本文提出了一种结合物理和机器学习的新框架，用于分析声学信号。该框架利用贝叶斯推断、神经物理模型和非线性最小二乘法，有效推断室内冲激响应，并介绍了多种去混响和声源分离的方法，展示了在不同声学条件下的优越性能。

本文提出了一种结合物理和机器学习的方法来分析声学信号，主要包括贝叶斯推断、神经物理模型和非线性最小二乘法。该框架在模拟数据上验证了其有效性，特别是在受限环境中的声源定位，F1得分达到0.786。