論文の概要: Reconstruction of Sound Field through Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08821v2
• Date: Wed, 21 Feb 2024 16:15:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 19:40:24.246472
• Title: Reconstruction of Sound Field through Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルによる音場の再構成
• Authors: Federico Miotello, Luca Comanducci, Mirco Pezzoli, Alberto Bernardini, Fabio Antonacci and Augusto Sarti
• Abstract要約: 室内の音場再構築は、音制御や拡張現実(AR)、仮想現実(VR)など、いくつかのアプリケーションにとって重要な課題である。 室内の音場の大きさを変調周波数域に着目して再構成するデータ駆動生成モデルを提案する。 本研究では,音場(SF-Diff)を拡張領域上に再構築するために訓練された条件付き拡散確率モデル(DDPM)を初めて導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.192190218332843
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reconstructing the sound field in a room is an important task for several applications, such as sound control and augmented (AR) or virtual reality (VR). In this paper, we propose a data-driven generative model for reconstructing the magnitude of acoustic fields in rooms with a focus on the modal frequency range. We introduce, for the first time, the use of a conditional Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM) trained in order to reconstruct the sound field (SF-Diff) over an extended domain. The architecture is devised in order to be conditioned on a set of limited available measurements at different frequencies and generate the sound field in target, unknown, locations. The results show that SF-Diff is able to provide accurate reconstructions, outperforming a state-of-the-art baseline based on kernel interpolation.
• Abstract（参考訳）: 室内の音場を再構成することは、音制御や拡張現実(AR)、仮想現実(VR)など、いくつかのアプリケーションにとって重要な課題である。 本稿では,モーダル周波数範囲に着目して室内の音場の大きさを再現するためのデータ駆動生成モデルを提案する。 本稿では,拡張領域上の音場(sf-diff)を再構成するために訓練された条件付き脱音拡散確率モデル(ddpm)について初めて紹介する。 アーキテクチャは、異なる周波数で利用可能な限られた測定値のセットに条件付けし、ターゲット、未知の場所の音場を生成するように設計されている。 その結果,SF-Diffは,カーネル補間に基づく最先端のベースラインよりも高い精度で,正確な再構築を実現することができた。

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