一种基于头部追踪的TWS耳机自适应均衡器方法

本发明涉TWS耳机自适应均衡器方法技术领域，具体涉及一种基于头部追踪的TWS耳机自适应均衡器方法,包括以下步骤：(1)通过神经网络从头部位置信息中提取感知特征，将它们映射到头相关传递函数HRTF；(2)使用DQN方法估计每个滤波器组的最佳线性系数；(3)建立具有不同超参数的多个DQN竞争对手之间的合作关系和竞争关系；(4)引入分布式联邦学习来收集不同用户的反馈意见；(5)调整TWS耳机的均衡器设置,将复杂的头部运动与HRTF之间的关系转化为可学习的神经网络模型，并通过深度强化学习算法实现均衡器参数的智能调节,使得系统能够为每个用户提供量身定制的音频体验。