本文设计实现了一个深度神经网络模型,根据人体生理参数及角度信息重建个性化头相关传递函数(Head Related Transfer Function,HRTF),仅需一次训练即可得到全部方向的预测HRTFs.网络模型由将人体测量参数作为输入的深度神经网络、将角度信息作为输入的展开层以及将前两者的输出作为输入的深度神经网络组成.最后对所提出方法的整体性能进行了客观评价.
Personalized HRTF Deep Learning Reconstruction Method based on Physiological Parameters and Angles
NETL
NSTL
万方数据
维普
