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논문 상세정보

한국인의 평균 머리전달함수 특성 분석

Characteristics analysis of Korean standard head-related transfer function

초록이 없습니다.

본문요약 

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법
  • 각 피실험자들이 갖는 기여도를 분석하여 비슷한 특성을 갖는 피실험자 군을 분류하였다.

    구축한 머리전달 함수 데이터베이스로부터 얻은 55명의 남성 피실험자들에 대해 평균 머리전달함수를 추출하였다. 각 피실험자들이 갖는 기여도를 분석하여 비슷한 특성을 갖는 피실험자 군을 분류하였다. 분류된 각 그룹의 평균 머리전달함수를 추출하여 비교하였고, 이를 통한 평균 머리전달함수 성능 향상이 기대된다.

  • 구축한 머리전달 함수 데이터베이스로부터 얻은 55명의 남성 피실험자들에 대해 평균 머리전달함수를 추출하였다.

    평균 머리전달함수를 추출하기 위한 방법으로 텐서 특이값 분해법을 사용하였다. 구축한 머리전달 함수 데이터베이스로부터 얻은 55명의 남성 피실험자들에 대해 평균 머리전달함수를 추출하였다. 각 피실험자들이 갖는 기여도를 분석하여 비슷한 특성을 갖는 피실험자 군을 분류하였다.

  • 따라서, 본 연구에서는 선행 연구를 통해 구축한 한국형 머리전달함수 데이터베이스를 이용하여 텐서 특이값 분해를 통해 한국인의 평균 머리전달함수를 추출하고 그 특성을 분석하였다.

    하지만 이는 개인의 머리전달함수에 비해 현저히 낮은 성능을 보여 개선이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 선행 연구를 통해 구축한 한국형 머리전달함수 데이터베이스를 이용하여 텐서 특이값 분해를 통해 한국인의 평균 머리전달함수를 추출하고 그 특성을 분석하였다.

  • 분석을 위한 전처리 과정으로 머리전달함수를 시간, 방위각, 고도각, 피실험자 축의 4차원 텐서로 재정렬 하였다.

    사용된 데이터는 구축한 머리전달함수 데이터베이스로부터 추출하였다. 분석을 위한 전처리 과정으로 머리전달함수를 시간, 방위각, 고도각, 피실험자 축의 4차원 텐서로 재정렬 하였다. 평균 머리전달함수를 추출하기 위해 시간, 방위각, 고도각 차원을 제외한 피실험자 축에 대해서만 차원 조절을 수행하였다.

  • 앞의 절에서 소개한 텐서 특이값 분해법을 이용하여 한국인 남성 55명의 머리전달함수를 분석하여 평균 머리전달함수를 추출하였다.

    앞의 절에서 소개한 텐서 특이값 분해법을 이용하여 한국인 남성 55명의 머리전달함수를 분석하여 평균 머리전달함수를 추출하였다. 사용된 데이터는 구축한 머리전달함수 데이터베이스로부터 추출하였다.

  • 평균 머리전달함수를 추출하기 위해 시간, 방위각, 고도각 차원을 제외한 피실험자 축에 대해서만 차원 조절을 수행하였다.

    분석을 위한 전처리 과정으로 머리전달함수를 시간, 방위각, 고도각, 피실험자 축의 4차원 텐서로 재정렬 하였다. 평균 머리전달함수를 추출하기 위해 시간, 방위각, 고도각 차원을 제외한 피실험자 축에 대해서만 차원 조절을 수행하였다. 그 결과 정중면에서의 왼쪽 귀 평균 머리전달함수와 각 피실험자별 기여도는 다음 그림 2와 같다.

대상 데이터
  • 사용된 데이터는 구축한 머리전달함수 데이터베이스로부터 추출하였다.

    앞의 절에서 소개한 텐서 특이값 분해법을 이용하여 한국인 남성 55명의 머리전달함수를 분석하여 평균 머리전달함수를 추출하였다. 사용된 데이터는 구축한 머리전달함수 데이터베이스로부터 추출하였다. 분석을 위한 전처리 과정으로 머리전달함수를 시간, 방위각, 고도각, 피실험자 축의 4차원 텐서로 재정렬 하였다.

이론/모형
  • 평균 머리전달함수를 추출하기 위한 방법으로 텐서 특이값 분해법을 사용하였다.

    평균 머리전달함수를 추출하기 위한 방법으로 텐서 특이값 분해법을 사용하였다. 구축한 머리전달 함수 데이터베이스로부터 얻은 55명의 남성 피실험자들에 대해 평균 머리전달함수를 추출하였다.

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