선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 그림에서 보는 것과 같이 좌/우방향을 인지할 수 있었으며 비교적 정확한 각도를 인지하였다. GVBAP 방법과 GAP 방법은 두 스피커 간의 거리가 같을 때 VBAP 방법과 거의 비슷한 결과를 보이므로 본 논문에서는 생략한다.
- 가상음원의 위치 벡터와 스피커의 위치 벡터를 정규화하여 사용하는 이유를 살펴보자. 만약에 정규화한 단위 벡터를 사용하지 않고 위치 벡터 .
- 가상음원의 위치 벡터와 스피커의 위치 벡터를 정규화하여 사용하는 이유를 살펴보자. 만약에 정규화한 단위 벡터를 사용하지 않고 위치 벡터 .
- 그러나 이 방법은 각스피커와 청취자의 머리중심과의 거리를 정규화하여 유도하므로 스피커들 사이의 거리가 다를 경우 성능이 저하된다. 따라서, 본 논문에서는 각 스피커들의 위치에제 약이 없을 때 amplitude panning 방법 에 기 반한 스피 커구동방법을 제안한다.
- 그러나 이 방법은 각스피커와 청취자의 머리중심과의 거리를 정규화하여 유도하므로 스피커들 사이의 거리가 다를 경우 성능이 저하된다. 따라서, 본 논문에서는 각 스피커들의 위치에제 약이 없을 때 amplitude panning 방법 에 기 반한 스피 커구동방법을 제안한다.
- 본 논문에서는 다채널 입체음향 시스템의 스피커 구동기법을 제안하였다. 기존의 amplitude panning 방법은 각스피커와 머리중심과의 거리를 정규화하여 각 스피커의 출력 값을 결정하기 때문에 현실적으로 각 스피커와 머리중심과의 거리가 다를 경우에는 성능이 저하된다.
- 본 논문에서는 다채널 입체음향 시스템의 스피커 구동기법을 제안하였다. 기존의 amplitude panning 방법은 각스피커와 머리중심과의 거리를 정규화하여 각 스피커의 출력 값을 결정하기 때문에 현실적으로 각 스피커와 머리중심과의 거리가 다를 경우에는 성능이 저하된다.
가설 설정
- 3) 값이 커지게 되고 역행렬의 값이 작아지게 되어 스피커의 출력값이 작아지게 된다.
- 3) 값이 커지게 되어 스피커 출력값은 커지게 된다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.