马里兰大学 发布 Geometric-Wave Acoustic (GWA) dataset 数据集, 应用在 声学模拟、深度学习 领域

马里兰大学 本次发布的数据集 Geometric-Wave Acoustic (GWA) dataset, GWA数据集是由马里兰大学创建的大规模音频数据集，包含约200万合成房间脉冲响应（IRs）及其详细的结构和模拟配置。该数据集从超过6.8K高质量、多样化的专业设计房屋中采样声学环境，这些房屋以语义标记的3D网格表示。GWA数据集采用基于语义匹配的新型真实世界声学材料分配方案，使用句子转换器模型。数据集创建过程中，通过自动校准几何声学射线追踪与有限差分时域波解算器，计算高质量的脉冲响应，对应于准确的低频和高频波效应。GWA数据集的应用领域包括声传播和渲染、视频的深度音频合成以及使用深度学习的语音处理，旨在解决复杂场景中准确波声模拟的问题。

查看Geometric-Wave Acoustic (GWA) dataset

关于 马里兰大学 , 马里兰大学（University of Maryland）是美国一所公立研究型大学，位于马里兰州，是马里兰州最大的大学系统。该校在工程、计算机科学、商学等领域有较强的研究实力。

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。