使用去噪扩散模型实现HRTF个性化
声音
2025-12-02 v1 音频与语音处理
摘要
头相关传输函数(HRTFs)在沉浸式音频场景的真实感渲染中具有基础性应用。然而，它们强烈依赖于个体，因为其随耳朵、头部和躯干的形状变化很大。因此，精确的双耳渲染需要个性化流程。最近，去噪扩散概率模型(DDPMs)作为一种生成式学习技术，已被应用于解决各种信号处理相关问题。本文首次提出了一种基于人体测量学条件约束的DDPM方法，用于生成个性化的头相关冲激响应(HRIR)，即HRTF的时域表示。结果表明，DDPMs用于HRTF个性化是可行的，其性能与现有最优模型相当。
引用
@article{arxiv.2501.02871,
title = {Towards HRTF Personalization using Denoising Diffusion Models},
author = {Juan Camilo Albarracín Sánchez and Luca Comanducci and Mirco Pezzoli and Fabio Antonacci},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.02871},
year = {2025}
}
备注
to appear in ICASSP 2025