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头相关传输函数 HRTF 反映了人类生理结构和声波的相互作用,因此 HRTF 和生理结构密切相关。由于不同 个体具有不同的生理结构特征,所以 HRTF 因人而异。本文采用主成份分析 PCA 方法研究了不同受试者中垂面 HRTF 的个体差异。首先,采用 PCA 方法对 CIPIC 数据库中个性化 HRTF 数据进行分解和降维;然后,提取每个受试者的 个性化权重;最后,通过分析个性化权重的标准方差,确定 HRTF 个体差异的分布情况。研究表明:HRTF 个体差异 随着 PCA 展开阶数的增大而减小;当展开阶数为 8~13 时,高仰角方向(45°~135°)的个体差异略小于其它仰角 方向。