Over recent years, numerous attempts were taken to provide efficient methods of directivity representation, either regarding sound sources or head-related transfer functions. Because of the wide variety of programming tools and scripts used by different researchers, the resulting representations are inconvevnient to reproduce and compare with each other, hampering the development of the subject. Within this paper, an objective-oriented method is proposed to deal with this issue. The suggested approach bases on defining classes for different directivity models that share some general properties of directivity functions, allowing for easy comparison between different representations. A basic Matlab toolbox utlizing this method is presented alongside exemplary implementations of directivity models based on spherical and hyperspherical harmonics.


翻译:近年来,人们多次尝试提供有效的直接代表方法,无论是关于合理来源还是与头有关的转移功能,由于不同研究人员使用的方案编制工具和脚本种类繁多,因此所产生的表述不易复制和相互比较,妨碍了这一主题的发展。在本文件中,提出了处理这一问题的面向目标的方法。建议的方法基础是确定不同直接代表模式的类别,这些模式具有直接职能的某些一般特性,便于对不同表述进行比较。在采用这一方法的同时,还示范了基于球面和超球面调频的直接模式的示范性实施。

0
下载
关闭预览

相关内容

【KDD2020-Tutorial】自动推荐系统,Automated Recommendation System
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
70+阅读 · 2020年8月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年4月12日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月22日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月17日
Knowledge Distillation from Internal Representations
Arxiv
4+阅读 · 2019年10月8日
VIP会员
相关资讯
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年4月12日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员