شبكة عصبية مستندة إلى الفيزياء لإعادة بناء حقل الصوت الحجمي لإشارات الكلام

شهدت التطورات الأخيرة في معالجة الإشارات الصوتية دمج منهجيات التعلم العميق، إلى جانب البروز المستمر للنهج التقليدية المعتمدة على توسيع الموجات، خاصة في إعادة بناء حقول الصوت. ظهرت الشبكات العصبية المستندة إلى الفيزياء (PINNs) كإطار جديد، يجسر الفجوة بين التقنيات المعتمدة على البيانات والنماذج الموجهة لمعالجة الظواهر الفيزيائية التي تحكمها المعادلات التفاضلية الجزئية. يقدم هذا paper نهجًا قائمًا على PINN لاستعادة حقول الصوت الحجمي العشوائية. تتضمن الشبكة معادلة الموجة لفرض تنظيم على إعادة بناء الإشارة في نطاق الزمن. يتيح لهذه المنهجية أن تتعلم الشبكة القوانين الفيزيائية لانتشار الصوت ويسمح بالتوصيف الكامل لحقل الصوت بناءً على مجموعة محدودة من الملاحظات. يتم التحقق من فعالية الطريقة المقترحة من خلال تجارب تتعلق بإشارات الكلام في بيئة حقيقية، مع مراعاة عدد متغير من القياسات المتاحة. علاوة على ذلك، يتم إجراء تحليل مقارن ضد طرق إعادة البناء المعتمدة على مجال التردد والزمن الحديثة من الأدبيات الموجودة، مع تسليط الضوء على زيادة الدقة عبر تكوينات القياس المختلفة.