論文の概要: AV-GS: Learning Material and Geometry Aware Priors for Novel View Acoustic Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08920v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 08:34:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 18:44:22.549464
• Title: AV-GS: Learning Material and Geometry Aware Priors for Novel View Acoustic Synthesis
• Title（参考訳）: AV-GS:新しい視点音響合成に先立つ学習教材と幾何学
• Authors: Swapnil Bhosale, Haosen Yang, Diptesh Kanojia, Jiankang Deng, Xiatian Zhu,
• Abstract要約: ビュー音響合成は、音源が3Dシーンで出力するモノのオーディオを考慮し、任意の視点でオーディオを描画することを目的としている。 既存の手法では、音声合成の条件として視覚的手がかりを利用するため、NeRFベースの暗黙モデルが提案されている。 本研究では,シーン環境全体を特徴付ける新しいオーディオ・ビジュアル・ガウス・スプレイティング(AV-GS)モデルを提案する。 AV-GSが実世界のRWASやシミュレーションベースのSoundSpacesデータセットの既存の代替品よりも優れていることを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.33446681243413
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Novel view acoustic synthesis (NVAS) aims to render binaural audio at any target viewpoint, given a mono audio emitted by a sound source at a 3D scene. Existing methods have proposed NeRF-based implicit models to exploit visual cues as a condition for synthesizing binaural audio. However, in addition to low efficiency originating from heavy NeRF rendering, these methods all have a limited ability of characterizing the entire scene environment such as room geometry, material properties, and the spatial relation between the listener and sound source. To address these issues, we propose a novel Audio-Visual Gaussian Splatting (AV-GS) model. To obtain a material-aware and geometry-aware condition for audio synthesis, we learn an explicit point-based scene representation with an audio-guidance parameter on locally initialized Gaussian points, taking into account the space relation from the listener and sound source. To make the visual scene model audio adaptive, we propose a point densification and pruning strategy to optimally distribute the Gaussian points, with the per-point contribution in sound propagation (e.g., more points needed for texture-less wall surfaces as they affect sound path diversion). Extensive experiments validate the superiority of our AV-GS over existing alternatives on the real-world RWAS and simulation-based SoundSpaces datasets.
• Abstract（参考訳）: 新しいビュー音響合成(NVAS)は、音源が3Dシーンで出力するモノのオーディオを考慮し、任意の視点でバイノーラルオーディオを描画することを目的としている。 既存の手法では、バイノーラルオーディオを合成するための条件として視覚的手がかりを利用するために、NeRFベースの暗黙モデルが提案されている。 しかし, ヘビーNeRFレンダリングによる低効率化に加えて, 室内形状, 材料特性, リスナーと音源の空間的関係など, シーン環境全体を特徴付ける能力に制限がある。 これらの問題に対処するために,我々は新しいオーディオ・ビジュアル・ガウス・スプラッティング(AV-GS)モデルを提案する。 音声合成のための材料認識および幾何認識条件を得るため,局所初期化ガウス点の音響誘導パラメータを用いて,聞き手と音源の空間関係を考慮した明示的なポイントベースシーン表現を学習する。 視覚的シーンモデルに適応させるため,ガウス点を最適に分配する点密度化およびプルーニング戦略を提案し,音の伝搬に寄与する点数(例えば,壁面のテクスチャに必要となる点数)について検討した。 大規模な実験により、実世界のRWASおよびシミュレーションベースのSoundSpacesデータセット上の既存の代替品よりもAV-GSの方が優れていることが検証された。

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