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Cross-Dataset Head-Related Transfer Function Harmonization Based on Perceptually Relevant Loss Function
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OA
AI
DOI：10.1109/OJSP.2025.3590248.png)
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摘要
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头相关传递函数（HRTFs）在双耳空间音频渲染中发挥着关键作用。近年来，随着大量HRTF数据集的发布，丰富的数据为基于深度学习的HRTF相关研究提供了支持。然而，不同数据集之间的测量差异会导致数据出现显著变化，直接合并这些数据集可能会引入系统性偏差。最近的听者声学个性化挑战赛2024（欧洲信号处理会议）针对这一问题，其任务是通过调和不同数据集以实现更低的分类准确率，同时满足各类定位指标阈值。为缓解跨数据集差异，本文提出了一种基于神经网络的HRTF调和方法，旨在消除原始测量中嵌入的数据集特定属性。所提出的方法采用感知相关的损失函数，该函数联合约束了多个目标，包括双耳电平差、听觉滤波器激励模式以及分类准确率。基于八个数据集的实验结果表明，所提出的方法能够有效最小化数据集之间的分布差异，同时大多保持定位性能。不同数据集之间调和后的HRTF分类准确率降低至31%，表明跨数据集差异显著减少。该方法在该挑战赛中排名第一，验证了其有效性。
Keyword:
Head-related transfer function
cross-dataset
harmonization
deep learning
期刊
IF:
2.7
论文数:
146
被引数:
535
机构
引用论文
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