个性化的头相关传输函数(Head Related Transfer Function,HRTF)对于虚拟听觉技术的实现至关重要。然而在具体的应用过程中,测量每一位受试者的个性化HRTF较为繁琐,为此文章提出一种基于加权弹性网络回归的算法,只需获取受试者的生理参...个性化的头相关传输函数(Head Related Transfer Function,HRTF)对于虚拟听觉技术的实现至关重要。然而在具体的应用过程中,测量每一位受试者的个性化HRTF较为繁琐,为此文章提出一种基于加权弹性网络回归的算法,只需获取受试者的生理参数即可获得HRTF的个性化幅度响应。首先通过数据库中的受试者数据,根据生理参数与幅度的相关性计算获得生理参数的权值,并将权值加入到同时含有1范数和2范数的弹性网络回归中,以此来获取新受试者的生理参数稀疏系数;最后将所得稀疏系数与数据库中的HRTF幅度结合就可以得到新受试者的个性化幅度响应。结果表明,文中方法对于个性化HRTF幅度的合成有较好的效果,尤其是在中低频段内准确度较高。展开更多
文摘个性化的头相关传输函数(Head Related Transfer Function,HRTF)对于虚拟听觉技术的实现至关重要。然而在具体的应用过程中,测量每一位受试者的个性化HRTF较为繁琐,为此文章提出一种基于加权弹性网络回归的算法,只需获取受试者的生理参数即可获得HRTF的个性化幅度响应。首先通过数据库中的受试者数据,根据生理参数与幅度的相关性计算获得生理参数的权值,并将权值加入到同时含有1范数和2范数的弹性网络回归中,以此来获取新受试者的生理参数稀疏系数;最后将所得稀疏系数与数据库中的HRTF幅度结合就可以得到新受试者的个性化幅度响应。结果表明,文中方法对于个性化HRTF幅度的合成有较好的效果,尤其是在中低频段内准确度较高。
