論文の概要: AV-RIR: Audio-Visual Room Impulse Response Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00834v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 22:58:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 20:38:24.128358
• Title: AV-RIR: Audio-Visual Room Impulse Response Estimation
• Title（参考訳）: AV-RIR:音響視覚室インパルス応答推定
• Authors: Anton Ratnarajah, Sreyan Ghosh, Sonal Kumar, Purva Chiniya, Dinesh Manocha
• Abstract要約: 室内インパルス応答(RIR)の正確な推定は,音声処理やAR/VR応用において重要である。 本稿では,与えられた残響音声信号と対応する環境の視覚的手がかりからRIRを正確に推定する,新しいマルチモーダルマルチタスク学習手法であるAV-RIRを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.07303460914328
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Accurate estimation of Room Impulse Response (RIR), which captures an environment's acoustic properties, is important for speech processing and AR/VR applications. We propose AV-RIR, a novel multi-modal multi-task learning approach to accurately estimate the RIR from a given reverberant speech signal and the visual cues of its corresponding environment. AV-RIR builds on a novel neural codec-based architecture that effectively captures environment geometry and materials properties and solves speech dereverberation as an auxiliary task by using multi-task learning. We also propose Geo-Mat features that augment material information into visual cues and CRIP that improves late reverberation components in the estimated RIR via image-to-RIR retrieval by 86%. Empirical results show that AV-RIR quantitatively outperforms previous audio-only and visual-only approaches by achieving 36% - 63% improvement across various acoustic metrics in RIR estimation. Additionally, it also achieves higher preference scores in human evaluation. As an auxiliary benefit, dereverbed speech from AV-RIR shows competitive performance with the state-of-the-art in various spoken language processing tasks and outperforms reverberation time error score in the real-world AVSpeech dataset. Qualitative examples of both synthesized reverberant speech and enhanced speech can be found at https://www.youtube.com/watch?v=tTsKhviukAE.
• Abstract（参考訳）: 環境音響特性を捉えた室内インパルス応答(RIR)の正確な推定は,音声処理やAR/VR応用において重要である。 本稿では,与えられた残響音声信号と対応する環境の視覚的手がかりからRIRを正確に推定する,新しいマルチモーダルマルチタスク学習手法であるAV-RIRを提案する。 AV-RIRは、環境の幾何学や材料特性を効果的に捉え、マルチタスク学習を用いて音声認識を補助タスクとして解決する新しいニューラルコーデックベースのアーキテクチャに基づいている。 また,画像からRIRの検索によって推定されたRIRの残響成分を86%改善するビジュアルキューとCRIPに素材情報を付加するGeo-Mat機能を提案する。 AV-RIRは、RIR推定における様々な音響指標の36%から63%の改善によって、従来の音声のみのアプローチと視覚のみのアプローチを定量的に上回ることを示す。 また、人間評価において高い選好スコアが得られる。 補助的な利点として、AV-RIRから派生した音声は、様々な言語処理タスクにおける最先端技術との競合性能を示し、実世界のAVSpeechデータセットにおける残響時間誤差スコアよりも優れていた。 合成残響音声と拡張音声の質的な例はhttps://www.youtube.com/watch? v=tTsKhviukAE。

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