論文の概要: Seeing Speech and Sound: Distinguishing and Locating Audios in Visual Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18880v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 16:56:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:33:31.408700
• Title: Seeing Speech and Sound: Distinguishing and Locating Audios in Visual Scenes
• Title（参考訳）: 音声と音を見る:視覚場面における音声の消音と位置
• Authors: Hyeonggon Ryu, Seongyu Kim, Joon Son Chung, Arda Senocak,
• Abstract要約: 本稿では,音声と非音声の両方を同時に視覚的シーン内でグラウンド化できる統一モデルを提案する。 既存のアプローチは、通常、音声または非音声のどちらかを独立に、あるいはせいぜい一緒に扱うことに限定されるが、連続的に混合しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.530816405275715
• License:
• Abstract: We present a unified model capable of simultaneously grounding both spoken language and non-speech sounds within a visual scene, addressing key limitations in current audio-visual grounding models. Existing approaches are typically limited to handling either speech or non-speech sounds independently, or at best, together but sequentially without mixing. This limitation prevents them from capturing the complexity of real-world audio sources that are often mixed. Our approach introduces a 'mix-and-separate' framework with audio-visual alignment objectives that jointly learn correspondence and disentanglement using mixed audio. Through these objectives, our model learns to produce distinct embeddings for each audio type, enabling effective disentanglement and grounding across mixed audio sources. Additionally, we created a new dataset to evaluate simultaneous grounding of mixed audio sources, demonstrating that our model outperforms prior methods. Our approach also achieves comparable or better performance in standard segmentation and cross-modal retrieval tasks, highlighting the benefits of our mix-and-separate approach.
• Abstract（参考訳）: 音声と非音声の両方を同時にシーン内にグラウンド化できる統一モデルを提案し,現在の音声・視覚的グラウンド化モデルにおける重要な制約に対処する。 既存のアプローチは、通常、音声または非音声のどちらかを独立に、あるいはせいぜい一緒に扱うことに限定されるが、連続的に混合しない。 この制限により、しばしば混在する実世界のオーディオソースの複雑さを捉えることができない。 提案手法では,混合音声を用いた対応学習と絡み合わせを共同で行う「混合・分離」フレームワークを提案する。 これらの目的を通じて,本モデルは各オーディオタイプ毎に異なる埋め込みを生成することを学び,混合音源間の効果的なアンタングル化とグラウンド化を実現する。 さらに、混合音源の同時グラウンド化を評価するための新しいデータセットを作成し、我々のモデルが先行手法より優れていることを示した。 提案手法は,標準セグメンテーションおよびクロスモーダル検索タスクにおいて同等あるいは優れた性能を実現し,ミックス・アンド・セグネート・アプローチの利点を浮き彫りにしている。

関連論文リスト

• AdVerb: Visually Guided Audio Dereverberation [49.958724234969445]
  本稿では,新しいオーディオ・ビジュアル・デバーベレーション・フレームワークであるAdVerbを紹介する。 残響音に加えて視覚的手がかりを用いてクリーンオーディオを推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-23T18:20:59Z)
• AudioFormer: Audio Transformer learns audio feature representations from discrete acoustic codes [6.375996974877916]
  離散音響符号の取得により音声特徴表現を学習するAudioFormerという手法を提案する。 以上の結果から,AudioFormerはモノモーダル音声分類モデルに比べて性能が大幅に向上したことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-14T15:47:25Z)
• AudioLDM 2: Learning Holistic Audio Generation with Self-supervised Pretraining [46.22290575167155]
  本稿では, 音声, 音楽, 音響効果生成のための同じ学習手法を用いた枠組みを提案する。 私たちのフレームワークでは、LOA(Language of Audio)と呼ばれる音声の一般的な表現を導入しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-10T17:55:13Z)
• 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)
• Language-Guided Audio-Visual Source Separation via Trimodal Consistency [64.0580750128049]
  この課題の鍵となる課題は、発音対象の言語的記述と、その視覚的特徴と、音声波形の対応する成分とを関連付けることである。 2つの新たな損失関数を通して擬似目標管理を行うために、既成の視覚言語基盤モデルを適用する。 3つの音声・視覚的分離データセットに対する自己教師型アプローチの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T22:45:40Z)
• Visual Sound Localization in the Wild by Cross-Modal Interference Erasing [90.21476231683008]
  現実のシナリオでは、オーディオは通常、オフスクリーンサウンドとバックグラウンドノイズによって汚染される。 本研究では,音声-視覚的音源定位問題に対処する干渉消去(IEr)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-13T21:06:19Z)
• Joint Speech Recognition and Audio Captioning [37.205642807313545]
  室内と屋外の両方で録音された音声サンプルは、しばしば二次音源で汚染される。 自動音声キャプション(AAC)の進展する分野と、徹底的に研究された自動音声認識(ASR)を一体化することを目的としている。 本稿では,ASRタスクとAACタスクのエンドツーエンド共同モデリングのためのいくつかのアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-03T04:42:43Z)
• Self-Supervised Learning from Automatically Separated Sound Scenes [38.71803524843168]
  本稿では,教師なしの自動音声分離を用いてラベルなし音声シーンを意味的にリンクされたビューに分解する。 入力混合物と自動的に分離された出力を関連付ける学習は、過去のアプローチよりも強い表現を生み出す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-05T15:37:17Z)
• VisualVoice: Audio-Visual Speech Separation with Cross-Modal Consistency [111.55430893354769]
  ビデオでは、同時の背景音や他の人間のスピーカーにもかかわらず、顔に関連するスピーチを抽出することを目的としています。 本手法は,非ラベル映像から音声-視覚音声分離とクロスモーダル話者埋め込みを共同で学習する。 音声-視覚音声分離と強化のための5つのベンチマークデータセットで最新の結果が得られます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-08T18:25:24Z)
• Audio-visual Speech Separation with Adversarially Disentangled Visual Representation [23.38624506211003]
  音声分離は、複数の同時話者による音声の混合から個々の音声を分離することを目的としている。 本モデルでは,顔検出器を用いて現場の話者数を検出し,視覚情報を用いて順列化問題を回避する。 提案モデルは,最先端のオーディオのみのモデルと3つのオーディオ視覚モデルより優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-29T10:48:42Z)
• Self-Supervised Learning of Audio-Visual Objects from Video [108.77341357556668]
  本稿では,音源の局所化とグループ化,時間とともに情報収集を行うための光フローに着目したモデルを提案する。 本稿では,4つの下流音声指向タスクにおいて,モデルが学習する音声-視覚オブジェクトの埋め込みの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-10T16:18:01Z)

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。