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personalized hrtf Prediction Based on Light GBM Using Anthropometric Data

China Communications 2023年第6期20卷 166-177页

作者： Yinliang Qiu Jing Wang Zhiyu Li School of Information and Electronics Beijing Institute of TechnologyBeijing 100876China

This paper proposes a personalized headrelated transfer function(hrtf)prediction method based on Light GBM using anthropometric data.Considering the overfitting problems of the current training-based prediction methods,we use Light GBM and a specific network structure to prevent over-fitting and enhance the prediction performance.By decomposing and combining the data to be predicted,we set up 90 Light GBM models to separately predict the 90instants of hrtf in log domain.At the same time,the method of 10-fold cross-validation is used to score the accuracy of the model.For models with scores below 80 points,Bayesian optimization is used to adjust model hyperparameters to obtain a better model structure.The results obtained by Light GBM are evaluated with spectral distortion(SD)which can show the fitting error between the prediction and the original data.The mean SD values of both ears on the whole test set are 2.32 d B and 2.28 d B respectively.Compared with the non-linear regression method and the latest method,SD value of Light GBM-based method relatively decreases by 83.8%and 48.5%.

关键词： personalized hrtf anthropometric data LightGBM over-fitting

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