AIで音場再構成を革新：オーディオエンジニアリングの新時代

この研究は、音場再構成への魅力的なアプローチを紹介しており、点から領域への制限を超えています！ 置換不変の物理情報ニューラルネットワークとヘルムホルツ方程式の使用により、さまざまな環境におけるオーディオテクノロジーの精度と適応性が大幅に向上することが期待されます。

• •この方法は、音源と受信機の位置を処理するために、置換不変の深層集合アーキテクチャを使用しています。
• •物理的に一貫性のある予測を保証するために、ヘルムホルツ方程式を組み込んでいます。
• •目的は、音源と測定領域が連続的に変化する中で、音場再構成を改善することです。