计算RIR 现在我们拥有大约14万张PDF卡片，但是，有RIR值的卡片却不多。从第一张PDF产生到今天几十年了。卡片的内容、卡片的格式一直在变化。早年的卡片都没有RIR值。在Jade 5中有一个功能是计算RIR值，而在Jade 6中却不见了。不知道是写软件的人漏掉了，还是因为这种计算不实在而删掉了。

修改自rir_generator.cpp的matlab函数。用于生成房间混响，可以用于远场音频效果制作也可以用于混响环境下的音频仿真实验。

matlab代码中的rir 使用非常深的残差通道注意网络的图像超分辨率 这个存储库是为下面论文中介绍的RCAN 、 、 、 、 、 和，“使用非常深的残差通道注意力网络的图像超分辨率”，ECCV 2018， 该代码基于 Ubuntu 14.04/16.04 环境（Python3.6、PyTorch_0.4.0、CUDA8.0、cuDNN5.1）和 Titan X/1080Ti/Xp GPU 构建和测试。 RCAN 模型也已合并到 . 内容 介绍 卷积神经网络 (CNN) 深度对于图像超分辨率 (SR) 至关重要。 然而，我们观察到图像 SR 的更深网络更难训练。 低分辨率的输入和特征包含丰富的低频信息，这些信息在通道间被平等对待，因此阻碍了 CNN 的表示能力。 为了解决这些问题，我们提出了非常深的残差通道注意网络（RCAN）。 具体来说，我们提出了残差中的残差（RIR）结构来形成非常深的网络，该网络由几个具有长跳跃连接的残差组组成。 每个残差组包含一些具有短跳跃连接的残差块。 同时，RIR 允许通过多个跳过连接绕过丰富的低频信息，使主网络专注于学习高频信息。 此外，我们提出了一种通道

matlab代码中的rir 使用非常深的残差通道注意网络的图像超分辨率 这个存储库是为下面论文中介绍的RCAN 、 、 、 、 、 和，“使用非常深的残差通道注意力网络的图像超分辨率”，ECCV 2018， 该代码基于 Ubuntu 14.04/16.04 环境（Python3.6、PyTorch_0.4.0、CUDA8.0、cuDNN5.1）和 Titan X/1080Ti/Xp GPU 构建和测试。 RCAN 模型也已合并到 . 内容 介绍 卷积神经网络 (CNN) 深度对于图像超分辨率 (SR) 至关重要。 然而，我们观察到图像 SR 的更深网络更难训练。 低分辨率的输入和特征包含丰富的低频信息，这些信息在通道间被平等对待，因此阻碍了 CNN 的表示能力。 为了解决这些问题，我们提出了非常深的残差通道注意网络（RCAN）。 具体来说，我们提出了残差中的残差（RIR）结构来形成非常深的网络，该网络由几个具有长跳跃连接的残差组组成。 每个残差组包含一些具有短跳跃连接的残差块。 同时，RIR 允许通过多个跳过连接绕过丰富的低频信息，使主网络专注于学习高频信息。 此外，我们提出了一种通道

matlab代码中的rir 随机图像法 (RIM) 该项目提供了图像方法的 Matlab 实现，这是一种广泛使用的声学模型，用于计算矩形房间的房间脉冲响应 (RIR)。 该软件允许多个麦克风位置和分数延迟。 如果需要，软件生成可以随机化图像源的位置以避免扫描回波的发生，从而产生所谓的随机化图像方法。 看 。 实现见，维护者。 入门 先决条件和安装 无需安装。 不需要工具箱。 这个版本已经在 Matlab2020a 上测试过了，但我没有理由相信它在以前的版本上也不起作用。 运行测试 要运行测试，只需运行rim_tests 使用软件 主要脚本是rim.m ： RIM(mic_pos, source_pos, room_dim, beta, rir_length, Fs) mic_pos是具有 M 个全向麦克风位置的 3xM 矩阵。 尺寸单位为 [米]。 source_pos是带有全向声源 [米] 位置的 3x1 向量。 room_dim是具有房间尺寸 [米] 的 3x1 向量。 beta是具有墙壁反射系数的 2x3 向量，顺序为：[x1, y1, z1; x2, y2, z2]，例如x1

matlab原始码生成代码 RIR生成器 艾伦（Allen）和伯克利（Berkley）在1979年提出的图像方法[1]可能是声信号处理领域中用于创建合成房间脉冲响应的最常用方法之一。 开发了可以在MATLAB中使用的mex函数，以使用图像方法生成多通道房间脉冲响应。 该功能使用户可以控制反射顺序，房间尺寸和麦克风指向性。 该存储库包括一个教程，MATLAB示例以及mex函数的源代码。 可以找到更多信息。 在MATLAB中编译mex函数 跑步 mex -setup -C++ mex rir_generator.cpp rir_generator_core.cpp 参考 JB Allen和DA Berkley，“有效模拟小房间声学的图像方法”，《美国声学学会》，65（4），1979年4月，第943页。

matlab代码中的rir 介绍 该代码将基于 librispeech 语料库生成分布式多通道模拟语音数据。 模拟环境是单个扬声器位于混响环境中，包含点噪声和背景噪声，麦克风随机放置在房间内。 您可以修改通道数、房间大小、混响时间（T60）、噪声类型和信噪比，以获得所需的模拟数据。 文件结构生成机制是指 用于生成房间脉冲响应 生成默认模拟数据 在此处下载 Librispeech 数据集表格： 打开 Matlab 并打开“ generate/main.m ” 将“ debug_mode ”设置为false 将“ librispeech_dir ”设置为存储数据的路径， 例如： librispeech_dir = '/home/public/data/LibriSpeech' ; 将“ noise_dir ”、“ diffuse_noise_dir ”和“ point_noise_dir ”设置为存储噪声数据的路径，这些文件夹的具体设置见生成特定模拟数据。 您需要自己准备噪声数据。 将“ setname ”设置为您希望生成的集合， 例如： setname = {'train-clean-1

matlab代码中的rir 基于声音的室内机器人定位 所有代码和数据集都可以在以下存储库中找到： 存储库包含三个 matlab 文件： 获取RIR.m 数据集.m 数据处理.m GetRIR 是收集数据的辅助函数。 它可以在没有任何参数的情况下在 Matlab 中简单地调用来生成房间脉冲响应。 此外，它还返回脉冲响应的时间向量以及原始音频输入的离散傅立叶变换。 这是对该函数的调用示例： [time_vector, RIR, fourier_transform] = GetRIR(); DataCollection 文件要求提供房间名称并收集指定数量的 RIR 样本。 此样本存储为 matlab 矩阵，稍后保存为可由 matlab、python 或许多其他工具收集的文件。 它可以在没有任何参数的情况下简单地调用。 DataProcessing 文件搜索目录中的任何 mat 文件并处理存储在 mat 文件中的脉冲响应。 它还从数据中提取重要特征，并创建可以输入任何机器学习框架的组合特征和标签矩阵。 在工作区中设置了具有特征的变量后，就可以使用 matlab 中的分类学习器应用程序来训练 S

计算RIR 现在我们拥有大约14万张PDF卡片，但是，有RIR值的卡片却不多。从第一张PDF产生到今天几十年了。卡片的内容、卡片的格式一直在变化。早年的卡片都没有RIR值。在Jade 5中有一个功能是计算RIR值，而在Jade 6中却不见了。不知道是写软件的人漏掉了，还是因为这种计算不实在而删掉了。

模拟生成房间声学冲激响应（Room Impulse Response，RIR）的方法的实现源码。由 Allen 和 Berkley 于 1979年提出的 image 方法（也可称之为镜像声源模型）是在声学信号处理这个领域应用最广的方法。因此本文重点讨论此方法，并基于此方法，利用Matlab自带的mex函数完成编写了多通道RIR生成函数rir_generator。该函数支持设定反射阶数、房间尺寸与麦克风的指向性。应用方法参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/258051041