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计算机科学 > 声音

arXiv:2507.09376 (cs)
[提交于 2025年7月12日 ]

标题: 基于二维FDTD的声波建模:在虚幻引擎中动态声音渲染的应用

标题: Acoustic Wave Modeling Using 2D FDTD: Applications in Unreal Engine For Dynamic Sound Rendering

Authors:Bilkent Samsurya
摘要: 准确的声音传播模拟对于在虚拟应用中提供沉浸式体验至关重要,但行业中的声学建模方法通常未能考虑声波现象的全部范围。 本文提出了一种新颖的二维(2D)有限差分时域(FDTD)框架,该框架在Unreal Engine中将声音传播模拟为基于波的模型,重点在于捕捉低频波现象,并在生成的脉冲响应中嵌入遮挡、衍射、反射和干涉。 该过程首先通过自上而下的投影将场景几何体离散化为2D网格,从而得到障碍物掩码和边界条件。 一个基于Python的FDTD求解器在源位置注入正弦扫描,虚拟四声道麦克风阵列在预定义的听者位置记录压力场响应。 对压力响应进行反卷积得到保留空间方向性的多通道脉冲响应,然后将其集成到Unreal Engine的音频处理流程中以实现动态播放。 基准测试证实了与分析预期的一致性,本文还概述了旨在实现商业可行性的混合扩展。
摘要: Accurate sound propagation simulation is essential for delivering immersive experiences in virtual applications, yet industry methods for acoustic modeling often do not account for the full breadth of acoustic wave phenomena. This paper proposes a novel two-dimensional (2D) finite-difference time-domain (FDTD) framework that simulates sound propagation as a wave-based model in Unreal Engine, with an emphasis on capturing lower frequency wave phenomena, embedding occlusion, diffraction, reflection and interference in generated impulse responses. The process begins by discretizing the scene geometry into a 2D grid via a top-down projection from which obstacle masks and boundary conditions are derived. A Python-based FDTD solver injects a sine sweep at a source position, and virtual quadraphonic microphone arrays record pressure field responses at pre-defined listener positions. De-convolution of the pressure responses yields multi-channel impulse responses that retain spatial directionality which are then integrated into Unreal Engine's audio pipeline for dynamic playback. Benchmark tests confirm agreement with analytical expectations, and the paper outlines hybrid extensions aimed at commercial viability.
评论: 被第50届国际计算机音乐会议(ICMC)接受,2025
主题: 声音 (cs.SD) ; 人机交互 (cs.HC); 多媒体 (cs.MM); 音频与语音处理 (eess.AS)
ACM 类: H.5.5
引用方式: arXiv:2507.09376 [cs.SD]
  (或者 arXiv:2507.09376v1 [cs.SD] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.09376
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Bilkent Samsurya [查看电子邮件]
[v1] 星期六, 2025 年 7 月 12 日 18:46:26 UTC (2,182 KB)
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