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基于深层神经网络中间层特征的头相关传输函数建模系统

摘要

本发明涉及本发明涉及电子行业信号处理技术领域,提出了一种基于深层神经网络中间层特征的头相关传输函数建模系统,该系统包括训练系统、建模系统;所述训练系统包括特征生成模块、模型训练模块、HRTF数据库;所述建模系统包括特征生成模块、预测模块、HRTF重建模块;所述特征生成模块用以生成模型输入特征;所述模型训练模块用以在所述模型输入特征与HRTF数据库中的HRTF之间产生非线性映射;所述HRTF数据库用于存储HRTF;所述预测模块用以针对目标位置产生对数幅度最小相位HRTF;所述HRTF重建模块用以重构目标位置处的HRTF。本发明充分利用了HRTF数据与基函数之间的非线性关系,并提高模型准确度。

著录项

  • 公开/公告号CN107480100B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-02-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院自动化研究所;

    申请/专利号CN201710536423.9

  • 发明设计人 陶建华;戚肖克;

    申请日2017-07-04

  • 分类号G06F17/15(20060101);

  • 代理机构11482 北京瀚仁知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人郭文浩;王世超

  • 地址 100080 北京市海淀区中关村东路95号

  • 入库时间 2022-08-23 10:51:13

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-02-28

    授权

    授权

  • 2018-01-09

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/15 申请日:20170704

    实质审查的生效

  • 2018-01-09

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 17/15 申请日:20170704

    实质审查的生效

  • 2017-12-15

    公开

    公开

  • 2017-12-15

    公开

    公开

  • 2017-12-15

    公开

    公开

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