基于偏最小二乘回归的与头相关传递函数的个人化

• 作者: 吴镇扬 周琳 胡红梅 马浩
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 偏最小二乘回归 最小二乘回归 与头相关传递函数 声音定位测试
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 154-158
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 3706字
• 语种: 中文

摘要

该文提出了一种基于偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)的与头相关传递函数(Head Related Transfer Function, HRTF)的个人化方法.通过对HRTF进行预处理和主元分析,并对人体参数进行筛选,只要相对简单的人体参数测量,就可利用PLSR得到特定人的HRTF.客观误差分析和主观声音定位测试结果表明估计的HRTF与实际测量的HRTF之间不仅均方误差较小,而且感知区别不大;同时由PLSR估计的个人化HRTF在水平面上的主观测试定位准确率明显优于非个人化HRTF,也优于由最小二乘回归(Least Squares Regression, LSR)估计的个人化HRTF.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴镇扬	东南大学信息科学与工程学院	167	1889	20.0	37.0
2	周琳	东南大学信息科学与工程学院	39	136	7.0	9.0
3	胡红梅	东南大学信息科学与工程学院	5	29	4.0	5.0
7	马浩	东南大学信息科学与工程学院	9	37	4.0	5.0