GSound-SIR：基于射线追踪的空间脉冲响应与高阶 Ambisonic 听觉化 Python 工具包
声音
2025-03-25 v1
摘要
准确且高效地模拟房间脉冲响应对于空间音频应用至关重要。然而，现有声学射线追踪工具常常以黑盒形式运行，仅输出脉冲响应 (IR)，无法访问中间数据或提供足够的空间保真度。为此，本文提出了 GSound-SIR，一个用于房间声学模拟的新型 Python 工具包，以解决上述局限性。本文的贡献包括：首先，GSound-SIR 提供对模拟中上百万原始射线数据点的直接访问，使能够进行深入的声传播路径分析，这是以往解决方案不可能实现的。其次，我们引入了将声学射线转换为高阶 Ambisonic 脉冲响应合成的工具，捕获的空间音频线索的保真度超过标准技术。再次，为提高效率，工具包实现了基于能量的过滤算法，可仅导出前 X 条或前 X% 的射线。第四，我们提出将仿真结果存储为 Parquet 格式，促进快速数据 I/O 并无缝集成到数据分析工作流程中。综上，这些特征使 GSound-SIR 成为一个先进、高效且现代化的房间声学研究基础，为研究人员和开发人员提供了一个强大的新工具，用于空间音频探索。我们以 Apache 2.0 许可证发布该库，地址为 https://github.com/yongyizang/GSound-SIR。
引用
@article{arxiv.2503.17866,
title = {GSound-SIR: A Spatial Impulse Response Ray-Tracing and High-order Ambisonic Auralization Python Toolkit},
author = {Yongyi Zang and Qiuqiang Kong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.17866},
year = {2025}
}