[发明专利]一种估计个性化头相关传输函数的方法及相关设备

权利要求书

1.一种估计个性化头相关传输函数的方法，其特征在于，所述方法包括步骤：

获取头相关传输函数样本数据库数据；

根据深度神经网络和卷积神经网络构建网络训练模型；

根据所述头相关传输函数样本数据库数据和所述网络训练模型训练得到个性化头相关传输函数预测模型；

采集受试者人体图像数据；

根据所述人体图像数据计算受试者人体参数数据；

根据所述人体参数数据和所述个性化头相关传输函数预测模型估计个性化头相关传输函数。

2.根据权利要求1所述的估计个性化头相关传输函数的方法，其特征在于，所述获取头相关传输函数样本数据库数据包括步骤：

获取头相关传输函数样本数据库；

获取所述头相关传输函数样本数据库中的头相关脉冲响应；

获取所述头相关传输函数样本数据库中的人体测量参数；

获取所述头相关传输函数样本数据库中的双耳图像。

3.根据权利要求1所述的估计个性化头相关传输函数的方法，其特征在于，所述根据深度神经网络和卷积神经网络构建网络训练模型包括步骤：

配置第一深度神经网络、第二深度神经网络和卷积神经网络；

将所述第一深度神经网络和所述卷积神经网络的输出端与所述第二深度神经网络的输入端连接。

4.根据权利要求1所述的估计个性化头相关传输函数的方法，其特征在于，所述根据所述头相关传输函数样本数据库数据和所述网络训练模型训练得到个性化头相关传输函数预测模型包括步骤：

将所述头相关传输函数样本数据库数据中的人体测量参数作为输入送入所述网络训练模型中的第一深度神经网络；

将所述头相关传输函数样本数据库数据中的双耳图像作为输入送入所述网络训练模型中的卷积神经网络；

将所述第一深度神经网络和所述卷积神经网络的输出作为联合输入送入所述网络训练模型中的第二深度神经网络；

将所述头相关传输函数样本数据库数据中的头相关脉冲响应作为所述第二深度神经网络的输出；

训练得到所述个性化头相关传输函数预测模型。

5.根据权利要求1所述的估计个性化头相关传输函数的方法，其特征在于，所述采集受试者人体图像数据包括步骤：

配置门形框架和柱形框架；

在所述门形框架上安装第一摄像头和红外装置；

在所述第一摄像头旁放置第一参照物；

在所述柱形框架上安装第二摄像头；

在所述第二摄像头旁放置第二参照物；

通过所述第一摄像头采集受试者侧面全身图像和头部图像；

通过所述红外装置采集受试者身高数据；

通过所述第二摄像头采集受试者正面全身图像和正面面部图像。

6.根据权利要求1所述的估计个性化头相关传输函数的方法，其特征在于，所述根据所述人体图像数据计算受试者人体参数数据包括步骤：

获取受试者身高数据、第一参照物尺寸数据和第二参照物尺寸数据；

测量所述人体图像数据中各图像中的人体数据；

根据所述身高数据、所述第一参照物尺寸数据、所述第二参照物尺寸数据和所述人体数据计算所述人体参数数据。

7.根据权利要求1所述的估计个性化头相关传输函数的方法，其特征在于，所述根据所述人体参数数据和所述个性化头相关传输函数预测模型估计个性化头相关传输函数包括步骤：

获取所述人体参数数据；

获取所述个性化头相关传输函数预测模型；

将所述人体参数数据输入所述个性化头相关传输函数预测模型中；

得到所述个性化头相关传输函数预测模型输出的所述个性化头相关传输函数。