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摘要：本发明公开了一种基于双耳因素的HRTF数据融合与稀疏预测方法，包括：对现有的HRTF数据集进行预处理，通过机器学习分类算法评估数据集的关联性，进行数据融合，构建全面的HRTF数据集。利用隐式神经网络模型，将声源方位角、水平角和受试者个性化特征作为输入，预测个性化的双耳因素（ILD和ITD）。通过大规模数据训练，模型能够捕捉声源方位与双耳因素之间的复杂关系，结合最小相位模型生成个性化HRTF，显著提高音频重放的精准度。本发明的核心优势在于，用户只需测量多个随机方位的HRTF，通过计算多个随机方位下的ILD和ITD，即可预测空间全方位的个性化HRTF，从而减少繁琐的测量步骤，提高实用性和便捷性。
主权项：1.一种基于双耳因素的HRTF数据融合与稀疏预测方法，其特征在于，所述方法包括以下具体步骤：步骤一：对SOFA格式的HRTF数据集进行预处理；步骤二：利用机器学习方法评估步骤一预处理后的HRTF数据集之间的关联性，并进行数据的直接融合；步骤三：构建用于预测ILD和ITD的隐式神经网络，并将步骤二融合后的HRTF数据输入神经网络，分别训练预测ILD和ITD的网络模型；步骤四：利用步骤三预测ILD的网络模型预测ILD，使用预测ILD调整人工头HRTF，从而生成受试者HRTF幅度谱；通过最小相位模型将该幅度谱与步骤三预测ITD的网络模型预测的ITD结合，并应用傅里叶变换，得到个性化的HRTF；步骤五：用户测量空间多个随机方位的HRTF，计算多个随机方位下的ILD和ITD，根据步骤四，预测用户空间全方位的个性化HRTF。
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百度查询： 华东师范大学 郑州工业应用技术学院 基于双耳因素的HRTF数据融合与稀疏预测方法
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