基于检索增强预训练的神经声学场数据增强

本研究解决了房间脉冲响应（RIR）估计的难题，通过对外部大规模数据集进行神经声学场的预训练，提出了一种新的适应方法。主要发现是，可以利用房间几何信息或从外部数据集中检索的几何信息来提高RIR预测的准确性，从而有效改善说话者距离估计的性能。