論文の概要: SyncFusion: Multimodal Onset-synchronized Video-to-Audio Foley Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15247v1
- Date: Mon, 23 Oct 2023 18:01:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 22:22:27.858351
- Title: SyncFusion: Multimodal Onset-synchronized Video-to-Audio Foley Synthesis
- Title（参考訳）: SyncFusion:マルチモーダルオンセット同期ビデオ音声合成
- Authors: Marco Comunit\`a, Riccardo F. Gramaccioni, Emilian Postolache,
Emanuele Rodol\`a, Danilo Comminiello, Joshua D. Reiss
- Abstract要約: 音を設計する際に最も時間がかかるステップの1つは、音声とビデオの同期です。
ビデオゲームやアニメーションでは、参照音声は存在せず、ビデオからのイベントタイミングのマニュアルアノテーションを必要とする。
そこで本研究では,ビデオから繰り返し動作のオンセットを抽出し,新たな音効果音響トラックを生成するために訓練された拡散モデルの条件付けに用いるシステムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.118448725265669
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Sound design involves creatively selecting, recording, and editing sound
effects for various media like cinema, video games, and virtual/augmented
reality. One of the most time-consuming steps when designing sound is
synchronizing audio with video. In some cases, environmental recordings from
video shoots are available, which can aid in the process. However, in video
games and animations, no reference audio exists, requiring manual annotation of
event timings from the video. We propose a system to extract repetitive actions
onsets from a video, which are then used - in conjunction with audio or textual
embeddings - to condition a diffusion model trained to generate a new
synchronized sound effects audio track. In this way, we leave complete creative
control to the sound designer while removing the burden of synchronization with
video. Furthermore, editing the onset track or changing the conditioning
embedding requires much less effort than editing the audio track itself,
simplifying the sonification process. We provide sound examples, source code,
and pretrained models to faciliate reproducibility
- Abstract（参考訳）: サウンドデザインには、映画、ビデオゲーム、バーチャル/拡張現実といった様々なメディアのサウンドエフェクトを創造的に選択、記録、編集することが含まれる。
音を設計する際に最も時間がかかるステップは、音声とビデオの同期です。
一部のケースでは、ビデオ撮影からの環境記録が利用可能であり、このプロセスに役立つ。
しかし、ビデオゲームやアニメーションでは、参照音声は存在せず、ビデオからのイベントタイミングのマニュアルアノテーションを必要とする。
そこで本研究では,映像からの繰り返し動作を音声やテキストの埋め込みと組み合わせて抽出し,新しい同期音響効果音声トラックを生成するように訓練した拡散モデルを条件付けるシステムを提案する。
このようにして、ビデオとの同期の負担を取り除きながら、完全な創造的制御を音響デザイナーに任せる。
さらに、オンセットトラックの編集やコンディショニング埋め込みの変更は、オーディオトラック自体の編集よりもはるかに手間がかかり、音化処理が簡単になる。
再現性を高めるために、音の例、ソースコード、事前訓練されたモデルを提供する。
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