HRTF Representation A Comparison of Spherical Harmonic and Physics Informed Neural Network Approaches

Visa enkel post
dc.contributor.authorShen, Yuhang
dc.contributor.departmentChalmers tekniska högskola / Institutionen för arkitektur och samhällsbyggnadsteknik (ACE)sv
dc.contributor.departmentChalmers tekniska högskola / Institutionen för arkitektur och samhällsbyggnadsteknik (ACE)en
dc.contributor.examinerAhrens, Jens
dc.date.accessioned2026-10-21T08:23:25Z
dc.date.issued2026
dc.date.submitted
dc.identifier.coursecodeACEX30
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12380/312616
dc.language.isoeng
dc.setspec.uppsokTechnology
dc.titleHRTF Representation A Comparison of Spherical Harmonic and Physics Informed Neural Network Approaches
dc.type.degreeExamensarbete för masterexamensv
dc.type.degreeMaster's Thesisen
dc.type.uppsokH
local.programmeSound and vibration (MPSOV), MSc

Ladda ner

License bundle

Visar 1 - 1 av 1
Bild (thumbnail)
Namn:
license.txt
Size:
2.35 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Ladda ner

Samlingar

Examensarbeten för masterexamen