【摘 要】
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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
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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
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