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申请/专利权人：上海航空电器有限公司

摘要：本发明公开一种个性化HRTF快速建模获取方法，包含有以下步骤，步骤S1，对生理外形参数数据库进行相关性分析，结合物理分析筛选出特征生理外形参数；步骤S2，对个性化HRTF数据库进行多重数据降维，提取样本对应的特征矩阵；步骤S3，建立和训练拟合已采集的个性化HRTF数据库中样本特征生理外形参数与其对应HRTF特征矩阵关系的神经网络；以及，步骤S4，输入使用者的特征生理外形参数，使用训练好的神经网络预测使用者的HRTF特征矩阵，并将特征矩阵重构为完整的HRTF数据库。本发明优点在于：通过少量特征生理外形参数就可以较为快速准确的获取使用者对应的个性化HRTF，从而可以在一定程度上提升虚拟听觉显示技术的定位精度和用户体验。

主权项：1.一种个性化HRTF快速建模获取方法，其特征在于，包含有以下步骤，步骤S1，对生理外形参数数据库进行相关性分析，结合物理分析筛选出特征生理外形参数；步骤S2，对个性化HRTF数据库进行多重数据降维，提取样本对应的特征矩阵；步骤S3，建立和训练拟合已采集的个性化HRTF数据库中样本特征生理外形参数与其对应HRTF特征矩阵关系的神经网络；以及，步骤S4，输入使用者的特征生理外形参数，使用训练好的神经网络预测使用者的HRTF特征矩阵，并将特征矩阵重构为完整的HRTF数据库；步骤S2中，HRTF特征矩阵通过反复使用主成分分析的方法对HRTF数据进行多重数据降维获得，包含有步骤，步骤S21，对个性化数据库的HRIR数据进行FFT，将其幅度谱规整为一个三维数组，第一维度为频率，第二维度为空间位置，第三维度为样本标号；步骤S22，将步骤S21得到的个性化HRTF幅度谱加1，并取对数，再乘以各频点相应的听觉滤波器带宽平方根的倒数，获得变换幅度谱三维数组；步骤S23，将步骤S22中得到的变换幅度谱三维数组延展为二维矩阵，第一维度为空间位置，第二维度按先频率再样本标号的顺序排列；步骤S24，通过主成分分析的方法，按保留95%的重构能量比例，压缩步骤S23中得到的矩阵的第一维度，得到第一维度为截取的各空间主成分系数，第二维度按先频率再样本标号的顺序排列的空间主成分系数矩阵以及截取后的空间主成分向量矩阵；步骤S25，将步骤S24中得到的空间主成分系数矩阵重排，得到第一维度为频率、第二维度按先空间主成分再样本标号顺序排列的的二维矩阵；步骤S26，对步骤S25中的二维矩阵应用主成分分析方法，按保留99%的能量比例压缩频率维度，得到第一维度为截取的各频率主成分系数，第二维度按先空间主成分再样本标号顺序排列的展开特征矩阵以及截取后的频率主成分向量矩阵；步骤S27，将步骤S26中获取的展开特征矩阵重排为三维数组，第一维度为频率主成分系数，第二维度为空间主成分系数，第三维度为样本标号，则第一、二维度张成的矩阵即为第三维度当前位置样本的特征矩阵。

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