論文の概要: SoundCam: A Dataset for Finding Humans Using Room Acoustics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03517v2
• Date: Mon, 15 Jan 2024 08:15:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 01:01:19.506506
• Title: SoundCam: A Dataset for Finding Humans Using Room Acoustics
• Title（参考訳）: SoundCam: 室内音響を使って人間を見つけるためのデータセット
• Authors: Mason Wang, Samuel Clarke, Jui-Hsien Wang, Ruohan Gao, Jiajun Wu
• Abstract要約: SoundCamは、Wildの部屋から公開されたユニークなRIRのデータセットとして、これまでで最大のものです。 これには、室内のインパルス応答の10チャンネルの実世界計測と、3つの部屋における2000の10チャンネルの音楽記録が含まれる。 これらの測定は、人間の検出や識別、位置の追跡など、興味深いタスクに利用できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.279282163908462
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A room's acoustic properties are a product of the room's geometry, the objects within the room, and their specific positions. A room's acoustic properties can be characterized by its impulse response (RIR) between a source and listener location, or roughly inferred from recordings of natural signals present in the room. Variations in the positions of objects in a room can effect measurable changes in the room's acoustic properties, as characterized by the RIR. Existing datasets of RIRs either do not systematically vary positions of objects in an environment, or they consist of only simulated RIRs. We present SoundCam, the largest dataset of unique RIRs from in-the-wild rooms publicly released to date. It includes 5,000 10-channel real-world measurements of room impulse responses and 2,000 10-channel recordings of music in three different rooms, including a controlled acoustic lab, an in-the-wild living room, and a conference room, with different humans in positions throughout each room. We show that these measurements can be used for interesting tasks, such as detecting and identifying humans, and tracking their positions.
• Abstract（参考訳）: 部屋の音響特性は、部屋の形状、部屋内の物体、そして部屋の特定の位置の産物である。 部屋の音響特性は、音源とリスナー位置の間のインパルス応答(RIR)によって特徴づけられるか、部屋に存在する自然信号の記録から大まかに推測される。 室内の物体の位置の変化は、RIRによって特徴づけられるように、部屋の音響特性の計測可能な変化を引き起こす。 既存のRIRのデータセットは、環境内のオブジェクトの位置を体系的に変更しないか、あるいはシミュレーションされたRIRのみで構成されている。 SoundCamは、Wildの部屋から公開されたユニークなRIRのデータセットとして最大です。 これには、室内のインパルス応答の10チャンネルの実世界計測と、コントロールされた音響実験室、部屋内リビングルーム、会議室を含む3つの部屋における2000の10チャンネルの音楽記録が含まれる。 これらの測定は、人間の検出や識別、位置の追跡など、興味深いタスクに利用できることを示す。

関連論文リスト

• SPEAR: Receiver-to-Receiver Acoustic Neural Warping Field [39.19609821736598]
  SPEARは、空間音響効果予測のための連続受信機から受信機への音響ニューラルワーピングフィールドである。 合成, フォトリアリスティック, 実世界の両方のデータセットにSPEARの優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T16:40:26Z)
• Hearing Anything Anywhere [26.415266601469767]
  DiffRIRは,シーンの音響特性を解釈可能なパラメトリックモデルで表現可能なRIRレンダリングフレームワークである。 これにより、任意のソースオーディオを用いて、空間を通して新しい聴覚体験を合成することができる。 我々のモデルは、モノラルなRIRや音楽のレンダリングにおいて、最先端のベースラインよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T17:56:14Z)
• ActiveRIR: Active Audio-Visual Exploration for Acoustic Environment Modeling [57.1025908604556]
  環境音響モデルは、室内環境の物理的特性によって音がどのように変換されるかを表す。 本研究では,非マップ環境の環境音響モデルを効率的に構築する新しい課題であるアクティブ音響サンプリングを提案する。 我々は,音声・視覚センサストリームからの情報を利用してエージェントナビゲーションを誘導し,最適な音響データサンプリング位置を決定する強化学習ポリシーであるActiveRIRを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-24T21:30:01Z)
• Real Acoustic Fields: An Audio-Visual Room Acoustics Dataset and Benchmark [65.79402756995084]
  Real Acoustic Fields (RAF)は、複数のモードから実際の音響室データをキャプチャする新しいデータセットである。 RAFは密集した室内音響データを提供する最初のデータセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T17:59:56Z)
• Measuring Acoustics with Collaborative Multiple Agents [25.879534979760034]
  2つのロボットは、広い探索と正確な予測に報われながら、環境の音響を探索するように訓練されている。 予測誤差を最小化しながら,ロボットが協調して環境音響を探索し,移動することを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T02:58:27Z)
• Self-Supervised Visual Acoustic Matching [63.492168778869726]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-27T17:59:59Z)
• Listen2Scene: Interactive material-aware binaural sound propagation for reconstructed 3D scenes [69.03289331433874]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-02T04:09:23Z)
• SoundSpaces 2.0: A Simulation Platform for Visual-Acoustic Learning [127.1119359047849]
  SoundSpaces 2.0は3D環境のためのオンザフライ幾何ベースのオーディオレンダリングのためのプラットフォームである。 任意のマイク位置から取得した任意の音に対して、非常にリアルな音響を生成する。 SoundSpaces 2.0は、視聴と聴取の両方が可能な知覚システムのより広範な研究を促進するために公開されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T17:17:44Z)
• Few-Shot Audio-Visual Learning of Environment Acoustics [89.16560042178523]
  室内インパルス応答 (RIR) 関数は、周囲の物理的環境がリスナーが聴く音をどう変換するかをキャプチャする。 我々は、空間で観測された画像とエコーのスパースセットに基づいて、RIRを推測する方法を探る。 3次元環境のための最先端オーディオ視覚シミュレータを用いた実験において,本手法が任意のRIRを生成できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-08T16:38:24Z)
• Deep Sound Field Reconstruction in Real Rooms: Introducing the ISOBEL Sound Field Dataset [0.0]
  本稿では,4つの実室から測定したデータセットを導入し,低周波音場復元の評価を拡張した。 本稿では,低音域マイクロホンを用いた近年の深層学習に基づく音場再構成法について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-12T11:34:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。