Modeling and Customization of Head-Related Transfer Functions using Principal Component Analysis

Sungmok Hwang; Youngjin Park; Youn-sik Park

추천

검색

질문

자료유형: 학술대회자료

저자정보: Sungmok Hwang (KAIST) Youngjin Park (KAIST) Youn-sik Park (KAIST)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2008

발행연도: 2008.10

수록면: 227 - 231 (5page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

This study deals with modeling and customization of head-related transfer functions (HRTFs) in the median plane based on a weighted linear summation of a set of general basis functions obtained from a specific huge HRTF database. The 12 principal components (PCs) were extracted from principal components analysis of the median-plane HRTFs in the CIPIC HRTF database. It was verified that the 12 PCs can be general basis functions to model arbitrary subject’ median-plane HRIRs, which are not included in the process to obtain the basis functions, through the quantitative analysis on the modeling error in the least-squares sense and the subjective listening tests. A HRTF customization method based on subjective tuning of the general basis functions was proposed. In the subjective listening test results, all subjects reported better performances for the vertical perception and the front-back discrimination with the customized HRTFs than those with the non-individualized HRTFs except for the front-back confusions of one subject.

#Head-Related Transfer Function #Principal Component Analysis #Virtual Auditory Display

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

Sungmok Hwang

소속기관 KAIST

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 제어계측공학

논문수 3 이용수 43

박영진

소속기관 경상국립대학교

주요연구분야 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반 TOP 5% 공학 > 기계공학 > 자동차공학 TOP 5%

논문수 444 이용수 21,754

박윤식

소속기관 한국과학기술원

주요연구분야 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반 TOP 10% 공학 > 기계공학 > 자동차공학

논문수 283 이용수 11,534

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-569-000982684

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)