Realistic sound is essential in virtual environments, such as computer games and mixed reality. Efficient and accurate numerical methods for pre-calculating acoustics have been developed over the last decade; however, pre-calculating acoustics makes handling dynamic scenes with moving sources challenging, requiring intractable memory storage. A physics-informed neural network (PINN) method in 1D is presented, which learns a compact and efficient surrogate model with parameterized moving Gaussian sources and impedance boundaries, and satisfies a system of coupled equations. The model shows relative mean errors below 2\%/0.2 dB and proposes a first step in developing PINNs for realistic 3D scenes.


翻译:在虚拟环境中,例如计算机游戏和混合现实中,现实的声音是必不可少的。过去十年来,预先计算声音的高效和准确数字方法已经发展;然而,预先计算的声音使处理动态场景的动源具有挑战性,需要难以存储的记忆。介绍了1D的物理知情神经网络(PINN)方法,该方法学习了一个具有参数移动高斯源和阻力界限的紧凑和有效的替代模型,并满足了一个组合方程式系统。该模型显示的相对平均错误低于2 ⁇ /0.2 dB, 并提出了为现实的3D场景开发PINN的第一步。

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神经网络(Neural Networks)是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(ENNS)和日本神经网络学会(JNNS)。神经网络提供了一个论坛,以发展和培育一个国际社会的学者和实践者感兴趣的所有方面的神经网络和相关方法的计算智能。神经网络欢迎高质量论文的提交,有助于全面的神经网络研究,从行为和大脑建模,学习算法,通过数学和计算分析,系统的工程和技术应用,大量使用神经网络的概念和技术。这一独特而广泛的范围促进了生物和技术研究之间的思想交流,并有助于促进对生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此,神经网络编委会代表的专家领域包括心理学,神经生物学,计算机科学,工程,数学,物理。该杂志发表文章、信件和评论以及给编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在五个部分之一:认知科学,神经科学,学习系统,数学和计算分析、工程和应用。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/
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