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摘要：本发明公开了一种基于神经辐射场的声线追踪声场还原方法。本发明采用“声线追踪”模型，考虑了声波的直接传播和在各种表面上的多次反射。为了简化这个模型，本发明使用类似于神经辐射场NeRF的理念来建模声音，通过神经渲染的方式还原空间中不同位置和角度所接受到固定声源发出的声音。本发明利用神经辐射场NeRF和声场数据相结合的方法，在三维空间中模拟声音的直接传播和多次反射，以实现在特定听点和特定方向的声音强度的精确计算。

主权项：1.一种基于神经辐射场的声线追踪声场还原方法，其特征在于，包括以下内容：1声音收集：使用定向收音设备在不同位置pi和朝向θi收集声源的声音数据，表示为Dpi，θi，i＝1，2，3，4......B，B为位置或朝向的数量，其中包含声源位置sj的声强Gj；2数据处理：对收集到的声音数据进行预处理，预处理后的数据可以记为Dprepi，θi；3声音辐射场建模和计算近似：假设声音由声源j产生，声源的位置是sj，声强为Gj；然后估计声源的声学透射率Ajs、方向性增益γjps，θ和可见性函数Vp，s；声音辐射场建模建模方法如下：记一个声音接收点p和它在特定方向θ上的声音强度为I；声源j在路径ps的点S上的累计声学透射率为Ajs；声源j在路径ps上点S处，声音传播方向θ的方向性增益为γjps，θ；声源j在点S处的声音强度为Gjs；从接收点p到声源或反射点的可见性函数Vp，s值为0～1，如果路径上完全没有遮挡则为1，完全遮挡为0；则，点p在方向θ上的声音强度I通过对所有声源和所有反射路径的贡献进行积分来估计，声源j和所有反射路径的贡献则通过声线追踪进行模拟，声线最终的起点为S0，终点为S1，得到：公式1： 式中：j为声源名称；ps为声源j的声路；S为声路上的任意一点；Ajs为源j在点上的假设性质-声学透射率；Vp，s为可见性函数，是指在点处是否有物理遮挡；γjps，θ指在点的特定方向θ的增益；Gjs是指声源j在点处的声音强度；4通过神经网络计算式中变量位置和强度Gjs已知；设计神经网络，使用收集到的预处理数据Dprepi，θi，以及在若干个位置p和方向θ上测量的声音强度Ip，θ，作为神经网络的训练数据，神经网络的输入是p和θ，输出则为Ip，θ；通过训练神经网络来估算Ajs、γjps，θ和Vp，s；所述神经网络均采用多重感知机；由三个多重感知机网络构成Ajs，Vp，s，γjps，θ三个变量，分别记为：MLPAs＝AjsMLPVp，s＝Vp，sMLPγp，s，θ＝γps，θ；则公式1写成： 使用收集到的预处理数据Dprepi，θi，以及在若干个位置p和方向θ上测量的声音强度Ip，θ对以上三个神经网络进行训练；训练的目标是使在输入为pi和θi时，得到的Ipi，θi与Dprepi，θi之间的差异最小，即网络的损失函数最小，网络的损失函数为：Loss＝|Ipi，θi，Dpi，θi|L2通过神经网络训练求出Ajs，Vp，s，γjps，θ；5声强还原使用数值方法求解某一点p在某个朝向θ的声音强度Ip，θ：①路径划分：将声源到接收点p之间的路径划分为M个小段；对于每个声源j，路径从s0j到s1j被划分为M个点smj，其中m＝1，2，...，M，视精度调整M的大小，每个点之间的距离尽可能相等；②参数离散化：对声源j计算每个离散点smj上的声学透射率Ajsmj，方向性增益γjpsmj，θ，和可见性函数Vp，smj；其中Ajsmj、Vp，smj和γjpsmj，θ通过神经网络构建求得；③计算各段音强贡献：对于每个小段，计算j声源在m点的声音强度贡献，记作Imj，过下面的公式计算：公式2：其中，Δsmj是smj和sm+1j之间的距离，对于路径的最后一个段，取sMj和s1j之间的距离；④求和：对声源j所有段m的Imj求和，得到总的声音强度Ip，θ：公式3：

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