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新型神经算子SPARO增强HRTF升采样和个性化

研究人员开发了SPARO，这是一种新颖的神经算子，旨在通过稀疏音频测量来改进头相关传递函数（HRTF）的升采样和个性化。该方法将HRTF升采样构建为算子学习问题，将稀疏测量投影到由Transformer块处理的球形潜在模式上。SPARO在SONICOM数据集上表现出优越的性能，与现有基线相比，实现了更低的对数频谱失真和双耳电平差误差，并且在重建速度上也显著优于神经场方法。