論文の概要: Perceptual Quality Assessment of Omnidirectional Audio-visual Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10813v1
• Date: Thu, 20 Jul 2023 12:21:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 13:08:28.181469
• Title: Perceptual Quality Assessment of Omnidirectional Audio-visual Signals
• Title（参考訳）: 全方位音声視覚信号の知覚品質評価
• Authors: Xilei Zhu, Huiyu Duan, Yuqin Cao, Yuxin Zhu, Yucheng Zhu, Jing Liu, Li Chen, Xiongkuo Min, Guangtao Zhai
• Abstract要約: 全方向ビデオ(ODV)の既存の品質評価研究は、ビデオの視覚的歪みのみに焦点を当てている。 本稿では,ODVのための大規模オーディオ・視覚品質評価データセットを最初に構築する。 そして,全方位オーディオ視覚品質評価(OAVQA)のための3つのベースライン手法を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.73157112698111
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Omnidirectional videos (ODVs) play an increasingly important role in the application fields of medical, education, advertising, tourism, etc. Assessing the quality of ODVs is significant for service-providers to improve the user's Quality of Experience (QoE). However, most existing quality assessment studies for ODVs only focus on the visual distortions of videos, while ignoring that the overall QoE also depends on the accompanying audio signals. In this paper, we first establish a large-scale audio-visual quality assessment dataset for omnidirectional videos, which includes 375 distorted omnidirectional audio-visual (A/V) sequences generated from 15 high-quality pristine omnidirectional A/V contents, and the corresponding perceptual audio-visual quality scores. Then, we design three baseline methods for full-reference omnidirectional audio-visual quality assessment (OAVQA), which combine existing state-of-the-art single-mode audio and video QA models via multimodal fusion strategies. We validate the effectiveness of the A/V multimodal fusion method for OAVQA on our dataset, which provides a new benchmark for omnidirectional QoE evaluation. Our dataset is available at https://github.com/iamazxl/OAVQA.
• Abstract（参考訳）: 医療、教育、広告、観光などの分野において、Omnidirectional Video (ODV) はますます重要な役割を担っている。 ODVの品質を評価することは、サービスプロデューサにとってユーザのQuality of Experience(QoE)を改善する上で重要である。 しかし、既存のODVの品質評価研究はビデオの歪みにのみ焦点を当てているが、全体的なQoEは付随する音声信号にも依存している。 本稿では,まず,高画質全方向A/Vコンテンツから生成される375個の全方向オーディオ視覚(A/V)シーケンスと,それに対応する知覚的オーディオ視覚品質スコアを含む,全方向ビデオのための大規模オーディオ視覚品質評価データセットを確立する。 そこで,本研究では,マルチモーダル融合戦略を用いて,既存の単一モードオーディオおよびビデオQAモデルを組み合わせた全方位オーディオ視覚品質評価(OAVQA)のための3つのベースライン手法を設計する。 我々は,OAVQAに対するA/Vマルチモーダル融合法の有効性を検証し,全方位QoE評価のための新しいベンチマークを提供する。 私たちのデータセットはhttps://github.com/iamazxl/oavqaで利用可能です。

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