基于小波神经网络的HRTFs逼近与声频仿真

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头部相关传递函数(HRTFs)是指从声源到耳鼓的谱滤波器,它因提取了声源的方位信息,所以在声频仿真中,它是非常重要的立体听觉定位曲线.由于HRTFs随声源的相对位置、频率和听觉对象不同而变化,并与其自变量之间还存在着非常复杂的非线性关系,所以三维声音仿真的实现需要处理庞大的HRTFs数据.提出了基于小波神经网络的HRTFs近似模型,即通过训练网络重新设置模型数据来获取空间任意位置的非个人HRTFs数据.声频仿真实验结果表明此逼近方法不但保持了原始HRTFs的相关特征,而且还在三维声频仿真中提高了计算效率.
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