополнительные данные, которые обеспечивают улучшенную оценку. В частности, данный подход может обеспечить измерение и детектирование большего количества собственных частот помещения.
В некоторых вариантах осуществления, усреднение может быть усреднением (низкочастотной фильтрацией) акустических откликов помещения для разных положений.
Согласно необязательному признаку данного изобретения объединение включает в себя, по меньшей мере, одно из усреднения сравнений между наборами пиков, соответствующих разным акустическим откликам помещения, и набором профилей пиков, и усреднения оценок размеров помещения, определенных для разных акустических откликов помещения.
Это может предоставить улучшенные оценки во многих сценариях.
Согласно необязательному признаку данного изобретения объединение содержит генерацию набора пиков посредством включения пиков более чем из одного из множества акустических откликов помещения.
Это может предоставить улучшенные оценки во многих сценариях.
Согласно необязательному признаку данного изобретения средство оценки может быть выполнено с возможностью выбора подмножества набора профилей пиков для сравнения, в качестве реакции на пользовательский ввод, указывающий значение размера помещения.
Это может улучшить оценку размеров помещения и/или облегченное функционирование.
Согласно необязательному признаку данного изобретения средство оценки выполнено с возможностью определения весовых коэффициентов, по меньшей мере, одного из разных пиков из набора пиков и разных пиков профиля пиков различным образом при выполнении сравнения.
Это может улучшить оценку размеров помещения и/или облегченное функционирование.
Согласно аспекту данного изобретения предоставлен способ определения оценки размеров помещения, причем этот способ содержит этапы, на которых: предоставляют акустический отклик помещения; детектируют набор пиков в акустическом отклике помещения в некотором частотном диапазоне, причем частотный диапазон имеет верхнюю частоту не более чем 400 Гц; предоставляют набор профилей пиков с ассоциированными данными о размерах помещения; и определяют оценку размеров помещения, в качестве реакции на ассоциированные данные о размерах помещения и сравнение набора пиков с набором профилей пиков.
Эти и другие аспекты, признаки и преимущества данного изобретения явствуют из варианта (вариантов) осуществления, описанных ниже, и будут объяснены со ссылкой на них.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Варианты осуществления данного изобретения будут описаны, только в качестве примера, со ссылкой на чертежи, в которых
Фиг. 1 показывает пример элементов аппарата для определения оценки размеров помещения, согласно некоторым вариантам осуществления данного изобретения;
Фиг. 2 показывает пример элементов средства оценки для аппарата для определения оценки размеров помещения, согласно некоторым вариантам осуществления данного изобретения;
Фиг. 3 показывает пример собственных частот и пиков акустических откликов помещения; и
Фиг. 4 показывает пример собственных частот и пиков акустических откликов помещения.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ НЕКОТОРЫХ ВАРИАНТОВ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Фиг. 1 показывает пример аппарата для определения оценки размеров помещения, а именно таких как, набор одномерных размеров помещения, например, ширины, длины и высоты помещения.
Аппарат оценивает размеры помещения на основе измеренного низкочастотного акустического отклика помещения в одном или нескольких положениях. Аппарат детектирует частоты пиков в измеренном акустическом отклике (откликах) помещения, и сравнивает детектированные частоты пиков с набором профилей пиков, хранящихся в базе данных, причем каждый профиль пиков соответствует низкочастотному акустическому отклику помещения для данного помещения. Таким образом, каждый профиль пиков ассоциирован с набором размеров помещения, соответствующим помещению, для которого этот профиль пиков был определен. Система генерирует оценки для текущего помещения на основе сравнений и ассоциированных данных о размерах помещения. Например, идентифицируют профиль пиков, наиболее точно согласующийся с детектированным набором пиков, и данные о размерах помещения, хранящиеся для этого идентифицированного профиля пиков, извлекают и используют в качестве оценок размеров для данного помещения. Таким образом, размеры данного помещения, как предполагается, соответствуют сохраненным размерам для профиля пиков, который наиболее точно согласуется с детектированными пиками.
Данный подход использует понимание того, что звуковое поле в любом помещении создано из дискретного набора собственных мод, которые являются решениями волнового уравнения акустических волн для этого помещения, и что они могут быть использованы для оценки размеров помещения. Каждая из собственных мод имеет соответствующую собственную частоту (также часто называемую частотой моды или собственной частотой колебаний). Для прямоугольного помещения с твердыми стенами, эти собственные частоты могут быть представлены следующим образом (со ссылкой, например, на Heinrich Kuttruff, Room Acoustics (Second Edition), Applied Science Publishers, 1979, ISBN-10: 0853348138, ISBN-13: 9780853348139):
x
y
z
x
y
z
где L, L и L являются размерами помещения, соответственно, в x-, y- и z-измерении, c является скоростью звука, а n, n и n являются целыми ≥0, именуемые индексами мод в x-, y-, и z-измерении.
Общий акустический отклик помещения может быть смоделирован с использованием общеизвестной «модели разложения на моды», которая вычисляет общий отклик p при положении приемника  и частоте ω, для данного положения источника звука :
n
n
n
n
где p являются собственными функциями помещения, ω являются соответствующими собственными частотами (которые для прямоугольного помещения следуют из уравнения (1)), K является скалярной величиной, которая зависит от типа моды, и δ является коэффициентом затухания, который обеспечивает возможность включения в модель умеренного поглощения.
n
Для прямоугольного помещения собственные функции p в уравнении (2) представлены следующим образом:
В обычном помещении существует бесконечное количество собственных мод и, фактически, обычно предполагается, что отдельные собственные моды являются неотделимыми и, по существу, образуют сплошную среду, в которой отдельные собственные моды не могут быть различены в частотном отклике помещения. Однако, в данном подходе используется понимание того, что на низких частотах, собственные частоты обычно удалены достаточно далеко друг от друга для обеспечения идентификации отдельных собственных частот. Кроме того, в данном подходе используется понимание того, что характеристики этих отдельных собственных частот могут быть использованы в качестве характерного признака или сигнатуры для отклика помещения и, таким образом, помещения, и что они могут быть использованы для идентификации помещений с похожими размерами помещений. Кроме того, система может использовать понимание того, что эта идентификация может быть использована для предоставления отдельных одномерных (длина) оценок для разных направлений в помещении. А именно, отдельные оценки для длины, ширины и высоты помещения могут быть сгенерированы на основе сигнатуры пиков для помещения. Таким образом, в отличие от общепринятых подходов, которые обычно могут предоставить только оценки общей величины или объема помещения, данный подход может предоставить оценки отдельных одномерных характеристик.
Действительно, данный подход использует понимание того, что каждая величина помещения (именно в значениях длины, ширины и высоты) соответствует более или менее уникальному набору собственных частот. Два помещения, которые имеют одинаковые один или два размера (например, имеют одинаковую длину и/или высоту) будут иметь некоторые общие собственные частоты в их соответствующих наборах, но будут также иметь некоторые собственные частоты, которые являются разными.
Аппарат по фиг. 1 содержит приемник 101, который принимает/предоставляет акустический отклик помещения. Акустический отклик помещения является измеренным акустическим откликом помещения и может быть именно акустическим откликом помещения, измеренным посредством самого аппарата по фиг. 1. Акустический отклик помещения может именно представлять передаточную функцию в частотной области между громкоговорителем, испускающим акустический испытательный сигнал, и микрофоном, принимающим акустический испытательный сигнал в помещении. Эта передаточная функция в частотной области может быть получена непосредственно из измерения амплитуды в положении микрофона для отдельных узкополосных испытательных сигналов, или из измерения импульсной характеристики во временной области и преобразования ее в частотную область, или может быть получена любыми другими подходящими способами, известными специалистам в данной области техники.
Следует понимать, что известны многие другие подходы и технологии для определения акустического отклика помещения, включая, например, логарифмическую развертку, MLS-сигналы и т.д. В некоторых вариантах осуществления, приемник 101 может включать в себя звуковой выход для предоставления измерительного звукового сигнала для внешнего громкоговорителя и микрофонный вход для приема микрофонного сигнала от внешнего микрофона. Приемник 101 может, таким образом, генерировать и выдавать испытательный сигнал и анализировать результирующий микрофонный сигнал для генерации акустического отклика помещения согласно любому подходящему подходу.
В других вариантах осуществления, акустический отклик помещения может быть, например, предоставлен от внешнего блока или считан из локального или удаленного средства хранения.
Приемник 101 соединен с пиковым детектором 103, который выполнен с возможностью детектирования набора пиков в акустическом отклике помещения в некотором частотном диапазоне, имеющем верхнюю частоту не более чем 400 Гц, и, во многих вариантах осуществления, не более чем 300 Гц, 200 Гц или, в некоторых вариантах осуществления, даже 100 Гц.
Следует понимать, что известны многие другие технологии и алгоритмы детектирования пиков, и что любая подходящая технология может быть использована не выход за рамки данного изобретения. Например, пиковый детектор может сначала применить низкочастотную фильтрацию и, затем, детектировать все локальные максимумы ниже 400 Гц. Затем может быть сгенерирован набор пиков в виде частот этих локальных максимумов. В других примерах может быть выбрано фиксированное количество частот пиков, например, частоты наибольших, допустим, десяти или двадцати пиков.
Набор пиков, таким образом, предоставляет параметризацию характеристик акустического отклика помещения и, таким образом, помещения, и может рассматриваться в качестве сигнатуры или характерного признака акустического отклика помещения. Однако, набор пиков это не только параметризация акустического отклика помещения, а именно выбирается, чтобы обеспечить сильную корреляцию с собственными модами и собственными частотами помещения, и, таким образом, выбирается так, чтобы иметь конкретную сильную корреляцию с физическими размерами помещения. Для краткости и ясности изложения, набор пиков (частоты пиков) извлеченный из акустического отклика помещения, будет называться сигнатурой пиков (акустического отклика помещения или помещения).
Пиковый детектор 103 соединен со средством 105 оценки, которое дополнительно соединено с памятью или средством 107 хранения, которое хранит базу данных профилей пиков и ассоциированные данные о размерах помещения.
В частности, база данных содержит множество наборов данных, где каждый набор данных содержит профиль пиков, соответствующий акустическому отклику помещения для другого (реального или виртуального/вычисленного) помещения, вместе с размерами помещения для этого помещения. Таким образом, каждый набор данных содержит профиль пиков и ассоциированные данные о размерах помещения. Профиль пиков предоставляет представление пиков (и, конкретно, частот пиков) в отклике помещения, а ассоциированные данные о размерах помещения предоставляют указание на размеры этого помещения. Ассоциированные данные о размерах помещения могут, например, указывать на длину, ширину и высоту помещения, имеющего акустический отклик помещения, представленный профилем пиков. Таким образом, можно предположить, что профиль пиков является сигнатурой или характерным признаком акустического отклика помещения.
База данных может, в некоторых вариантах осуществления, также включать в себя представление акустического отклика помещения, но обычно будет включать в себя только параметризованное представление, обеспеченное профилем пиков. Конкретное преимущество данного подхода состоит в том, что необходимо сохранить только профиль пиков, а не сам акустический отклик помещения. Это может существенно уменьшить требования к средству хранения, а также вычислительные требования.
Обычно, база данных будет включать в себя наборы данных для большого диапазона разных помещений. Она может включать в себя наборы данных для большого количества помещений с разными размерами, но может также включать в себя разные наборы данных для помещений с одинаковыми размерами. Например, наборы данных могут быть сохранены для помещений одинакового размера, но с разными акустическими характеристиками, таких как пустое помещение с эхом, помещение с теми же размерами, но с мебелью и меньшим эхом и т.д.
Дополнительно к профилю пиков, набор данных для каждого акустического отклика помещения содержит данные о размерах помещения для помещения, соответствующего акустическому отклику помещения. Данные о размерах помещения могут, конкретно, содержать одномерные расстояния, такие как ширина, длина и высота помещения.
В некоторых вариантах осуществления, набор данных может содержать дополнительную информацию для каждого помещения. Например, в некоторых вариантах осуществления, каждый набор данных может также содержать дополнительную акустическую информацию, например, указание на то, насколько реверберирующим является помещение (что, например, может быть отражено в амплитудах пиков). Такая дополнительная информация может быть, например, использована системой, воспроизводящей звук на основе сгенерированных оценок.
Средство 105 оценки выполнено с возможностью определения оценки размеров помещения на основе сравнения набора пиков с набором профилей пиков и ассоциированных данных о размерах помещения, сохраненных для профилей пиков. Таким образом, средство 105 оценки может сравнить сигнатуру пиков данного помещения с сохраненными профилями пиков и оценить данные о размерах помещения для сохраненных профилей пиков на основе этого сравнения. Данные о размерах помещения для профилей пиков, которые точно согласуются с сигнатурой пиков, могут быть оценены выше, чем данные о размерах помещения для профилей пиков, которые согласуются с сигнатурой пиков данного помещения не так хорошо.
Ниже будет описан пример того, как средство 105 оценки может сгенерировать оценку размеров помещения. В этом примере, используют эффективный способ поиска для определения наиболее вероятной величины помещения, которая соответствует набору детектированных частот пиков, т.е., сигнатуре пиков. Способ поиска основан на сравнении детектированной сигнатуры пиков/спектра с профилями пиков из базы данных, и использовании подходящего критерия погрешности для определения набора согласующихся профилей пиков/помещений-кандидатов. Затем, генерируют оценку размеров помещения из сохраненных размеров помещения для этих согласующихся профилей пиков/помещений-кандидатов. А именно, может быть идентифицирован единственный согласующийся профиль пиков/согласующееся помещение, и оценка помещения может быть установлена в виде сохраненных размеров помещения для этого профиля пиков.
Следует понимать, что в других вариантах осуществления, средство 105 оценки может использовать другие подходы для генерации оценки размеров помещения на основе сравнений и сохраненных данных о размерах помещения.
Фиг. 2 показывает пример элементов средства 105 оценки, согласно некоторым вариантам осуществления.
В этом примере, средство 105 оценки содержит средство 201 поиска, которое соединено со средством 107 хранения, содержащим базу данных. Средство 201 поиска выполнено с возможностью поиска согласующегося профиля пиков в базе данных для сигнатуры пиков, сгенерированной из акустического отклика помещения.
Средство 201 поиска соединено со средством 203 извлечения, которое также соединено со средством 107 хранения, и которое выполнено с возможностью извлечения данных о размерах помещения, ассоциированных с согласующимся профилем пиков из базы данных. Таким образом, после идентификации средством 201 поиска одного или нескольких согласующихся профилей в базе данных, средство 203 извлечения извлекает данные о размерах помещения, хранящиеся в этих наборах данных.
Средство 203 извлечения соединено с генератором 205 оценки, который выполнен с возможностью определения оценки размеров помещения, в качестве реакции на извлеченные данные о размерах помещения.
Данный подход будет описан со ссылкой на конкретный пример, в котором сигнатура пиков представлена посредством набора частот пиков в низкочастотном диапазоне акустического отклика помещения. Таким образом, сигнатура пиков может быть просто представлена посредством набора значений частот, которые являются частотами пиков, детектированных пиковым детектором 103.
Подобным образом, каждый из профилей пиков содержит набор частот пиков. Таким образом, каждый набор данных содержит набор значений частот, соответствующих пикам в акустическом отклике помещения, определенным (неважно, измеренным или вычисленным) для помещения, представленного набором данных.
Таким образом, как сигнатура пиков, так и профили пиков характеризуют соответствующий акустический отклик помещения посредством некоторого количества значений частот, соответствующих пикам в низкочастотном диапазоне. В идеальном случае, при отсутствии шума, эти частоты должны соответствовать собственным частотам помещения и, таким образом, должны предоставить конкретную эффективную основу для нахождения согласующихся акустических откликов помещения, соответствующих согласующимся помещениям.
В этом примере, средство 201 поиска определяет меру расстояния для каждого профиля пиков на основе сравнения частот сигнатуры пиков и частот отдельного профиля пиков. Например, для каждого значения частоты сигнатуры пиков, средство 201 поиска может определить сдвиг частоты относительно ближайшего значения частоты профиля пиков. Это может быть повторено для всех частот сигнатуры пиков, и сдвиги частот или погрешности могут быть суммированы для обеспечения общей меры расстояния (или погрешности) для профиля пиков. Таким образом, средство 201 поиска может сгенерировать единственную меру расстояния для каждого профиля пиков.
Затем, средство 201 поиска может приступить к идентификации профиля пиков, соответствующего наименьшей мере расстояния, и этот профиль пиков может быть выбран в качестве согласующегося профиля и передан к средству 203 извлечения, которое приступает к извлечению данных о размерах помещения из соответствующего набора данных. Затем, данные передают к генератору 205 оценки, который генерирует оценку размеров, например, просто посредством прямого использования считанных данных о размерах помещения.
Во многих сценариях, по меньшей мере, для некоторых профилей пиков может быть предпочтительным вычисление собственных профилей, а не базирование на измеренных акустических откликах помещения. Таким образом, в некоторых вариантах осуществления, по меньшей мере, некоторые из профилей пиков могут содержать набор собственных частот, вычисленных для помещения. Ассоциированные данные о размерах помещения могут содержать указание на размеры для помещения, использованного для вычисления собственных частот. Это может предоставить более точное сравнение во многих сценариях, поскольку это может уменьшить влияние шума, неточности измерения и т.д. Действительно, можно считать, что сравнение стремится сравнить основные моды с собственными частотами, при низких частотах, и что детектирование и обработка пиков могут быть рассмотрены в качестве оценки этих мод. Таким образом, прямое представление основных мод с собственными частотами, а не оценки их в профилях пиков, может обеспечить улучшенную оценку.
Ниже будет подробно описан конкретный пример.
В этом примере, первой фазой процедуры поиска является определение области поиска возможных величин помещения. Алгоритм поиска этого примера основан на поиске базы данных возможных вариантов величин помещения для того варианта, который с наибольшей вероятностью соответствует детектированному набору пиков. Это означает, что объем базы данных может быть или, часто, должен быть ограничен некоторым диапазоном величин помещения. Это выполняют посредством определения минимальной и максимальной величины для каждого размера помещения. Также, для каждого размера определяют размер шага, который будет определять минимальное различие в размере, которое может быть детектировано для этого размера. После определения диапазона и размера шага для каждого размера, определяют дискретную область поиска из помещений, которые будут рассмотрены алгоритмом в качестве кандидатов.
Следующим этапом является вычисление дискретного набора собственных частот, соответствующих каждому из помещений в области поиска, например, с использованием уравнения (1). Поскольку интерес представляют только собственные частоты в низкочастотном диапазоне (где собственные частоты могут быть детектированы отдельно), должны быть рассмотрены только собственные частоты вплоть до некоторой частоты. Например, для жилого помещения обычного размера, может оказаться достаточным рассмотрение собственных частот вплоть до, приблизительно, 100 Гц, а количество собственных частот может составлять, обычно, приблизительно, 20.
Результирующая совокупность помещений-кандидатов и их соответствующих наборов собственных частот образуют базу данных, в которой алгоритм осуществляет поиск.
Следует отметить, что в этом описании генерацию базы данных выполняют в виде части поиска. Однако, следует понимать, что во многих вариантах осуществления база данных может быть заполнена перед поиском. Например, она может быть вычислена предварительно во время стадии разработки и/или изготовления, и сохранена в качестве справочной таблицы в аппарате. Следует также понимать, что база данных может быть динамически модифицирована, например, посредством добавления дополнительных профилей пиков, когда это уместно (например, когда поиск выполняют по новому диапазону возможных размеров).
В этом примере средство 201 поиска вычисляет погрешность или меру расстояния для каждого из помещений-кандидатов в области поиска (т.е. для каждого профиля пиков), с использованием метрики расстояния, отражающей различие между набором детектированных частот пиков и набором собственных частот помещения-кандидата (т.е., между частотами сигнатуры пиков и частотами профиля пиков).
lm
lm
l
l
Одна конкретная реализация приведена ниже. Для помещения-кандидата l (из общего количества L помещений) и детектированной частоты пика m (из общего количества M частот) из измеренного акустического отклика помещения, подлежащего оценке, находят собственную частоту n из набора (с общим количеством N), соответствующего профилю пиков/помещению l, которая имеет наименьшее расстояние (по частоте) d до детектированного пика m. Это выполняют для всех M детектированных частот пиков сигнатуры пиков, и результирующие M расстояний d суммируют для получения общей меры погрешности D для профиля пиков/помещения l. Эту меру расстояния вычисляют для всех L возможных профилей пиков/помещений. Делают вывод, что профиль пиков, и, таким образом, помещение-кандидат, который имеет наименьшую общую меру погрешности D, с наибольшей вероятностью является профилем пиков, который соответствует геометрии реального помещения, поскольку он имеет наилучшее общее согласование с измеренными частотами пиков.
Мера погрешности может быть, например, вычислена следующим образом:
meas
eigen
где f относится к набору из M измеренных частот пиков характеристики пиков, а f является набором из N собственных частот профиля пиков l (т.е., помещения-кандидата l).
1
2
В этом примере мера расстояния включает в себя два весовых коэффициента w и w, которые могут быть использованы для уточнения поиска. Весовые коэффициенты во многих вариантах осуществления могут быть просто установлены равными единице.
Может быть идентифицирован профиль пиков, соответствующий наименьшей мере расстояния, и размеры помещения, хранящиеся для этого профиля пиков/помещения-кандидата, могут быть использованы в качестве оценки размеров помещения для данного помещения. Например, ширина, длина и высота, хранящиеся для согласующегося профиля пиков, могут быть выведены в качестве оценки ширины, длины и высоты данного помещения.
Альтернативно прямому выводу о том, что единственное помещение-кандидат с общим наименьшим значением меры расстояния является корректным помещением-кандидатом, могут быть предпочтительными другие стратегии. В то время как для моделируемых помещений является истинным, что помещение-кандидат, которое соответствует моделируемому помещению, действительно часто имеет наименьшее общее значение погрешности, что может не всегда выполняться для реальных помещений. По различным причинам может оказаться, что существуют многочисленные помещения-кандидаты (кластеры помещений-кандидатов), которые являются совершенно различными по геометрии, но которые имеют похожие общие значения расстояния. Это может привести к некорректной идентификации наиболее подходящего помещения-кандидата, если алгоритм просто выбирает помещение-кандидат с наименьшей вычисленной мерой расстояния.
В некоторых вариантах осуществления средство 201 поиска может, например, идентифицировать множество согласующихся профилей пиков (например, все профили пиков, для которых мера расстояния является меньшей, чем данный порог), и средство 203 извлечения может извлечь данные о размерах помещения для всех согласующихся профилей пиков. Затем, генератор 205 оценки может объединить извлеченные данные для генерации оценки размера. Например, оценка длины помещения может быть сгенерирована посредством усреднения длин, хранящихся для согласующихся профилей пиков, оценка ширины может быть сгенерирована посредством усреднения ширин, хранящихся для согласующихся профилей пиков, и оценка высоты может быть сгенерирована посредством усреднения высот, хранящихся для согласующихся профилей пиков.
В некоторых вариантах осуществления, усреднение может быть взвешенным усреднением, в котором весовой коэффициент каждого извлеченного размера оценивают в зависимости от сгенерированной меры расстояния для соответствующего профиля пиков.
Другой подход, который, как было обнаружено, существенно улучшает надежность оценок в некоторых сценариях, где оценки помещений включают в себя множество одномерных значений, соответствующих разным направлениям (например, ширине, длине и высоте), заключается в определении усредненных указаний на согласование (таких как мера расстояния, мера погрешности, или мера правдоподобия) для подмножества направлений, в качестве реакции на усреднение (например, взвешенное усреднение) указаний на согласование для профилей пиков в одном или нескольких направлениях, которые не находятся в этом подмножестве. Затем, оценка размеров для направлений в подмножестве может быть определена с использованием усредненных указаний на согласование.
Данный подход может, например, усреднять меры расстояния для разных профилей пиков по отдельным направлениям. Например, при идентификации того, какой профиль пиков обеспечивает наилучшее согласование для определения ширины и длины помещения, мера расстояния может быть сгенерирована посредством усреднения всех профилей пиков, которые имеют одинаковую ширину и длину, т.е., посредством усреднения мер расстояний по всем возможным высотам помещения. Конкретно, если предоставлены профили пиков с разными мерами по трем размерам, то генерируют трехмерную матрицу мер расстояний посредством вычисления меры расстояния для каждого профиля пиков. В этом случае, все меры расстояния могут быть просуммированы или усреднены по 3-ему размеру матрицы, генерируя, таким образом, двумерную матрицу мер расстояний. Затем, результирующая наименьшая мера расстояния может быть выбрана в этой двумерной матрице. Это может, по существу, рассматриваться в качестве уменьшения оценки до двумерной оценки. В некоторых вариантах осуществления, это уменьшение может быть обеспечено до единственного размера, т.е., может быть также выполнено усреднение по второму размеру. Данный подход может быть применен параллельно к разным размерам, обеспечивая, таким образом, еще возможность генерации трехмерной оценки. Экспериментально обнаружено, что данный подход обеспечивает улучшенную эффективность во многих сценариях.
В некоторых вариантах осуществления, профили пиков могут содержать набор значений вероятности, в котором каждое значение вероятности указывает на вероятность измерения пика в некотором частотном диапазоне. Таким образом, вместо указания частот собственных мод, низкочастотный диапазон может быть разделен на относительно узкие частотные диапазоны с обеспечением значения вероятности для каждого диапазона. Это может обеспечить более расширенное или размытое представление основных собственных мод, и это может обеспечить во многих сценариях более надежный поиск.
В таких вариантах осуществления, средство 201 поиска может вместо генерации меры расстояния для каждого профиля пиков определять меру правдоподобия, указывающую на правдоподобие того, что частоты сигнатуры пиков, полученной от помещения, соответствуют помещению, представленному отдельным профилем пиков.
Значение правдоподобия может быть, например, вычислено, для каждой частоты сигнатуры пиков, посредством извлечения значения вероятности для соответствующего частотного диапазона и, затем, перемножения извлеченных значений вероятности. Средство 105 оценки может продолжить использование тех же подходов, которые были описаны выше, но с использованием меры правдоподобия вместо меры расстояния.
Таким образом, в некоторых вариантах осуществления, средство 105 оценки может использовать подход поиска на основе вероятностей, а не на основе меры погрешности на основе метрики расстояния. В этом случае, вместо того, чтобы содержать профили пиков, представленные набором собственных частот, соответствующих каждому помещению-кандидату из области поиска, база данных может содержать профили пиков, представленные «вектором вероятности», который, для каждого из K интервалов частот, содержит вероятность того, что в измеренном отклике помещения в пределах этого интервала частот будет детектирован пик, соответствующий этому помещению-кандидату. Эти вероятности могут быть опять принципиально основаны на наборе собственных частот, соответствующих каждому помещению-кандидату, согласно уравнению (1). К собственным частотам может быть применено распределение вероятностей, которое может включать в себя, например, аспекты в отношении разрешающей способности по частоте измерительного устройства, малые различия между «теоретическими» и реальными собственными частотами помещения вследствие малых отклонений между теоретической моделью помещения (которая может быть пустой прямоугольной камерой с твердыми стенами) и фактической обстановкой в помещении (которое может не быть строго прямоугольным и может включать в себя любые объекты и некоторое поглощение).
Из вероятностей отдельных детектированных пиков, вычисляют общую вероятность, которая обеспечивает указание на правдоподобие того, что детектированные пики соответствуют некоторым помещениям-кандидатам. Это вычисление общей вероятности может обрабатывать вероятности пиков независимо (что подразумевает, что отдельные вероятности могут быть просто перемножены), или может учитывать некоторую взаимозависимость (например, наличие пика на частоте f увеличивает вероятность детектирования пика также на кратных частотах).
Конкретное преимущество данной методики состоит в том, что она может предоставить оценки, которые не только отражают общую величину или объем помещения, но и обеспечивают оценку отдельных размеров, и, конкретно, обеспечивают возможность оценки отдельно длины, ширины и высоты.
В приведенных выше конкретных примерах, средство 105 оценки конкретно выполняет поиск для идентификации подмножества профилей пиков, и, возможно, только единственного профиля пиков. Затем, генерируют оценку из выбранного подмножества. Однако, следует понимать, что несущественно, выполняется поиск или выбирается подмножество.
Например, в некоторых вариантах осуществления, средство 105 оценки может генерировать оценки посредством объединения данных о размерах помещения из разных наборов данных, причем весовой коэффициент отдельных данных о размерах помещения зависит от того, насколько точно соответствующий профиль пиков согласуется с сигнатурой пиков.
А именно, средство 105 оценки может генерировать указание на согласование для каждого профиля пиков. Например, в качестве указания на согласование может быть использована ранее описанная мера расстояния. Затем, мера расстояния может быть использована, например, для выполнения взвешенного усреднения размеров помещения. Например, оценка ширины помещения может быть сгенерирована посредством взвешенного усреднения всех мер ширины, хранящихся вместе с профилями пиков, причем весовой коэффициент для каждой ширины определяют посредством меры расстояния. Обычно, весовые коэффициенты могут быть нелинейной функцией меры расстояния, так что большие меры расстояния приведут к весовым коэффициентам, равным, по существу, нулю.
В некоторых вариантах осуществления, оценка размеров помещения может быть основана на множестве акустических откликов помещения, а именно может быть основана на акустических откликах помещения, измеренных для разных положений источника звука и/или микрофона. Например, испытательный сигнал может быть воспроизведен громкоговорителем, а микрофон может захватить этот сигнал, и из него генерируют акустический отклик помещения. Затем, микрофон (или громкоговоритель) может быть перемещен, и измерение может быть повторено, что обеспечивает новый акустический отклик помещения. Данный подход может быть повторен несколько раз.
Для генерации оценки размеров помещения может быть использовано множество акустических откликов помещения и, таким образом, на некоторой стадии в обработку включают объединение данных для разных акустических откликов помещения.
В некоторых вариантах осуществления, это объединение может быть усреднением (низкочастотной фильтрацией).
Усреднение может быть, например, выполнено уже посредством усреднения акустических откликов помещения, для генерации усредненного акустического отклика помещения, который, затем, используют таким же образом, как было ранее описано для единственного акустического отклика помещения. Таким образом, детектирование пиков может быть применено для усредненного акустического отклика помещения, и может быть использована результирующая сигнатура пиков.
Однако, в других вариантах осуществления, усреднение может быть выполнено на других стадиях обработки. Например, детектирование пиков может быть применено отдельно к каждому акустическому отклику помещения для генерации множества сигнатур пиков. Затем, может быть выполнено сравнение для каждой из этих сигнатур пиков, и результат сравнений может быть усреднен. Например, мера расстояния может быть вычислена для каждой сигнатуры пиков и для каждого из профилей пиков. Затем, результирующие меры расстояния могут быть усреднены для каждого профиля пиков, и может быть выбран согласующийся профиль пиков, который имеет наименьшую усредненную меру расстояния.
В некоторых вариантах осуществления, усреднение может быть усреднением оценок размеров помещения, определенных для разных акустических откликов помещения. Например, подходы, описанные выше для единственного акустического отклика помещения, могут быть применены для каждого акустического отклика помещения из множества акустических откликов помещения. Затем, результирующие оценки размеров помещения могут быть усреднены для генерации выходных оценок. Например, все оценки длины могут быть усреднены для генерации единственной оценки длины.
Таким образом, во многих вариантах осуществления оценка может быть, предпочтительно, основана на измерениях множества акустических откликов помещения с использованием многочисленных положений источника и/или приемника для измерений.
В некоторых вариантах осуществления объединение может содержать генерацию сигнатуры пиков посредством включения в себя пиков из множества акустических откликов помещения.
Из уравнений (2) и (3) можно увидеть, что степень возбуждения каждой из собственных мод зависит от положения источника звука. Подобным образом, результирующее звуковое давление вследствие каждой собственной моды зависит от положения приемника. Таким образом, объединение вместе положения источника и положения прослушивания определяет, какие из низкочастотных мод помещения фактически будут видны в измеренном отклике помещения. Для некоторых объединений, можно детектировать все соответствующие моды из единственного измерения, в то время как для других объединений, только некоторые пики будут детектированы из единственного измерения.
Посредством объединения детектированных пиков, получаемых в результате детектирования пиков, примененного к акустическим откликам помещения для двух или более положений источника и/или приемника, результаты способа могут быть улучшены. Получают двойное улучшение. Во-первых, посредством объединения пиков от многочисленных объединений источник/приемник, может быть получен более полный набор пиков, поскольку одно положение обеспечит пики, которые не видны в другом положении, и наоборот. Объединение пиков от многочисленных объединений положений источник/приемник уменьшит вероятность неправильной идентификации вследствие неполного набора пиков, доступных для алгоритма поиска. Во-вторых, пики, которые детектированы в отклике более чем одного объединения положений источник/приемник, могут рассматриваться как более надежные, чем пики, которые детектированы только в одном из откликов. Методом для использования этого является передача полного набора объединенных пиков, включающего в себя, таким образом, дубликаты, которые получаются при многочисленных объединениях положений источник/приемник, для алгоритма поиска, который, после выполнения этого, по существу, присваивает больший весовой коэффициент пикам, которые детектированы много раз.
В принципе, не имеет значения, используются ли многочисленные положения источника, либо многочисленные положения приемника, либо как те, так и другие, поскольку положения источника и положения приемника являются взаимозаменяемыми (принцип взаимности акустики).
В некоторых вариантах осуществления, система может иметь один микрофон в фиксированном положении, например, он может быть встроен в некоторый основной блок системы, и многочисленные громкоговорители. В этом случае, количество откликов, которое может быть получено, равно количеству громкоговорителей.
В других вариантах осуществления микрофон может быть встроен в каждый корпус громкоговорителя, и измерения могут быть выполнены между всеми парами громкоговорителей и микрофонов, или между подмножеством всех этих пар. Для системы с N громкоговорителями всего существует N(N+1)/2 пар, включая те пары, где громкоговоритель и микрофон находятся в одном и том же корпусе.
Особенно интересным случаем является случай, когда источник и/или приемник расположен в углу. Из уравнения (3) можно увидеть, теоретически, что источник, который помещен в угол, должен возбуждать все моды помещения максимально интенсивно. Подобным образом, микрофон, который помещен в угол, должен производить сигнал, который показывает все частоты мод, которые возбуждаются источником. Это значит, что если вариант использования позволяет поместить источник и/или приемник в угол, то это должно обеспечить возможность получения очень полного набора пиков из очень малого количества измерений. В конкретном случае, когда как источник, так и приемник, помещены в угол (либо в один и тот же угол, либо в разные углы), единственное измерение должно, в принципе, обеспечить полный набор собственных частот.
1
В некоторых вариантах осуществления средство 105 оценки может быть выполнено с возможностью оценки весовых коэффициентов разных пиков из набора пиков различным образом. Например, весовые коэффициенты пиков могут быть оценены различным образом в зависимости от частоты пика, или в зависимости от амплитуды пика, или на основе меры надежности, генерируемой при детектировании пика. Это может быть, например, выполнено посредством изменения весовых коэффициентов w уравнения (4) в зависимости от этих факторов.
В некоторых вариантах осуществления средство 105 оценки может быть выполнено с возможностью оценки весовых коэффициентов разных пиков профиля пиков различным образом при выполнении сравнения, например, при определении меры расстояния. Например, весовой коэффициент меры расстояния может быть оценен различным образом в зависимости от типа помещения. Это может быть выполнено, например, посредством изменения весовых коэффициентов w2 уравнения (4).
1
2
1
2
Действительно, хотя мера расстояния из уравнения (4) обеспечивает хорошие оценки во многих сценариях без изменения весовых коэффициентов w и w (например, с использованием w=1 и w=1), в других сценариях результаты могут быть существенно улучшены при использовании переменных весовых коэффициентов.
1
1
Эффект переменного весового коэффициента w заключается в большем выделении некоторых детектированных пиков по сравнению с другими детектированными пиками. Одной значительной альтернативой является возможность обеспечения w в виде функции частоты, которая обеспечивает уменьшение весового коэффициента при увеличении частоты. Обоснованием для этого является то, что, поскольку плотность собственных частот увеличивается при увеличении частоты, более высокие частоты пиков меньше характеризуют конкретный размер помещения, чем более низкие частоты пиков.
2
1
2
2
Эффект весового коэффициента w заключается в придании большей важности некоторым собственным частотам из набора, соответствующего некоторому помещению-кандидату, чем другим собственным частотам. Как и в случае с w, w может быть подобным образом оcуществлен в виде функции частоты. Другой возможностью является обеспечение зависимости w от типа моды.
2
В трехмерном помещении существуют три разных типа мод: продольные, тангенциальные и наклонные моды. Продольные моды являются модами, в которых изменения давления ориентированы вдоль единственного измерения, в то время как давление является постоянным вдоль других двух измерений. Тангенциальные моды имеют изменения давления в двух измерениях, в то время как наклонные моды охватывают все три измерения. Анализ распределения разных типов мод в помещении и их пиков в (смоделированном или измеренном) акустическом отклике помещения показывает, что продольные моды и тангенциальные моды низкого порядка могут более отчетливо выделяться в акустическом отклике помещения, чем наклонные моды или тангенциальные моды более высоких порядков. В результате, пик, который детектирован в измеренном отклике помещения, более вероятно, соответствует продольной моде или тангенциальной моде низкого порядка, чем другому типу моды. Это может быть учтено посредством назначения разных весовых коэффициентов w разным типам мод таким образом, чтобы продольные моды или тангенциальные моды низкого порядка имели большую вероятность быть выбранными для наиболее точного согласования с детектированной частотой пика, чем другие типы мод.
В некоторых вариантах осуществления средство 105 оценки выполнено с возможностью выбирать используемое подмножество набора профилей пиков для использования в качестве реакции на пользовательский ввод данных, указывающий на значение размера помещения. Таким образом, может быть выбран диапазон помещений-кандидатов/профилей пиков, и только они будут использованы в сравнении и поиске. Пользователь может, например, указать грубый размер, и система может сгенерировать диапазон, который включает в себя этот размер. В других вариантах осуществления, пользователь может прямо задавать диапазон, например, диапазон длины, ширины и высоты для возможных помещений-кандидатов.
В некоторых вариантах осуществления средством 105 оценки может быть использована внешняя информация, которая может быть полезна для идентификации корректных размеров помещения, и, конкретно, может быть использована для обеспечения более надежного поиска. Внешняя информация может состоять из «физических» данных, таких как известные положения громкоговорителей и/или микрофонов друг относительно друга, один или несколько размеров помещения, которые, как известно, находятся в пределах некоторого диапазона, акустических параметров помещения, таких как время реверберации и т.д.
Внешняя информация может, в некоторых вариантах осуществления, состоять из «эвристических» данных, таких как статистические данные о том, насколько обычным является некоторое соотношение размеров помещения в реальном мире.
Внешняя информация может быть использована для выбора подмножества профилей пиков, уменьшая, таким образом, область поиска возможных размеров помещения до области поиска только тех размеров помещения, которые соответствуют внешней информации. Это не только уменьшит вероятность неправильной идентификации, но и ускорит процедуру поиска.
Альтернативно или дополнительно, внешняя информация может быть использована для различения согласующихся профилей пиков, полученных в результате поиска. Это может быть, конкретно, необходимо, когда найдены профили пиков, которые соответствуют очень разным помещениям-кандидатам, которые, однако, имеют похожие меры расстояния или меры правдоподобия.
Включение внешней информации может быть особенно выгодным в случаях, когда набор измеренных пиков является, в некоторой степени, неполным (например, вследствие использования только единственного положения измерения, или использования таких положений измерения, что в откликах присутствуют только несколько пиков), поскольку в этом случае, размеры помещения могут быть неоднозначными.
Для оценки данного подхода было выполнено имитационное моделирование. При имитационном моделировании акустический отклик помещения и профили пиков были смоделированы с использованием модели разложения на моды согласно уравнениям (2) и (3).
Моделируемое помещение имело размеры 7,4×4,2×2,8 м и коэффициент поглощения α=0,3 (соответственно приблизительно, δ=20 в уравнении (2)). Фиг. 3 показывает акустический отклик помещения моделируемого помещения для четырех случайно выбранных положений в помещении. Собственные частоты, соответствующие продольным и тангенциальным модам помещения указаны посредством вертикальных линий. Выполнение простого алгоритма детектирования пиков обеспечило частоты пиков, указанные посредством окружностей. Как можно увидеть, каждый отдельный отклик из четырех смоделированных откликов включает в себя только подмножество полного набора собственных частот. Однако все детектированные пики действительно принадлежат этому набору, и четыре подмножества действительно являются частично комплементарными.
1
2
Детектированные пики были введены в алгоритм поиска с использованием меры расстояния из уравнения (4), причем оба весовых коэффициента w и w, статистически, установлены равными 1, и, причем, поиск ограничен профилями пиков, соответствующими размерам от 2,5 м до 8 м для первых двух размеров, и размерам между 2 м и 4 м для третьего размера. Размер шага для профилей пиков был установлен равным 0,1 м для всех размеров. Общая наименьшая мера расстояния для геометрии 7,4×4,3×3,6 м была найдена таким образом, чтобы два из трех размеров имели точность в пределах 0,1 м. Однако, при выполнении усреднения меры расстояния по третьему размеру, наименьшая мера расстояния найдена для 7,4 и 4,2 м для первых двух размеров. Усреднение меры расстояния по второму размеру имеет результатом наименьшую меру расстояния для 7,4 и 2,8 м для первого и третьего размера, соответственно. Таким образом, в этом случае, точные оценки генерируют для всех размеров.
Данный подход также оценен посредством практических экспериментов. Измерения были выполнены в некотором количестве реальных помещений. В качестве примера, для тестирования данного подхода было использовано помещение с длиной 7,4 м и шириной 5,7 м, обставленное мебелью, соответствующее обычному жилому помещению, с толстым ковром и занавесками, несколькими большими шкафами у стен, большим обеденным столом и стульями, и многими другими большими и маленькими объектами.
Измерения были выполнены с использованием четырех широкодиапазонных громкоговорителей, произвольно распределенных в помещении. Каждый громкоговоритель был снабжен микрофоном. Между каждой парой громкоговорителей были выполнены измерения с логарифмической разверткой для генерации акустических откликов помещения. Фиг. 4 показывает пример одного измеренного отклика помещения после умеренного сглаживания с использованием гауссова окна. Из этого сглаженного отклика были детектированы пики. Детектированные пики показаны на фиг. 4 окружностями. Также, вертикальными линиями показаны теоретические частоты продольных и тангенциальных мод, соответствующие реальной геометрии помещения. Можно увидеть, что большинство детектированных пиков действительно соответствует теоретически спрогнозированным собственным частотам.
Детектированные частоты пиков были переданы к алгоритму поиска, который обеспечил корректные размеры помещения с точностью в пределах 0,1 м (размер шага, используемый в алгоритме поиска). Подобные результаты были получены для других помещений.
Следует понимать, что в приведенном выше описании для ясности описаны варианты осуществления данного изобретения со ссылкой на разные функциональные схемы, блоки и средства обработки. Однако, должно быть ясно, что может быть использовано любое подходящее распределение функциональных возможностей между разными функциональными схемами, блоками или средствами обработки, не выходя за рамки данного изобретения. Например, функциональные возможности, показанные подлежащими выполнению посредством отдельных средств обработки или контроллеров, могут быть выполнены посредством одного и того же средства обработки или контроллера. Следовательно, ссылки на конкретные функциональные блоки или схемы следует рассматривать только в качестве ссылок на подходящее средство для обеспечения описанных функциональных возможностей, а не в качестве указания на строгую логическую или физическую структуру или организацию.
Данное изобретение может быть реализовано в любой подходящей форме, включая аппаратное обеспечение, программное обеспечение, аппаратно-программное обеспечение или любую их комбинацию. Данное изобретение может быть, необязательно, реализовано, по меньшей мере, частично, в виде компьютерного программного обеспечения, выполняемого на одном или нескольких средствах обработки данных и/или цифровых сигнальных процессорах. Элементы и компоненты варианта осуществления данного изобретения могут быть физически, функционально и логически реализованы любым подходящим способом. Действительно, функциональные возможности могут быть реализованы в единственном блоке, во множестве блоков, или в виде части других функциональных блоков. По существу, данное изобретение может быть реализовано в единственном блоке или может быть физически и функционально распределено между разными блоками, схемами или средствами обработки.
Хотя данное изобретение описано в связи с некоторыми вариантами осуществления, не предполагается, что оно ограничено конкретными формами, приведенными здесь. Напротив, объем данного изобретения ограничен только сопутствующей формулой изобретения. Дополнительно, хотя признак может быть описан в связи с конкретными вариантами осуществления, специалистам в данной области техники будет понятно, что эти различные признаки описанных вариантов осуществления могут быть объединены согласно данному изобретению. В формуле изобретения, термин «содержащий» не исключает наличия других элементов или этапов.
Кроме того, несмотря на отдельное перечисление, множество средств, элементов, схем или этапов способа может быть реализовано посредством, например, единственной схемы, блока или средства обработки. Дополнительно, несмотря на то, что отдельные признаки могут быть включены в разные пункты формулы изобретения, они могут быть объединены для получения выгоды, и включение в разные пункты формулы изобретения не означает, что объединение признаков не является возможным и/или выгодным. Также, включение признака в одну категорию пунктов формулы изобретения не означает ограничения этой категорией, а, напротив, указывает на то, что этот признак является равным образом применимым к другим категориям формулы изобретения, при необходимости. Кроме того, порядок признаков в формуле изобретения не означает никакого конкретного порядка, в котором эти признаки должны работать, и, конкретно, порядок отдельных этапов в пункте на способ не означает, что эти этапы должны быть выполнены в этом порядке. Напротив, эти этапы могут быть выполнены в любом подходящем порядке. Дополнительно, ссылки в единственном числе не исключают множественного числа. Таким образом, ссылки на «один», «некоторый», «первый», «второй» и т.д., не исключают множества. Ссылочные позиции в формуле изобретения приведены только в качестве поясняющего примера и не должны никоим образом толковаться в качестве ограничения объема формулы изобретения.