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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國政法大學(xué)申請的專利一種基于層級集成的個性化頭相關(guān)傳輸函數(shù)模型獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN113872565B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111135805.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H03H17/02；該發(fā)明授權(quán)一種基于層級集成的個性化頭相關(guān)傳輸函數(shù)模型是由戚肖克設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-09-27向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于層級集成的個性化頭相關(guān)傳輸函數(shù)模型在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于層級集成的個性化頭相關(guān)傳輸函數(shù)模型，包括：預(yù)處理模塊，用于對模型輸入數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；基于GMM的共用模型模塊，用于獲得與用戶無關(guān)的HRTF；基于DNN的個性化模型模塊，用于在人體生理參數(shù)與去除共用分量之后的個性化HRTF之間建立映射關(guān)系；殘差模型模塊，用于對殘差進行建模；個性化HRTF預(yù)測模塊，用于預(yù)測目標(biāo)對象的個性化HRTF分量；HRTF重建模塊，用于集成三個層次的模型分量，獲得個性化HRTF。本發(fā)明中，基于層級集成的個性化頭相關(guān)傳輸函數(shù)模型采用三層模型集成，能對共性特征、個性化特征和殘差特征進行建模并融合，提高個性化頭相關(guān)傳輸函數(shù)估計的準(zhǔn)確性，具有較高的理論和應(yīng)用價值。

本發(fā)明授權(quán)一種基于層級集成的個性化頭相關(guān)傳輸函數(shù)模型在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于層級集成的個性化頭相關(guān)傳輸函數(shù)模型，其特征在于，包括預(yù)處理模塊、基于GMM的共用模型模塊、基于DNN的個性化模型模塊、殘差模型模塊、個性化HRTF預(yù)測模塊和HRTF重建模塊，所述預(yù)處理模塊用于對HRTF和人體生理參數(shù)進行歸一化處理；所述基于GMM的共用模型模塊與預(yù)處理模塊相連接，所述基于GMM的共用模型模塊用于獲得與用戶無關(guān)的通用HRTF；所述基于DNN的個性化模型模塊分別與預(yù)處理模塊和基于GMM的共用模型模塊相連接，所述基于DNN的個性化模型模塊用于在人體生理參數(shù)與去除共用分量之后的個性化HRTF之間建立映射關(guān)系；所述殘差模型模塊分別與預(yù)處理模塊、基于GMM的共用模型模塊、基于DNN的個性化模型模塊相連接，所述殘差表示HRTF中除用戶無關(guān)的共用模型和個性化模型輸出之外的內(nèi)容，所述殘差模型模塊用于對HRTF中除用戶無關(guān)的共用模型和個性化模型輸出之外的殘差分量進行建模；所述個性化HRTF預(yù)測模塊分別與預(yù)處理模塊、基于DNN的個性化模型模塊相連接，所述個性化HRTF預(yù)測模塊用于預(yù)測目標(biāo)對象的個性化HRTF分量；所述HRTF重建模塊分別與基于GMM的共用模型模塊、殘差模型模塊、個性化HRTF預(yù)測模塊相連接，用于集成三個層次的模型分量，獲得個性化HRTF。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中國政法大學(xué)，其通訊地址為：100229 北京市昌平區(qū)府學(xué)路27號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。