总结

最近，由于需要在房间中生成多通道语音数据，因此需要生成大量的房间脉冲响应。然而，使用热声学太费时间了。一次偶然的机会，gpuRIR被发现是一个开源项目，它可以调用gpu来加速RIR的生成，并解决耗时的热声学问题。本文主要梳理了gpuRIR的安装过程和基本用途。

安装过程

要成功安装gpuRIR，需要提前安装cuda、cmake和c++编译器。本文基于。准备好以上条件后，直接使用命令

出现错误时，可以出错...在安装过程中没有找到任何uda工具集，您可以尝试设置

下级的

手动将文件复制到visual studio的安装目录中

。然后再次执行上述命令。下图显示安装成功。

在前一篇文章中，介绍了热声学。虽然两者都可以用来生成RIR，但是gpuRIR的优势在于可以被GPU加速。Gpu RIR可用于生成大量RIR的场景。

GpuRIR用法

本节主要介绍这个工具的基本用法，因为目前也是用来生成大批量的RIR，所以借此机会记录一下使用过程。gpuRIR有两个主要功能:生成RIR，以及使用生成的RIR生成多通道语音。这些函数声明如下

模拟器

当麦克风是全向的时，只有七个参数被传递给函数以获得RIR。

房间的大小，以米为单位

β:房间墙壁的反射系数，中间共有6个系数。

Pos_src:声源位置，二维数据，每个维度包含3列。这个地方要特别注意:给定的坐标必须满足这个形式，如果传进去，函数会认为是三个声源的坐标。

Pos_rcv:麦克风的坐标。

nb_img: Image方法的镜像阶数。Nb _ img:图像方法的图像顺序。

tmax:rir的最大长度

Fs:采样速率

这个函数的返回值是一个三维数组。第一维表示声源的数量，第二维表示麦克风的数量，第三维表示RIR的时间长度。如果觉得生成的RIR有问题，可以检查返回值中的声源个数是否正确，因为有几次生成的RIR出错是因为传入声源的坐标形式错误。该函数的调用格式如下:

模拟项目

RIR生成后，调用该函数对RIR和语音进行卷积，得到最终的多通道语音。只需输入两个参数。例子如下

代码示例

生成的四声道语音如下。

摘要

上面介绍的是一个静态单声源产生多通道语音的例子，这只是gpuRIR的简单使用。说到动态声源跟踪，由于此时声源沿某一轨迹运动，假设该轨迹可以用N个点来近似，则需要生成N个rir。这时候，打电话给高温声学会很费时间。GpuRIR调用GPU进行加速，可以大大加快运算速度。需要时将引入使用gpuRIR生成动态轨迹的RIR。https://arxiv.org/pdf/1810.11359.pdf,和gpuRIR的GitHub地址为https://github.com/DavidDiazGuerra/gpuRIR参与了论文《图像法生成RIR和加速gpuRIR》的设计原理