[发明专利]一种基于两级模型的个性化头相关传输函数预测方法在审
| 申请号： | 202210115522.0 | 申请日： | 2022-02-07 |
| 公开（公告）号： | CN114510975A | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 王晶;邱音良;谢湘 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 邬晓楠 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于两级模型的个性化头相关传输函数预测方法，属于虚拟三维音频、沉浸式音频技术领域。本发明的一种基于两级模型的个性化头相关传输函数预测方法：首先，基于已知的头相关传输函数数据库中的人体参数、头相关传输函数数据以及角度信息对决策树模型以及Transformer神经网络模型逐级进行训练，并顺序连接，得到训练好的两级模型；然后，采集待预测人员的人体参数，将人体参数作为训练好的两级模型的输入，得到该人员的个性化头相关传输函数数据，由此实现个性化头相关传输函数预测。本发明通过两级模型降低平均预测误差，提高预测结果的精度；利用开源小型数据库，简化试验测量过程；通过Transformer模型避免训练中的过拟合现象。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 两级 模型 个性化 相关 传输 函数 预测 方法 | ||
【主权项】：
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