拡散音場における残響理論を反射順序を用いて数学的にモデル化し、著者が提案した改訂理論と整合性のある新しいモデルを構築した。
離散複素像源法を用いることで、マイクロホンアレイで測定した音圧データから、材料の吸音係数を正確に推定できる。
本研究では、条件付き可逆ニューラルネットワーク(CINN)を用いて、残響環境における音場を効率的に推定する手法を提案する。従来の手法では、実験誤差、空間データの不足、モデルの不一致、推論時間の長さなどの課題があったが、CINNを用いることで、精度と計算効率のバランスを取りつつ、不確実性の推定も可能になる。
位相プラグの形状を最適化することで、理想的な周波数特性に近い性能を得ることができる。
アナログダイナミックレンジコンプレッサーの実物を分析し、深層学習モデルを使用して効率的に再現する方法を提案。
低周波数での音の位置特定に重要な音響速度ベクトルを円形聴取エリアで再現する方法を提案。
BRIRは、リスナーの位置と向きに依存し、高周波数でのBRIRモデリングと補間の研究を制限している。