【数据分析】基于听觉模型精确评估头戴设备对额部水平定位的影响附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本论文旨在基于听觉模型精确评估头戴设备对额部水平定位的影响。通过构建符合人类听觉感知特性的计算模型，结合心理物理学实验采集数据，模拟不同头戴设备使用场景下的声音传播与处理过程。分析头戴设备引入的声学参数变化，如双耳时间差（ITD）、双耳声级差（ILD）等对额部水平定位精度的影响机制。实验结果表明，不同类型的头戴设备会显著改变声音定位线索，导致额部水平定位出现偏差，且偏差程度与设备结构、音频处理算法等因素密切相关。本研究为优化头戴设备声学设计、提升用户听觉定位体验提供了理论依据与技术支持。

一、引言

1.1 研究背景与意义

随着虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、可穿戴智能设备等技术的飞速发展，头戴设备在娱乐、教育、医疗、军事等领域的应用日益广泛 。在这些应用场景中，准确的声音定位能力对于用户获得沉浸式体验、做出正确决策至关重要 。额部水平定位作为声音定位的重要组成部分，直接影响用户对前方声源方向和位置的感知 。然而，头戴设备的佩戴会改变声音从声源到耳朵的传播路径和特性，干扰正常的听觉定位线索，进而影响额部水平定位的准确性 。基于听觉模型对头戴设备影响额部水平定位的效应进行评估，有助于深入理解声音定位机制在头戴设备环境下的变化规律，为优化头戴设备的声学设计、开发更符合人类听觉感知的音频处理算法提供理论指导，对于提升头戴设备的用户体验和应用性能具有重要的现实意义 。

1.2 国内外研究现状

在听觉定位研究领域，国内外学者已开展了大量工作 。传统的听觉定位理论主要基于双耳时间差（ITD）、双耳声级差（ILD）以及耳廓滤波效应等线索解释人类对声源的定位能力 。[国外学者姓名 1] 通过实验研究详细分析了 ITD 和 ILD 在不同频率下对水平定位的贡献 。在头戴设备与听觉定位关系方面，[国内学者姓名 1] 研究了耳机佩戴对空间听觉感知的影响，但研究多集中于主观评价，缺乏基于听觉模型的定量分析 。[国外学者姓名 2] 尝试建立简单的声学模型模拟头戴设备对声音传播的影响，但模型未能充分考虑个体听觉差异和复杂的音频处理过程 。目前，基于听觉模型系统地评估头戴设备对额部水平定位影响的研究仍相对较少，且现有研究在模型准确性、影响因素分析全面性等方面存在不足，亟需进一步深入研究 。

二、听觉模型与相关理论基础

2.1 人类听觉定位机制

人类听觉系统通过整合多种线索实现对声源的准确定位 。在额部水平定位中，双耳时间差（ITD）和双耳声级差（ILD）是最为关键的线索 。当声源位于头部一侧时，声音到达双耳的时间存在差异，ITD 为大脑判断声源方向提供重要依据，尤其是在低频声音定位中起主导作用 。同时，由于头部对声音的遮挡，声源同侧耳朵接收到的声音强度高于对侧，ILD 则在高频声音定位中发挥重要作用 。此外，耳廓对不同方向入射的声音具有独特的滤波作用，形成的频谱线索也辅助听觉系统进行声源定位 。这些线索相互协同，使人类能够在复杂环境中准确判断声源在额部水平方向的位置 。

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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