NeRAF 是一种结合声音和辐射场的学习方法，能够实现逼真的视听生成。通过 SoundSpaces 数据集，NeRAF 在性能和数据效率上显著提升，增强了稀疏数据训练的视图合成。文中还介绍了神经声学场（NAFs）和 Real Acoustic Fields（RAF）数据集，后者提供高质量声场数据，支持音频和视觉神经声学场建模研究。