DavidDiazGuerra/gpuRIR
Python library for Room Impulse Response (RIR) simulation with GPU acceleration
解決的問題
提供一種高效率的房間脈衝響應（RIR）模擬方法，RIR對於理解聲音在特定物理空間中的行為至關重要。傳統的CPU基礎模擬通常很慢；此套件利用GPU加速，能顯著更快地計算這些響應。
工作原理
該套件使用CUDA GPU實作影像源法（ISM），並行計算多個聲源與接收位置之間的RIR。內建基於Sabine模型估算反射係數的工具，並可處理各種麥克風與喇叭指向性模式（例如心形、雙向）。
適用對象
需要快速生成合成房間聲學資料的聲學、音訊信號處理與空間音訊領域的研究人員與工程師。
主要特色
- GPU加速：比CPU實作快約100倍。
- 平行運算：可同時計算多個聲源與接收點的RIR。
- 混合精度：支援Pascal GPU架構及更新版本的混合精度模式。
- 軌跡模擬：可根據麥克風陣列記錄的運動軌跡對音訊信號進行濾波。
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