中国科学院声学研究所姚鼎鼎获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院声学研究所申请的专利一种头相关传输函数数据集融合方法及系统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：CN120217298B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510355674.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种头相关传输函数数据集融合方法及系统是由姚鼎鼎;赵佳乐;李军锋;颜永红设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种头相关传输函数数据集融合方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种头相关传输函数数据集融合方法及系统，所述方法包括：将多个数据集下不同被试的采样数据输入训练好的深度神经网络，生成消解掉数据集测量特征的HRIR；深度神经网络的训练过程包括：利用原始数据集中的HRIR提取双耳时间差、双耳声级差和听觉定位特征；利用深度神经网络生成消解掉数据集测量特征的HRIR，并提取双耳声级差和听觉定位特征；利用原始和深度神经网络输出的HRIR之间的双耳声级差、听觉定位特征差异及网络输出HRTF间的数据集分类准确率构建损失函数，反馈训练深度神经网络。本申请的优势在于：可有效消解不同数据集中HRTF中携带的测量属性并保持定位感知结果不变，进而使不同数据集可被融合。
本发明授权一种头相关传输函数数据集融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种头相关传输函数数据集融合方法，包括： 将多个数据集下不同被试的采样数据输入训练好的深度神经网络，生成消解掉数据集测量特征的头相关冲激响应； 所述深度神经网络的训练过程包括： 利用原始数据集中的头相关冲激响应提取双耳时间差、双耳声级差和听觉定位特征； 利用深度神经网络生成消解掉数据集测量特征的头相关冲激响应，并提取双耳声级差和听觉定位特征； 利用原始头相关冲激响应和深度神经网络输出的头相关冲激响应之间的双耳声级差、听觉定位特征差异及网络输出头相关传递函数间的数据集分类准确率构建损失函数，反馈训练深度神经网络； 其中，利用原始数据集中的头相关冲激响应提取听觉定位特征，包括：对重采样后的头相关冲激响应进行快速傅里叶变换得到N个采样频点的头相关传输函数幅度谱；利用M个等效矩形带宽下的伽马通听觉滤波器，对头相关传输函数幅度谱进行听觉滤波，得到与听觉定位感知相关的听觉定位特征。
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