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Bachelor-Presentation: Datenanalytische Untersuchung von individualisierten HRTF-Datensätzen

Tammo Heikens
Friday, March 21, 2025
10:00 AM
IKS 4G | hybrid

Individuelle Head-Related Transfer Functions (HRTFs) sind essenziell für eine realistische 3D-Audiowiedergabe, erfordern jedoch aufwendige und kostspielige Messverfahren. Diese Arbeit untersucht einen alternativen Ansatz zur Generierung hochauflösender, personalisierter HRTFs mittels neuronaler Netzwerke, mit besonderem Fokus auf die Extraktion individueller Merkmale. Dazu werden personen- und richtungsspezifische Merkmale aus bestehenden HRTF-Daten extrahiert und in einer latenten Repräsentation abgebildet. Feature Disentanglement Netzwerke (FDNs) nutzen diese latente Repräsentation, um individuelle Eigenschaften präzise zu trennen und für die Modellierung zugänglich zu machen. Aufbauend darauf wurden Autoencoder-FDNs entwickelt, die in einem weiteren Schritt aus den Informationen der latenten Repräsentation neue HRTF-Daten synthetisieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Netzwerke individuelle HRTF-Merkmale erfolgreich lernen und abbilden können, während die Generierung neuer HRTFs Herausforderungen in der Generalisierung mit sich bringt.

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