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基于层级集成的个性化空间音频技术

卢金燕  戚肖克  
【摘要】:个性化的头相关传输函数(head-related transfer function, HRTF)可以有效改善空间音频质量。针对个性化HRTF难以精确获得的问题,提出了一种基于层级集成的个性化空间音频生成方法。该方法通过三个模型逐层建立个性化HRTF中的定位信息。首先,采用高斯混合模型建立用户无关的共用模型。然后,采用自编码器获得与用户有关的HRTF的隐表示,利用深度神经网络在人体生理参数与HRTF的隐表示之间建立非线性映射,得到用户有关的个性化模型。为了尽可能恢复个性化HRTF细节信息,对上述模型降维过程中的残差进行线性建模,得到残差模型。对于目标用户,任意空间位置处的个性化的HRTF可以通过集成三个层次下的模型获得,用于生成三维空间音频。最终,实验结果表明,提出的算法可以有效降低HRTF频谱损失,提升对个性化HRTF的预测性能。

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