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扩散模型下的声场重建
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文提出了一种基于深度学习的声场时空重建方法，使用生成对抗网络（GANs）实现准确重建声场，改进了高频范围和超过测量区域的外推性能，适用于不同数量和配置的测量位置。该方法为声场重建提供了有前景的解决方案。
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关键要点
- 该论文提出了一种基于深度学习的声场时空重建方法。
- 使用生成对抗网络（GANs）实现声场的准确重建。
- 该方法利用平面波基础，学习房间内压力的潜在统计分布。
- 通过有限数量的测量准确重建声场，性能经过两个已建立的数据集评估。
- 与最先进的方法比较，结果显示该模型在准确性和能量保持方面有改进。
- 特别是在高频范围和超过测量区域的外推性能上表现优异。
- 该方法能够处理不同数量和配置的测量位置而不影响性能。
- 为使用生成模型进行声场重建提供了一种有前景的解决方案。
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