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    boxrir

    Finite-order shoebox propagation, multichannel room impulse responses and recording simulation in MoonBit

    acoustics
    image-source
    rir
    simulation
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    Version
    0.1.1
    License
    Apache-2.0
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    #BoxRIR

    把三维房间和声源位置转换为多通道脉冲响应及模拟录音。 核心由 MoonBit 实现，提供类型化 API、JSON CLI 和浏览器工作台。生产计算不运行 Python 或调用外部声学模拟程序。

    输入房间尺寸、六面墙的能量吸声系数、一个声源和 1–8 个接收点；输出可直接使用的 Float32 WAV、逐路径传播报告、CSV 与响应图。适用于游戏音频原型、麦克风阵列算法、声学教学和可复现语音数据增强。

    镜像声源法是已有物理模型。本项目的贡献是 MoonBit 原生、有明确时间和增益约定的独立生成/仿真工具，不是新物理算法，也不承诺现实房间测量精度。模型语义 · 选题对比 · 来源与许可。

    #立即运行

    需要 MoonBit 0.1.20261028 和 Node.js 22+。Windows 本机没有全局命令时：

    $env:MOON_HOME='D:\CodexProjects\.tools\moon'
$env:PATH="$env:MOON_HOME\bin;$env:PATH"

    在项目目录运行：

    moon update
moon check --deny-warn
moon test --deny-warn
moon run cmd/main
moon build --target js --release --deny-warn
node bin/boxrir.mjs rir examples/stereo.json generated/stereo
node bin/boxrir.mjs rir examples/wall-before.json generated/wall-before
node bin/boxrir.mjs rir examples/wall-after.json generated/wall-after
node bin/boxrir.mjs simulate examples/array.json examples/probe.wav generated/array

    输出目录必须不存在。成功后得到 rir.wav、report.json、paths.csv 和 response.svg；simulate 额外生成 wet.wav。输入或计算错误退出 2。文件写入失败时可能保留部分产物和 .boxrir-incomplete 标记，不能将其当成完成结果；不会覆盖已有输出目录。inspect scene.json 可仅输出几何模型。

    #在浏览器中试用

    node scripts/build-demo.mjs
node scripts/serve-demo.mjs

    打开 http://127.0.0.1:4177。选择四个预设之一，修改参数，生成并试听。可上传本地单声道 WAV，也可使用自带的一秒合成扫频。计算在 Web Worker 中执行，可取消；文件不上传服务器。试听音量按整份多通道录音统一调整，下载文件保留原始增益，不悄悄逐通道归一化。

    浏览器可将多于两通道的声音下混播放，阵列实验应使用下载的原始文件。页面显示所有麦克风的直接声到达时间、共同滤波延迟、保留和越窗路径数量。

    #三个完整工作流

    使用者与问题输入和操作真实输出与验证
    游戏音频开发者需要与位置对应的双接收点空间响应stereo.json，6×4×3 m房间，两接收点，6阶反射；执行rir或浏览器生成每通道377条保留路径，4032帧RIR；直接声分别约7.658和8.090 ms。检查到达时间差、球面扩散增益和共享时间轴
    声学教学人员比较单面墙处理前后变化wall-before.json、wall-after.json，只将x低墙能量吸声系数从0.1改为0.9两份2912帧响应；该墙一阶反射的压力增益变为1/3，到达时间和其他一阶反射不变。独立脚本计算核对，不从有限窗口宣称准确RT60
    语音/阵列算法开发者需要可复现的多通道模拟录音array.json 与16000 Hz单声道 probe.wav，执行simulate三通道1952帧RIR和17951帧模拟录音，包含完整卷积尾部。SciPy独立卷积和WAV读取对照，报告误差与通道数量

    这些是完整可运行的合成实验，没有外部用户采用或现场测量证据。提交的 outputs 可直接查看和播放。

    #输入与 API

    {"room":[6,4,3],"source":[1.5,1,1.5],"receivers":[[4,1.8,1.4],[4,2.2,1.4]],"absorption":[0.15,0.3,0.25,0.4,0.35,0.2],"sample_rate":16000,"max_order":6,"duration_ms":250,"speed":343,"half_width":16}

    • room/source/receivers：米；声源与接收点严格位于房间内部，彼此距离至少0.01 m。
    • absorption：六个能量吸声系数，顺序为x低、x高、y低、y高、z低、z高；压力反射系数使用 sqrt(1-alpha)。
    • max_order：六面墙反射次数之和上限，不是每轴单独上限。
    • duration_ms：保留物理到达时间窗；超过窗口的有限阶路径被统计为late。
    • half_width：窗化sinc半宽，默认16；所有通道增加同样的16采样延迟。输出额外保留2×half_width帧，以免截掉已经接纳路径的FIR尾部。
    • speed：声速m/s，默认343。整数控制字段必须为整数字面量；拒绝未知字段、重复键及越界值。

    公开接口见 pkg.generated.mbti、api 和 io。核心调用链为 scene → images/trace → render → convolve。IO模块独立，接收器数据均保持原始时间差和线性模型增益。

    #实现和依赖

    每轴镜像为 (1-2p)*s+2*n*L，低/高墙次数分别为 abs(n-p)、abs(n)；路径压力增益为六面墙反射系数乘积除以 4*pi*distance。不同镜像即使同时到达也累加。分数延迟使用完整的归一化Hann窗sinc核，先归一化后放置，不对截断片段补增益。

    • 房间模型、镜像/路径枚举、时间窗、分数延迟RIR、通道协调和仿真流程由本项目实现。
    • FFT线性卷积复用 chgttyyr/MoonSpectrum@0.2.2（Apache-2.0）。
    • 输入WAV解析复用 Ridge-Lab/moonwavkit@0.1.3（MIT），先做宽整数RIFF块边界检查并过滤无关元数据；不执行隐式下混或重采样。PCM只按位深换算到标准浮点单位，不按峰值归一化。
    • 该版本MoonWavKit仅提供整数PCM写出，故本项目提供窄范围IEEE Float32 WAV输出，以保留模型增益和超过±1的浮点样本；没有另造通用WAV库。

    依赖表示复用成熟底层能力。BoxRIR 不需要 roomacoustics、moondsp、NeedleRail或任何先前参赛项目才能运行。

    #资源与物理边界

    矩形房间0.1–1000 m；一个全向点源、1–8个全向点接收器；声速100–1000 m/s；频率无关吸声0–1。采样率8000–96000 Hz；总阶0–12；整数窗口1–2000 ms；sinc半宽4–32；总RIR最多1,000,000采样。卷积输出每通道最多262144帧、合计最多2,000,000采样。场景文本最多65536字符，单声道源WAV最多4 MiB和262144帧，采样率须匹配。

    不实现障碍物、绕射、散射、空气吸收、频率相关材料或头部传递函数。没有现场校准、工程声级认证或精确RT60保证。有限阶模型可能存在规则镜像的梳状/扫频回声；提高阶数也不能弥补缺少的物理过程。Float32输出只进行数值精度转换，不限幅，播放设备可能自行限幅。

    #验证

    moon check --target all --deny-warn
moon test --target wasm --deny-warn
moon test --target wasm-gc --deny-warn
moon test --target js --deny-warn
moon build --target js --release --deny-warn
node --test tests/*.test.mjs
python -m pip install numpy==2.5.4 scipy==1.18.1
python scripts/verify_artifacts.py

    已完成12组MoonBit测试、5组Node测试；独立六墙BFS覆盖5场景/225镜像，pyroomacoustics 0.10.1覆盖32场景/2330镜像。外部实现内部有float32，因此比较使用明确尺度相关容差，未伪称逐位一致。WAV及卷积由SciPy独立核对，详见 验证记录。tests/reference 保存参考生成器及版本元数据。

    Windows Native需要MSVC C++工具与Windows SDK；Linux CI负责原生实际运行。浏览器已验证计算完成、结果展示和音频解码加载，不将其描述成连续全程听审。

    本项目采用Apache-2.0；第三方完整许可见 NOTICE。AI参与了代码、测试与文档，参赛者须理解模型和边界。发布和报名状态以实际链接及官方结果为准。

    Audio

    source
    pub struct Audio {
      sample_rate : Int
      latency_samples : Int
      // private fields
    }

    Multichannel output on the same timeline; no automatic peak normalization.

    Audio::channel

    source
    fn Audio::channel(self : Audio, index : Int) -> Result[Array[Double], String]

    Audio::channel_count

    source
    fn Audio::channel_count(self : Audio) -> Int

    Audio::frames

    source
    fn Audio::frames(self : Audio) -> Int

    ImageSource

    source
    pub struct ImageSource {
      image : Vec3
      bounces : Array[Int]
      order : Int
      reflection : Double
    }

    One unique image source; counts use x-low,x-high,y-low,y-high,z-low,z-high.

    Path

    source
    pub struct Path {
      receiver : Int
      image : Vec3
      bounces : Array[Int]
      order : Int
      distance : Double
      delay_samples : Double
      reflection : Double
      gain : Double
    }

    One geometrical propagation path to one receiver. No arrival-time deduplication.

    Response

    source
    pub struct Response {
      // private fields
    }

    Response::channel

    source
    fn Response::channel(self : Response, index : Int) -> Result[Array[Double], String]

    Response::channel_count

    source
    fn Response::channel_count(self : Response) -> Int

    Response::contributing_paths

    source
    fn Response::contributing_paths(self : Response) -> Array[Int]

    Response::omitted_late_paths

    source
    fn Response::omitted_late_paths(self : Response) -> Array[Int]

    Response::settings

    source
    fn Response::settings(self : Response) -> Scene

    Response::zero_gain_paths

    source
    fn Response::zero_gain_paths(self : Response) -> Array[Int]

    Scene

    source
    pub struct Scene {
      // private fields
    }

    Scene::dimensions

    source
    fn Scene::dimensions(self : Scene) -> Vec3

    Scene::latency_samples

    source
    fn Scene::latency_samples(self : Scene) -> Int

    Scene::order

    source
    fn Scene::order(self : Scene) -> Int

    Scene::output_frames

    source
    fn Scene::output_frames(self : Scene) -> Int

    Scene::physical_frames

    source
    fn Scene::physical_frames(self : Scene) -> Int

    Scene::rate

    source
    fn Scene::rate(self : Scene) -> Int

    Scene::receiver_positions

    source
    fn Scene::receiver_positions(self : Scene) -> Array[Vec3]

    Scene::sound_speed

    source
    fn Scene::sound_speed(self : Scene) -> Double

    Scene::source_position

    source
    fn Scene::source_position(self : Scene) -> Vec3

    Scene::wall_absorption

    source
    fn Scene::wall_absorption(self : Scene) -> Array[Double]

    Vec3

    source
    pub(all) struct Vec3 {
      x : Double
      y : Double
      z : Double
    }

    Coordinates in metres. The room origin is its low-x/low-y/low-z corner.

    convolve

    source
    fn convolve(response : Response, dry : Array[Double]) -> Result[Audio, String]

    Uses the existing MoonSpectrum FFT. Returns the complete linear-convolution tail.

    images

    source
    fn images(s : Scene) -> Array[ImageSource]

    Enumerate distinct images by total reflection order, including zero-gain paths.

    render

    source
    fn render(s : Scene) -> Response

    Every retained path gets its complete kernel in a globally delayed output.

    scene

    source
    fn scene(room : Vec3, source : Vec3, receivers : Array[Vec3], absorption : Array[Double], sample_rate : Int, max_order : Int, duration_ms : Int, speed? : Double, half_width? : Int) -> Result[Scene, String]

    Validates before allocating. Arrays are copied to isolate caller mutation.

    trace

    source
    fn trace(s : Scene) -> Array[Path]

    Includes all finite-order geometric paths, even beyond the recording window. Receiver-major, then reflection order / image coordinate order.

    Source Files

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