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用于高保真 RIR 生成的显式上下文驱动神经声学建模

Created by
  • Haebom

作者

陈思、吴倩怡、Chaitanya Amballa、罗米特·罗伊·乔杜里

大纲

本文提出了一种基于网格的神经声场 (MiNAF) 方法，用于真实声学模拟。现有的基于神经网络的 RIR 预测方法利用环境信息（例如场景图像），但无法有效利用显式几何信息。为了解决这个问题，MiNAF 在给定位置查询粗略的房间网格，并提取距离分布以明确表示局部环境。这使得神经网络能够生成更准确的 RIR 预测。实验结果表明，MiNAF 在各种评估指标上均优于现有方法和最先进的方法，即使在训练样本数据集有限的情况下也表现出了良好的鲁棒性。

Takeaways, Limitations

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Takeaways：
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我们证明，通过利用明确的几何信息可以实现更准确的 RIR 预测。
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我们证明这是一个强大的模型，即使在有限的数据集上也能保持高性能。
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为高质量声学模拟技术的发展做出贡献。
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Limitations：
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网格生成和处理的潜在额外计算成本。
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粗网格的精度可能会影响性能。
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需要进一步研究不同环境和复杂声学现象的泛化性能。
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