【摘要】：遼沈戰(zhàn)役紀念館作為三大戰(zhàn)役中遼沈戰(zhàn)役的精神具現(xiàn),是人們了解和親身體會革命精神、緬懷革命英烈的“紅色名片”,它成立于1958年12月,建館50多年來,它對于展現(xiàn)解放戰(zhàn)爭時期的人文風貌以及表現(xiàn)革命先驅(qū)們英勇無畏、無私奉獻的精神意志起到了重要的作用,對后人進一步了解戰(zhàn)爭的殘酷無情、警示人們更加珍惜現(xiàn)在和平年代的幸福生活也具有重要的現(xiàn)實意義。隨著社會的發(fā)展和物質(zhì)文化生活的提高,人們不再滿足于到現(xiàn)實場館參觀,因此突破時空的限制、在網(wǎng)上瀏覽場館內(nèi)容成為了新的需求。而數(shù)字技術尤其是虛擬現(xiàn)實(Virtual Reality,簡稱VR)技術恰好能夠為用戶提供隨時隨地游覽場館的用戶體驗,同時又能充分發(fā)揮VR虛擬博物館的交互性和代入感的優(yōu)勢。本文以遼沈戰(zhàn)役紀念館為研究對象,通過對遼沈戰(zhàn)役紀念館在VR平臺上的數(shù)字化實現(xiàn)過程探討VR場館的場景交互優(yōu)化尤其是基于unity3d的VR語音交互方案,期望提升VR場館的沉浸性和漫游的整體體驗。論文首先探討VR平臺上語音交互優(yōu)化的可行性,從理論研究入手,通過對擬研究問題的分析,探究其在理論上的支撐,同時對語音識別的優(yōu)化進行實驗研究和測試,再與之前同類VR場館對比的基礎上,挖掘遼沈戰(zhàn)役紀念館的VR場館的價值。其次,探討遼沈戰(zhàn)役紀念館VR場館的設計和實現(xiàn)過程。遼沈戰(zhàn)役紀念館VR場館的實現(xiàn)主要分為兩個部分,第一部分是對館藏內(nèi)容的還原和模擬,包括三維建模和系統(tǒng)實現(xiàn)。第二部分是在場館還原和模擬的過程中進行交互的優(yōu)化調(diào)整,尤其是聲音交互的內(nèi)容將在得到用戶體驗反饋后繼續(xù)進行。最后是遼沈戰(zhàn)役紀念館的VR場館的用戶體驗和量化評估。在完成了遼沈戰(zhàn)役紀念館VR場館的實現(xiàn)過程的基礎上,以用戶的角度分解和探討遼沈戰(zhàn)役紀念館VR場館的在各個方面的實際用戶體驗和分析,在此基礎上對存在的不足和需要完善的部分進行進一步方案的產(chǎn)出。
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.9;TU251.3
【圖文】：

很多在交互系統(tǒng)中設計了交互提示標識和導航地圖來提升交互體驗，但在交互反饋的即時性上，只有湖南省博物館做了相關工作，在全景漫游系統(tǒng)中設計了專門的交互反饋模塊。盡管如此，大多數(shù)的虛擬博物館在留言模塊的提問反饋功能上的設計都有所缺失[9]。另一方面，虛擬博物館在教育方面的作用，仍然只是播放 360 度全景的主題講座視頻，很多幾乎不存在交互反饋機制，然而，實際上用戶更愿意自己親自去體驗去感受場館中的環(huán)境，在游覽中主動地獲取知識，而不是帶著尚且沉重的頭顯看數(shù)十分鐘無趣的講座視頻。1.2.2 語音交互技術的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀語音識別、語音合成和語義理解是語音交互的三個關鍵技術。其中，當用戶講話時，所說的話會被輸入為語音信號，此時需要依靠語音識別將其轉(zhuǎn)化為相應的文本，而語音合成則恰好相反，它將用戶輸入的文本通過機器合成轉(zhuǎn)化成語音信號，存儲為音頻格式文件或音頻流，而語義理解是語音識別的下個環(huán)節(jié)，它能從語音識別到的文本中理解用戶的意圖。語音交互流程的概念圖如圖 1-1 所示：

哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文也理應體現(xiàn)和繼續(xù)發(fā)揮這一固有優(yōu)勢，對聲音方面有所側(cè)重，因此下文將對 V場館中語音交互的技術可行性進行研究和探討。2.1.1 VR 上的語音采樣和壓縮語音采樣需要經(jīng)由采集設備進行輸入，輸入為 PCM 編碼存儲為音頻流，種編碼方式是無損方式，在獲得后進行存儲和傳輸，以備語音識別庫獲取。一采樣過程在 VR 平臺上大同小異，由于應用于 VR 的是空間音效，VR 空間技術在其中扮演了重要角色。在此基礎上，在近期的研究中，研究者們開始把目光投向?qū)τ?VR 平臺的空間聲的壓縮編碼。Chiman Kwan 等人在 2018 年進行了對幾種現(xiàn)有技術音壓縮算法的客觀性能評估實驗，他們針對 MP3、AAC 和 OPUS 三種壓縮算法使用 24 個不同類型和碼率（Bitrate）的音頻文件，以 PEAQ（Perceptual EvaluatiofAudio Quality，音頻質(zhì)量感知評估）模型進行測試[21]，結(jié)果如圖 2-1 所示：

哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文定人，在這一階段涌現(xiàn)許多經(jīng)典系統(tǒng)范例。直到 20 世紀 90 年代，語上商業(yè)化和市場化，系統(tǒng)的研究和模型的改進陷入停滯。度神經(jīng)網(wǎng)絡的出現(xiàn)改變了這一困局，它用神經(jīng)元多層深度傳遞過程的決各個領域的困難問題，給語音識別的研究帶來了新的方法和思路。此，在遼沈戰(zhàn)役紀念館 VR 場館交互部分語音識別的設計改進上，本度神經(jīng)網(wǎng)絡最新成果——阿里 2018 年開源的 Deep-FSMN 聲學模型的 VR 語音交互場景進行改進訓練，這一節(jié)將介紹整體訓練和改進實驗 Deep-FSMN 聲學模型eep-FSMN（下文簡稱 D-FSMN）聲學模型通過在 cFSMN 結(jié)構的基礎的存儲塊之間引入跳過連接層。這些跳過連接層可以實現(xiàn)信息流向不具體結(jié)構如圖 2-2 所示：

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4 記者 李曉輝;王德佳調(diào)研遼沈戰(zhàn)役紀念館園區(qū)環(huán)境改造[N];錦州日報;2017年

5 楊德謙 本報記者 徐翔;遼沈戰(zhàn)役紀念館:承載歷史走向未來[N];錦州日報;2012年

6 楊德謙邋記者 徐翔;9月起全市大中小學生參觀遼沈戰(zhàn)役紀念館[N];錦州日報;2008年

7 林永志 主任記者 李e

本文編號：2802713