声场重建

针对稀疏测量到稠密 HRTF 的上采样受固定测量布局限制的问题，GeoAtt 用逐频点查询条件空间聚合加 Conformer 频率建模实现单个模型适配多种布局，在 SONICOM 四个 LAP 布局上报告了最低对数谱失真，但受限测量覆盖下误差仍明显上升且代码权重本次未能确认可达。

该文把一阶到三阶上采样定义为给定低阶信号生成缺失高阶通道的条件分布，用流匹配与得分扩散同骨干对比，在混响语音上流匹配信号与听感占优但参数与采样代价明显更大。

论文把空间房间脉冲响应的聚合回声方向建模为球谐非负密度，用平方和半定规划做极大似然估计与逆变换采样，再以球面切片 Wasserstein 位移插值直线路径上的声源与反射密度，实验显示 Wasserstein 插值在整条路径上切片距离最小，但代价是切片离散化与非负约束带来的两步优化。

该综述把乐器建模中的逆问题统一为从声振观测反推物理量的框架并分为十类任务，强调病态性与噪声敏感是共同困难，正则化与建模假设是稳定求解的关键，但感知相似的声音匹配不等于物理一致的参数恢复。

针对稀疏双耳房间脉冲响应重建后 700 个时域等效源带来双耳卷积负担的问题，论文提出能量加权方向 K 均值聚类把重建方向压缩到 30 个，ABX 显示与全分辨率难以区分，而按能量排序的基线在全部条件下均可被区分，代价是低能量但定位重要的源可能被合并且结论限于特定房间与早期反射条件。

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针对稀疏测量的声场重建问题，该工作用小波散射变换提取多尺度统计特征并以二值掩蔽只保留跨被试一致的系数，再与稀疏观测的数据保真项联合优化神经场，在 HUTUBS 仿真 HRTF 上以 7×7 观测重建全空间幅度时 MSNF 的 LSD 降到 5.34 并在 NCC 达到 87.79%，代价是每个 HRTF 需单独训练一个网络且只验证了幅度。

针对无线声传感器网络中集中式传输原始麦克风信号开销大且难扩展的问题，论文提出传输平面波与边界元物理映射加低秩先验的隐坐标并做反向注水比特分配，仿真报告在相同估计误差下分配策略比均匀量化需要更少总速率，但低秩与高噪声会抬高误差下限。

该文把声场重建写成从稀疏测点集合到任意查询点幅值的算子学习，用分支网编码麦克风坐标与幅值、主干网编码查询坐标并以交叉注意力聚合，在 32×32 训练网格上训练后可直接查询 64×64 细网格，并在 64 或 128 个测点时报告优于扩散基线，代价是 256 个测点时基线反超且本文只重建幅值不重建相位。

声场重建 | 8.7/10