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Simulation Design and Implementation of Voice Landscape Quantification in Virtual Reality Based on Cloud ComputingDiseño e implementación de simulación de cuantificación del paisaje vocal en realidad virtual basada en computación en nube

Resumen

Tradicionalmente, el reconocimiento del sonido se centra principalmente en la fuente del sonido, como el nivel y la calidad. Ahora, el sonido, el entorno y los oyentes han comenzado a estudiar la estructura del paisaje, la composición y las características del entorno acústico. El propósito de este artículo es estudiar el diseño de simulación de cuantificación del paisaje sonoro de realidad virtual basado en la computación en la nube. En primer lugar, se describen la definición y las características de la computación en la nube, y se analizan las tecnologías clave de la computación en la nube. Combinado con los principios básicos de la selección de tecnología, se analiza enfáticamente la tecnología de virtualización. Al seleccionar 7 elementos acústicos, como el sonido del tráfico, el sonido del flujo de agua, el sonido de la fuente, el canto de los pájaros, el sonido del viento, el sonido del agua corriente, el sonido de la playa y el sonido de las aves marinas, se simulan los posibles elementos acústicos en un entorno de parque dado para su evaluación subjetiva. Los resultados experimentales muestran que cuando el sonido del tráfico es de 60 dB, el resultado de la evaluación del tipo de sonido superpuesto es el mismo que cuando el sonido del tráfico es de 50 dB. Para el nivel de sonido superpuesto, 30 dB y 40 dB son significativamente diferentes de 60 dB y 70 dB, respectivamente, 50 dB es solo significativamente diferente de 70 dB, mientras que 60 dB no es significativamente diferente de 50 dB, y la evaluación de 70 dB es significativamente diferente de cada nivel de sonido. Sin embargo, 60 dB puede considerarse como el punto de inflexión del resultado de la evaluación. Cuando el nivel de sonido del sonido añadido es mayor a 60 dB, el resultado de la evaluación es notablemente peor.

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