随着计算机图形学和虚拟现实的不断发展,听觉渲染技术逐渐引起人们的重视。目前对于火焰和水的声音合成研究都有了很大的进展,而有关气体的声音合成研究还比较少。本文针对此问题中的常见场景——旋转叶片声,包括考虑可变形固体叶片材质声音的旋转叶片声进行了研究。首先,本文针对旋转叶片声提出了一种基于物理引导的合成方法。本文关注于在现实世界和计算机游戏中都很常见的旋转叶片（例如风扇、直升机和风力机）的声音合成。首先,基于Ffowcs Williams-Hawkings（FW-H）方程提出了一种高效的旋转叶片声音求解器,可以大大降低计算复杂度。然后,受梅尔频率倒谱系数在语音识别中可以很好提取有用信息的启发,设计了一个新的声音参数A MFCC。在保证梅尔频率倒谱系数本身的敏感性同时结合了响度的特征,以更好地提取声音特征。最后,基于观察到的旋转叶片声音与噪声具有相似的性质,通过结合噪声和A MFCC对声音结果进行细节增强。实验结果表明,本文的方法可以对旋转叶片声合成取得良好的结果。另外,考虑到旋转叶片是可变形固体时（例如纸或者塑料）这种极易发声微小振动的材质,在旋转运动发生时,叶片本身的材质声音也不可忽略。本文提出了一种基于样本的声音合成方法和气动声混合,生成更真实的结果。首先,对于由旋转运动产生的气动声,采用基于物理引导的声音合成方法。然后,本文使用声音粒子切割优化算法构建材质声音粒子库中,并根据物理经验通过基于速度和概率模型匹配并连接声音粒子。最后,将这两种声音混合在一起,得到了合理的声音结果。