論文の概要: Listen2Scene: Interactive material-aware binaural soundbpropagation for reconstructed 3D scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02809v2
• Date: Tue, 25 Apr 2023 15:37:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 03:16:11.922492
• Title: Listen2Scene: Interactive material-aware binaural soundbpropagation for reconstructed 3D scenes
• Title（参考訳）: リスナー2Scene:インタラクティブな素材を意識したバイノーラルサウンドプロパゲーション
• Authors: Anton Ratnarajah, Dinesh Manocha
• Abstract要約: 仮想現実(VR)および拡張現実(AR)アプリケーションのためのエンドツーエンドオーディオレンダリング手法(Listen2Scene)を提案する。 実環境の3次元モデルに対する音響効果を生成するために,ニューラルネットを用いた新しい音響伝搬法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.03289331433874
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an end-to-end binaural audio rendering approach (Listen2Scene) for virtual reality (VR) and augmented reality (AR) applications. We propose a novel neural-network-based binaural sound propagation method to generate acoustic effects for 3D models of real environments. Any clean audio or dry audio can be convolved with the generated acoustic effects to render audio corresponding to the real environment. We propose a graph neural network that uses both the material and the topology information of the 3D scenes and generates a scene latent vector. Moreover, we use a conditional generative adversarial network (CGAN) to generate acoustic effects from the scene latent vector. Our network is able to handle holes or other artifacts in the reconstructed 3D mesh model. We present an efficient cost function to the generator network to incorporate spatial audio effects. Given the source and the listener position, our learning-based binaural sound propagation approach can generate an acoustic effect in 0.1 milliseconds on an NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti GPU and can easily handle multiple sources. We have evaluated the accuracy of our approach with binaural acoustic effects generated using an interactive geometric sound propagation algorithm and captured real acoustic effects. We also performed a perceptual evaluation and observed that the audio rendered by our approach is more plausible as compared to audio rendered using prior learning-based sound propagation algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、仮想現実(vr)および拡張現実(ar)アプリケーションのためのエンドツーエンドバイノーラルオーディオレンダリングアプローチ(listen2scene)を提案する。 実環境の3次元モデルに対する音響効果を生成するニューラルネットを用いたバイノーラル音響伝搬法を提案する。 クリーンオーディオやドライオーディオは、生成された音響効果と畳み込み、実際の環境に対応するオーディオをレンダリングすることができる。 本稿では,3次元シーンの材料情報とトポロジー情報の両方を用いて,シーン潜在ベクトルを生成するグラフニューラルネットワークを提案する。 さらに,現場潜伏ベクトルから音響効果を生成するために,条件付き生成対向ネットワーク(CGAN)を用いる。 我々のネットワークは、再構成された3Dメッシュモデルでホールや他のアーティファクトを処理できる。 空間音響効果を組み込むために,ジェネレータネットワークに効率的なコスト関数を提案する。 ソースとリスナーの位置を考えると、学習に基づくバイノーラル音伝搬アプローチは、nvidia geforce rtx 2080 ti gpu上で0.1ミリ秒で音響効果を生成し、複数のソースを容易に処理できる。 本研究では,インタラクティブな幾何音響伝搬アルゴリズムを用いて,バイノーラル音響効果を用いたアプローチの精度を評価し,実際の音響効果を捉えた。 また, 従来の学習に基づく音声伝搬アルゴリズムを用いた音声に比べて, 提案手法により得られた音声が, より妥当であることが確認された。

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