論文の概要: Self-Supervised Visual Acoustic Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15064v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 17:59:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 13:23:25.021924
• Title: Self-Supervised Visual Acoustic Matching
• Title（参考訳）: 自己監督型視覚音響マッチング
• Authors: Arjun Somayazulu, Changan Chen, Kristen Grauman
• Abstract要約: 音響マッチングは、ターゲットの音響環境に録音されたかのように、音声クリップを再合成することを目的としている。 そこで本研究では,対象のシーン画像と音声のみを含む,視覚的音響マッチングのための自己教師型アプローチを提案する。 提案手法は,条件付きGANフレームワークと新しいメトリクスを用いて,室内音響をアンタングル化し,音をターゲット環境に再合成する方法を共同で学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.5866072670635
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Acoustic matching aims to re-synthesize an audio clip to sound as if it were recorded in a target acoustic environment. Existing methods assume access to paired training data, where the audio is observed in both source and target environments, but this limits the diversity of training data or requires the use of simulated data or heuristics to create paired samples. We propose a self-supervised approach to visual acoustic matching where training samples include only the target scene image and audio -- without acoustically mismatched source audio for reference. Our approach jointly learns to disentangle room acoustics and re-synthesize audio into the target environment, via a conditional GAN framework and a novel metric that quantifies the level of residual acoustic information in the de-biased audio. Training with either in-the-wild web data or simulated data, we demonstrate it outperforms the state-of-the-art on multiple challenging datasets and a wide variety of real-world audio and environments.
• Abstract（参考訳）: 音響マッチングは、ターゲット音響環境に録音されたような音声クリップを再合成することを目的としている。 既存の方法は、ソースとターゲット環境の両方でオーディオが観測されるペアトレーニングデータへのアクセスを前提としているが、これはトレーニングデータの多様性を制限するか、あるいはペアサンプルを作成するためにシミュレーションデータやヒューリスティックを使用する必要がある。 本研究では,対象のシーン画像と音声のみを含む視覚的音響マッチングに対する自己教師型アプローチを提案する。 提案手法は, 室内音響をアンタングル化し, ターゲット環境に再合成する手法である。条件付きGANフレームワークと, 残音情報の残音レベルを定量化するための新しい計量法である。 In-theld Webデータまたはシミュレートされたデータを使用したトレーニングでは、複数の挑戦的なデータセットと、さまざまな現実世界のオーディオおよび環境において、最先端のデータセットよりも優れています。

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