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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利基于空间方位融合和频率通道融合的头相关传输函数的个性化重构方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116705062B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310794719.6，技术领域涉及：G10L25/30；该发明授权基于空间方位融合和频率通道融合的头相关传输函数的个性化重构方法是由徐华兴;苗政辉设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间方位融合和频率通道融合的头相关传输函数的个性化重构方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于空间方位融合和频率通道融合的头相关传输函数的个性化重构方法，旨在解决如何快速、准确地根据少量测量方位数据即可获得受试者全方位的个性化HRTF的技术问题。其包括以下步骤：对CIPIC数据库中HRTF数据进行预处理；对预处理过后的所有俯仰角下的所有方位的三维幅度谱重新排列，得到空间方位‑频率通道的二维幅度谱；保留所述二维幅度谱部分空间方位所有频率的幅度值，其余方位的幅度值置0，得到输入数据集；建立用于个性化HRTF重构的神经网络结构；将预处理后的数据输入到所述神经网络结构中进行训练，形成用于个性化HRTF重构的神经网络模型。本发明模型复杂度低，在平均对数频谱失真、均方根误差方面表现出良好性能，且训练时间短。

本发明授权基于空间方位融合和频率通道融合的头相关传输函数的个性化重构方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间方位融合和频率通道融合的头相关传输函数的个性化重构方法，其特征在于，包括以下步骤： 1对公开数据集CIPIC数据库中HRTF数据进行预处理； 2对预处理过后的所有俯仰角下的所有方位的三维幅度谱重新排列，得到空间方位-频率通道的二维幅度谱； 3保留所述二维幅度谱部分空间方位所有频率的幅度值，其余方位的幅度值置0，得到输入数据集； 4建立用于个性化HRTF重构的神经网络结构，包括输入层、信息融合MLP层、输出层；所述信息融合MLP层包括多个相同结构的子层，每个子层包括频率通道融合MLP层、空间方位融合MLP层、激活函数层；所述信息融合MLP层中的计算公式为： ； ； 其中，X为输入数据，A是所述空间方位融合MLP层可学习的权重矩阵，Z是经过所述空间方位融合MLP层的输出结果，B、C是所述频率通道融合MLP层可学习的权重矩阵，Y是所述频率通道融合MLP层的输出结果，GELU为激活函数，F计算公式为： ； 其中，X为输入数据，,是可学习的权重向量； 5将步骤1中预处理后的数据输入到步骤4中所述神经网络结构中进行训练，形成用于个性化HRTF重构的神经网络模型。

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