本研究提出了一种结构化噪声遮蔽方法，解决了现有方法忽视模态特性的缺陷，显著提升了视频和音频建模性能，强调了遮蔽策略的重要性。

本文探讨了利用神经网络从单幅图像生成音响脉冲响应的方法，以便更便捷地测量空间声学特征。介绍了新颖的音频环境建模技术，如NACF和AV-RIR，提升了声源定位和去混响效果。同时，研究提出了SoundCam和Real Acoustic Fields数据集，为音频与视觉结合的研究提供了数据支持。