残差接続と正弦波活性化関数を用いた深いPINNによるRIR補間

本論文は、音響学における重要な課題である、疎な測定データからのRoom Impulse Response (RIR) の推定に取り組んでいます。物理法則を組み込むPhysics-Informed Neural Networks (PINNs) を活用し、精度向上を図っています。主な貢献は、残差接続を備えたより深いPINNアーキテクチャの探求と、活性化関数の比較であり、特に反射成分において性能が向上することを示しています。この研究は、音響逆問題のためのより効果的なPINNを設計するための実用的な洞察を提供します。

• •残差接続を備えたより深いPINNは、RIR推定の精度を向上させます。
• •正弦波活性化関数はPINNの性能に有効です。
• •提案されたアーキテクチャは、深さが増しても安定したトレーニングを可能にします。
• •反射成分の推定において顕著な改善が見られます。