基于智能眼镜的双耳房间脉冲响应盲辨识

智能眼镜日益被视为增强现实的关键媒介，提供了一个集成麦克风和非封闭式扬声器的免提平台，可将虚拟声源无缝混入真实声学场景。为了令人信服地集成虚拟声源，虚拟声源的房间声学渲染必须与真实声学环境相匹配。然而，用户声学环境的信息通常是不可用的。本文利用智能眼镜中的麦克风阵列，根据真实环境中几秒钟的语音盲辨识双耳房间脉冲响应（BRIRs）。所提出的方法使用去混响和波束成形生成伪参考信号，供多通道维纳滤波器用于估计房间脉冲响应，随后将其转换为 BRIRs。多通道房间脉冲响应可用于估计房间声学参数，结果表明在混响时间和直达混响能量比估计方面优于基线算法。聆听实验的结果进一步表明，与其他相似大小房间的测量 BRIRs 相比，估计的 BRIRs 在感知上通常能更令人信服地重现真实房间的声学效果。