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💥1 概述
在本文中，提出了一种基于加权压力匹配方法（WPMM）的私人声音系统。目的是将输入信号设计到扬声器阵列，允许合成目标场，该目标场在所谓的暗点和听众位置之间具有较大的振幅变化。当阵列的输入能量有限时，该系统使听者能够控制方向性性能和在聆听位置再现目标场的准确性之间的权衡。这是通过基于对聆听区声场特性的限制来计算暗区中的WPMM权重来实现的。该系统针对许多预定义的用例场景进行了验证。在具有圆形阵列原型的消声环境中的实验结果表明，听者可以在很宽的频率范围内控制性能权衡。本文的第二部分介绍了当用户选择性能约束的新值时快速更新输入信号的算法。
一、引言
加权压力匹配方法（Weighted Pressure Matching Method，简称WPMM）是一种在声学领域中用于扬声器阵列设计和声音场控制的技术。本文旨在探讨基于WPMM的声音系统的研究，包括其原理、应用、实现方法及优化策略等。
二、WPMM原理
WPMM方法通过加权不同位置的压力误差来优化扬声器阵列，使其在指定的区域产生目标声音场。具体来说，该方法将不同位置的声压（压力）误差赋予不同的权重，以优化整个声场。目标是在多个特定点上的声压尽可能地逼近目标值，而这些点的误差会根据其重要性被加权。
三、基于WPMM的声音系统应用
- 扬声器阵列设计：选择合适的扬声器数量及其排列方式，以最小化误差。
- 权重设置：确定每个测量点的权重，以优化指定区域内的声场。
- 高保真音响系统：优化室内多扬声器系统的声场，使得各个听音点的音质达到最佳。
- 主动噪声控制：利用扬声器阵列消除特定区域的噪声。
- 虚拟现实和增强现实：增强3D音频效果，提升用户体验。
四、实现方法
- 算法优化：开发高效的算法来计算权重和进行匹配，常用的方法包括最小二乘法、线性规划等。
- 仿真实验：通过仿真软件对设计进行测试，验证性能。
- 实时处理：提高算法的实时处理能力，适应动态变化的声场需求。
五、优化策略
- 多目标优化：在同时优化多个目标（如减少噪声和增强音质）方面进行研究。
- 自适应算法：利用机器学习和AI技术，开发能够自我调整的权重设置方法。
- 计算复杂度：由于需要处理大量的测量点和复杂的权重设置，计算量较大。因此，需要优化算法以提高计算效率。
- 实际环境适应性：实际环境中的反射、吸收等因素都可能影响声音传播，需要考虑这些因素对加权误差的影响。
- 系统稳定性：在动态环境中，系统需要具有一定的自适应能力，来处理变化的声场。
六、结论
基于加权压力匹配方法（WPMM）的声音系统在扬声器阵列设计、声音场控制等方面具有显著优势。通过深入研究其原理、应用、实现方法及优化策略，可以进一步提升该系统的性能和应用范围。未来，随着技术的不断发展，WPMM方法有望在更多领域得到广泛应用。
📚2 运行结果
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部分代码：
%% Algorithm 2
function [psi_est, q_temp] = Alg2_RecursiveBisectionSearch(zBT, zBT_zBconj, betaI, ZDH_ZD, zBconj, pBmin, Psi_Max, Psi_Min, thresh)
% Implementation of Alg 4
% Author: F Olivieri
psi_est = (Psi_Max - Psi_Min)/2 + Psi_Min;
q_temp = (zBT_zBconj + psi_est*ZDH_ZD + betaI)\zBconj;
pB = real(zBT*q_temp);
condition1 = abs(pB - pBmin);
if condition1 <= thresh || Psi_Max <= thresh % condition is met: Stop!
return;
else % search for the parameter
if pB < pBmin % yes: need to decrease psi_est
Psi_Max = psi_est;
else % no: need to increase psi_est
Psi_Min = psi_est;
end
psi_est = Alg2_RecursiveBisectionSearch(zBT, zBT_zBconj, betaI, ZDH_ZD, ...
zBconj, pBmin, Psi_Max, Psi_Min, thresh);
end
end
%% Iterative search
function [q_fsp, psi_D_fsp] = fsp(q_fsp, psi_D_fsp, MatTemp, ZDH_ZD, zBconj, zBT, pB_min, delta_psi_Alg_1, lengthfreqbins, L)
% Implementation of Full-search of psi_D
% Author: F Olivieri
for freq_idx = 2:lengthfreqbins
psi_D_temp = 1;
q_temp = (MatTemp(:, :, freq_idx) + psi_D_temp*ZDH_ZD(:, :, freq_idx))\ zBconj(:, freq_idx);
while zBT(freq_idx, :)*q_temp < pB_min && psi_D_temp > 0
psi_D_temp = psi_D_temp - delta_psi_Alg_1;
q_temp = (MatTemp(:, :, freq_idx) + psi_D_temp*ZDH_ZD(:, :, freq_idx))\ zBconj(:, freq_idx);
end
q_fsp(:, freq_idx) = q_temp;
psi_D_fsp(freq_idx) = psi_D_temp;
end
end
🎉3 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]曹晓琳,吴平,丁铁夫,CaoXiaolin,WuPing,DingTiefu.基于DSP的语音处理系统设计[J].仪器仪表学报, 2005(z1):3.DOI:10.3321/j.issn:0254-3087.2005.z1.246.
[2]黄海波,蒋伟荣,程登良.通用语音处理系统的DSP实现[J].微计算机信息, 2006.DOI:JournalArticle/5ae3ed08c095d70bd8175fdb.
[3]范思平.声音的机械复制与资料获取，更多粉丝福利，MATLAB|Simulink|Python资源获取【请看主页然后私信】
