論文の概要: RGI-Net: 3D Room Geometry Inference from Room Impulse Responses With Hidden First-Order Reflections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01513v4
• Date: Sat, 27 Jul 2024 07:37:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 00:56:53.587266
• Title: RGI-Net: 3D Room Geometry Inference from Room Impulse Responses With Hidden First-Order Reflections
• Title（参考訳）: RGI-Net:隠れた一階反射による室内インパルス応答からの3次元室内形状推定
• Authors: Inmo Yeon, Jung-Woo Choi,
• Abstract要約: 本稿では,事前の知識を使わずに部屋のジオメトリを推定できるRGI-Netを紹介する。 RGI-Netは、壁の存在を評価する評価ネットワークを含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.343110120255531
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Room geometry is important prior information for implementing realistic 3D audio rendering. For this reason, various room geometry inference (RGI) methods have been developed by utilizing the time-of-arrival (TOA) or time-difference-of-arrival (TDOA) information in room impulse responses (RIRs). However, the conventional RGI technique poses several assumptions, such as convex room shapes, the number of walls known in priori, and the visibility of first-order reflections. In this work, we introduce the RGI-Net which can estimate room geometries without the aforementioned assumptions. RGI-Net learns and exploits complex relationships between low-order and high-order reflections in RIRs and, thus, can estimate room shapes even when the shape is non-convex or first-order reflections are missing in the RIRs. RGI-Net includes the evaluation network that separately evaluates the presence probability of walls, so the geometry inference is possible without prior knowledge of the number of walls.
• Abstract（参考訳）: 室内幾何はリアルな3Dオーディオレンダリングを実装する上で重要な事前情報である。 このため、室内インパルス応答(RIR)における時間差情報(TOA)や時間差情報(TDOA)を利用して、様々な室形状推論(RGI)手法が開発されている。 しかし、従来のRGI手法は、凸室形状、事前に知られている壁の数、一階反射の可視性など、いくつかの仮定を呈している。 本稿では,上記の仮定を使わずに部屋のジオメトリを推定できるRGI-Netを提案する。 RGI-Netは、RIRにおける低次反射と高次反射の複雑な関係を学習し、利用することにより、RIRにおいて形状が非凸あるいは一階反射が欠落している場合でも、部屋の形状を推定することができる。 RGI-Netは、壁の存在確率を別々に評価する評価ネットワークを含んでおり、壁の数について事前の知識なしに幾何学的推論が可能である。

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