通过多次测量进行的估计制造技术

本公开的各方面包括用于估计音频渲染程序的复杂度的方法、装置和非临时性计算机可读存储介质。所述装置包括处理电路，处理电路通过在音频评估平台上运行音频渲染程序的第一多个实例，对资源的消耗进行第一测量。处理电路通过在所述音频评估平台上运行所述音频渲染程序的第二多个实例，对所述资源的消耗进行第二测量。所述第一多个实例的第一数量与所述第二多个实例的第二数量不同。处理电路基于所述第一测量、所述第二测量、所述第一多个实例的所述第一数量和所述第二多个实例的所述第二数量，估计所述音频渲染程序的复杂度。估计所述音频渲染程序的复杂度。估计所述音频渲染程序的复杂度。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】通过多次测量进行的估计
[0001]交叉引用
[0002]本申请要求申请号为第17/488,419号、申请日为2021年9月29日的美国专利申请“ESTIMATION THROUGH MULTIPLE MEASUREMENTS(通过多次测量进行的估计)”的优先权的权益，该美国专利申请要求申请号为第63/178,660号、申请日为2021年4月23日美国临时申请“ESTIMATION THROUGH MULTIPLE MEASUREMENTS(通过多次测量进行的估计)”的优先权。在先申请的公开内容通过引用整体并入本文。


[0003]本公开描述了通常与噪声环境中的估计有关的实施例。

技术介绍

[0004]在此提供的
技术介绍
描述用于总体上介绍本公开的背景。目前署名的专利技术人的工作就其在该背景部分中描述的程度以及在其描述在提交时不会以其他方式被认为现有技术的方面，既不明确也不隐含地认为是破坏本公开的现有技术。
[0005]噪声环境中的量估计是一项具有挑战性的任务，因为测量常常被噪声污染。在一些相关的例子中，已经提出了一种用于沉浸式音频渲染器的复杂度估计的自我比较方法。在该自我比较方法中，通过将中央处理单元(CPU)的使用情况与一个应用程序的1个实例和N个实例进行比较，来测量复杂度。

技术实现思路

[0006]本公开的各方面提供了用于估计音频渲染程序的复杂度的装置。一种装置包括处理电路，处理电路通过在音频评估平台上运行音频渲染程序的第一多个实例，对资源的消耗进行第一测量。处理电路通过在音频评估平台上运行音频渲染程序的第二多个实例，对资源的消耗进行第二测量。第一多个实例的第一数量与第二多个实例的第二数量不同。处理电路基于第一测量、第二测量、第一多个实例的第一数量和第二多个实例的第二数量，估计音频渲染程序的复杂度。
[0007]在一个实施例中，第一多个实例的第一数量等于第二多个实例的第二数量减1。
[0008]在一个实施例中，处理电路确定第一测量和第二测量之间的消耗差值。处理电路确定第一多个实例的第一数量和第二多个实例的第二数量之间的实例数量差值。处理电路基于消耗差值和实例数量差值，估计音频渲染程序的复杂度。
[0009]在一个实施例中，处理电路通过在音频评估平台上运行音频渲染程序的第三多个实例，对资源的消耗进行第三测量。处理电路基于应用于第一测量、第二测量和第三测量的线性回归模型，估计音频渲染程序的复杂度。
[0010]在一个实施例中，资源包括中央处理单元CPU运行时间、图形处理单元GPU运行时间、CPU占用率或GPU占用率之一。
[0011]在一个实施例中，资源的消耗为资源的运行时间或资源的占用百分比之一。
[0012]在一个实施例中，音频评估平台为基于CPU的平台或基于GPU的平台之一。
[0013]本公开的各方面提供了用于估计音频渲染程序的复杂度的方法。在一个方法中，通过在音频评估平台上运行音频渲染程序的第一多个实例，对资源的消耗进行第一测量。通过在音频评估平台上运行音频渲染程序的第二多个实例，对资源的消耗进行第二测量。第一多个实例的第一数量与第二多个实例的第二数量不同。基于第一测量、第二测量、第一多个实例的第一数量和第二多个实例的第二数量，估计程序的复杂度。
[0014]本公开的各方面还提供了存储指令的非暂时性计算机可读介质，当指令由至少一个处理器执行时，使至少一个处理器执行用于估计音频渲染程序的复杂度的方法中的任何一个或组合。
附图说明
[0015]以下具体实施方式和附图中，更清楚地示出了所公开的主题的更多特征、性质和各种优点，在附图中：
[0016]图1示出了根据本公开的实施例的6个自由度的示例；
[0017]图2示出了根据本公开的实施例的示例流程图；
[0018]图3为根据本公开的实施例的计算机系统的示意图。
具体实施方式
[0019]I.复杂度估计
[0020]动态图像专家组(MPEG)已经提出了一套标准，包括沉浸式音频、沉浸式视频和系统支持。这套标准可以支持虚拟现实(VR)或增强现实(AR)呈现，其中用户可以使用6个自由度(6DoF)导航并与环境互动。图1示出了根据本公开的实施例的6个自由度的示例。在图1中，6个自由度可以由空间导航(x、y、z)和用户头部方位(偏航角、俯仰角、横滚角)表示。
[0021]在沉浸式音频或视频环境中，由于噪声的存在，准确估计在设备(例如，VR或AR设备)上运行的程序的复杂度是具有挑战性的。
[0022]在一些相关的例子中，可以使用自我比较的方法来估计程序的复杂度。例如，在音频场景中，当音频渲染程序在中央处理单元(CPU)上运行时，可以通过CPU的使用(例如，运行时间)来估计音频渲染程序的复杂度。音频渲染程序可以是Max/MSP，它是一种用于音乐和多媒体的可视化编程语言。
[0023]在例子中，音频渲染程序可以在MPEG标准的标准测试台上运行，例如音频评估平台(AEP)。音频渲染程序可以作为插件软件在AEP上运行。在第一测量中，音频渲染程序可以在AEP上以插件软件的一个实例运行，测得的CPU工作量为A1。在第二测量中，音频渲染程序可以在AEP上以多个(N个)插件软件实例运行，测得的CPU工作量为A
N
。因此，音频渲染程序的复杂度可以估计为A
plugin
＝(A
N
‑
A1)/(N
‑
1)。A
plugin
可用于比较复杂度的估计。
[0024]自我比较方法假设是测量A
N
中的噪声等于测量A1中的噪声。尽管在一种情况下A
N
和A1中的噪声可能很接近，但在另一种情况下它们可能差别很大。基于这种考虑，本公开包括通过多个测量来估计复杂度的方法，以便在噪声环境中获得更好的估计。
[0025]所公开的估计方法不限于复杂度测量。这些估计方法也可以应用于在噪声环境中的各种变量的估计。
[0026]需要注意的是，本公开中包括的方法可以单独或组合使用。这些方法可以部分地或整体地使用。
[0027]在本公开中，复杂度测量可以是在某个平台(例如，基于CPU的平台、基于图形处理单元(GPU)的平台或类似平台)上运行音频渲染程序的实例时的资源消耗。可以用资源运行时间、资源占用百分比或类似的方式衡量资源消耗。
[0028]在一个实施例中，第一测量可以通过在AEP上运行插件软件的第一多个(M1个)实例来执行，资源消耗为A
M1
。第二测量可以通过在AEP上运行插件软件的第二多个(M2个)实例来执行，同一资源的消耗为A
M2
。音频渲染程序的复杂度可以估计为A＝(A
M1
‑
A
M2
)/(M1
‑
M2)(假设M1大于M2)。在本实施例中，M1和M2都是正整数，且M1不等于M2。
[0029]在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种估计音频渲染程序的复杂度的方法，所述方法包括：通过在音频评估平台上运行所述音频渲染程序的第一多个实例，对资源的消耗进行第一测量；通过在所述音频评估平台上运行所述音频渲染程序的第二多个实例，对所述资源的消耗进行第二测量，其中所述第一多个实例的第一数量与所述第二多个实例的第二数量不同；至少基于所述第一测量、所述第二测量、所述第一多个实例的所述第一数量和所述第二多个实例的所述第二数量，估计所述音频渲染程序的复杂度。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一多个实例的所述第一数量等于所述第二多个实例的所述第二数量减1。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述估计包括：确定所述第一测量和所述第二测量之间的消耗差值；确定所述第一多个实例的所述第一数量和所述第二多个实例的所述第二数量之间的实例数量差值；基于所述消耗差值和所述实例数量差值，估计所述音频渲染程序的复杂度。4.根据权利要求1所述的方法，还包括：通过在所述音频评估平台上运行所述音频渲染程序的第三多个实例，对所述资源的消耗进行第三测量；基于应用于所述第一测量、所述第二测量和所述第三测量的线性回归模型，估计所述音频渲染程序的复杂度。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述资源包括如下之一：中央处理单元CPU运行时间、图形处理单元GPU运行时间、CPU占用率或GPU占用率。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述资源的消耗为如下之一：所述资源的运行时间，或所述资源的占用百分比。7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述音频评估平台为如下之一：基于CPU的平台，或基于GPU的平台。8.一种装置，包括：处理电路，配置为：通过在音频评估平台上运行音频渲染程序的第一多个实例，对资源的消耗进行第一测量；通过在所述音频评估平台上运行所述音频渲染程序的第二多个实例，对所述资源的消耗进行第二测量，其中所述第一多个实例的第一数量与所述第二多个实例的第二数量不同；基于所述第一测量、所述第二测量、所述第一多个实例的所述第一数量和所述第二多个实例的所述第二数量，估计所述音频渲染程序的复杂度。9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述第一多个实例的所述第一数量等于所述第二多个实例的所述第二数量减1。10.根据权利要求8所述的装置，其中，所述处理电路还被配置为：确定所述第一测量和所述第二测量之间的消耗差值；
确定所述第一多个实例的所述第一数量和所述第二多个实例的所述第二数量之间的实例数量差值；基于所述消耗差值和所述实例数量差值，估计所述程序的复杂...

【专利技术属性】
技术研发人员：田军，
申请(专利权)人：腾讯美国有限责任公司，
类型：发明
国别省市：