論文の概要: SOAF: Scene Occlusion-aware Neural Acoustic Field

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02264v2
• Date: Wed, 3 Jul 2024 01:24:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 12:45:59.118759
• Title: SOAF: Scene Occlusion-aware Neural Acoustic Field
• Title（参考訳）: SOAF:Scene Occlusion-aware Neural Acoustic Field
• Authors: Huiyu Gao, Jiahao Ma, David Ahmedt-Aristizabal, Chuong Nguyen, Miaomiao Liu,
• Abstract要約: そこで我々は,Scene Occlusion-aware Acoustic Field (SOAF) と呼ばれる新しい手法を提案する。 提案手法は,距離対応パラメトリック音波伝搬モデルを用いた音場に先行する手法である。 そこで我々は、Fibonacci Sphereを用いて、受信機を中心にした局所音場から特徴を抽出し、新しい視聴のための音声を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.651041527067907
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper tackles the problem of novel view audio-visual synthesis along an arbitrary trajectory in an indoor scene, given the audio-video recordings from other known trajectories of the scene. Existing methods often overlook the effect of room geometry, particularly wall occlusion to sound propagation, making them less accurate in multi-room environments. In this work, we propose a new approach called Scene Occlusion-aware Acoustic Field (SOAF) for accurate sound generation. Our approach derives a prior for sound energy field using distance-aware parametric sound-propagation modelling and then transforms it based on scene transmittance learned from the input video. We extract features from the local acoustic field centred around the receiver using a Fibonacci Sphere to generate binaural audio for novel views with a direction-aware attention mechanism. Extensive experiments on the real dataset RWAVS and the synthetic dataset SoundSpaces demonstrate that our method outperforms previous state-of-the-art techniques in audio generation. Project page: https://github.com/huiyu-gao/SOAF/.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,屋内シーンにおける任意の軌跡に沿った新規な映像合成の課題に対処する。 既存の手法では、部屋形状、特に音の伝搬に対する壁閉塞の影響を見落とし、マルチルーム環境では精度が低下する。 そこで本研究では,Scene Occlusion-aware Acoustic Field (SOAF) と呼ばれる新しい手法を提案する。 提案手法は,距離対応パラメトリック音波伝搬モデルを用いて音場前処理を行い,入力映像から学習したシーンの透過率に基づいて変換する。 本研究では、Fibonacci Sphereを用いて、受信機を中心にした局所音場から特徴を抽出し、方向認識型アテンション機構により、新しいビューのためのバイノーラルオーディオを生成する。 実データセット RWAVS と合成データセット SoundSpaces の大規模な実験により,本手法は音声生成における従来の最先端技術よりも優れていたことを示す。 プロジェクトページ:https://github.com/huiyu-gao/SOAF/。

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