【Oculus】虚拟现实音频处理VR Audio - Part 6【翻译】

本文探讨了虚拟现实(VR)环境中音频设计的关键要素和技术挑战。包括声源定位、方向性声源处理、多普勒效应模拟、声音传输时间、非空间化声音应用等方面,并强调了在VR体验中创造性和技术性的平衡。

七、VR的混合场景

https://developer.oculus.com/documentation/audiosdk/latest/concepts/audio-intro-mixing/

和声音设计一样,为VR混合一个场景既是艺术又是科学,以下的推荐可能包含警告。

1. 创造性的控制

我们的最终目标不一定是真实,需要一直记住这一点。和计算机环境中的灯光一样,什么需要连续或者正确并不是在艺术上有很高的要求。音频团队应该注意,不要逼着自己在VR环境中去追求完全的正确。特别是在考虑动态范围、衰变曲线以及直接返回时间的时候。

2. 声源的精确3D位置信息

声源必须被精确的放在3D的场景中。以前,一个大概的位置信息就足够,因为可以通过移动和衰变来定位。一个物体的默认位置可能是它的尾部或者是脚和地面接触的地方,当一个声音从这些位置发出时,会在空间中显得很不和谐。

3. 有方向的声源

Oculus Audio SDK不包含声源的方向,但是高层级的SDK会使用基于角度的衰变进行建模,来控制方向。这些方向的衰变会在空间化之前就发生。

4. 场景声音

Oculus Audio SDK不包含场景声音,例如瀑布、河流、人群等。

5. 多普勒效应

当声音接近或远去时,会产生明显的多普勒效应。VR可以通过声源和听者之间的相对速度来消除,但是这个过程很容易引入噪声。

6. 声音传输时间

在现实世界中,声音的传输需要时间,因此在看到和听到东西之间会有明显的延迟。

Oculus Audio SDK支持time-of-arrival。

7. 非空间化的声音

并不是所有的声音都需要被空间化,有许多声音是静态的或者与头部相关的,例如:

  • 用户交互的元素,例如点击、哔哔声、传输或者其他。

  • 背景音乐

  • 旁白

  • 身体声音,例如呼吸和心跳

这些声音应该在编写程序时被隔离,避免它们在混音时不小心被加入到3D空间化声音的流水线中。

8. 效果

空间化的效果与设备的性能有关,例如在高配的PC上可以空间化30多种声音,但是在移动设备上只能空间化一到两个。

有些声音空间化后效果很差,例如低频的轰隆声,给出的空间感很弱。这些声音可以通过一些移动和衰变来作为标准的立体声播放。

9. 气氛(Ambiance)

传统的非VR游戏很难做到声音的沉浸感。因为PC用户的话筒质量很低,家庭影院的隔离效果很差。

有了耳机、位置追踪和完全的视觉沉浸之后,对用于声音体验的音效设计变得更为重要。

这就意味着:

  • 有效空间化的声源

  • 合适的音效范围,不太密集,也不太稀疏

  • 避免用户疲劳

  • 合适的音量,可以让用户听得时间比较长

  • 空间和环境的效果

10. 延迟

VR音效的延迟与设备有关,最少可以达到2ms,最多可能达到几百毫秒。当用户脑袋的移动速度与声源速度的差别较大时,系统延迟会比较明显。如果观看者移动较慢,且场景相对静止时,音频的延迟很难被察觉。

11. 特效

在VR体验中,特效是很重要的一个环节,像是滤波、赋值、变形和折边等。例如一个低通的滤波器可以模拟水下游泳的声音,因为高频会比在空气中失去能量的更快。或者可以用扭曲来模拟迷失方向。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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