論文の概要: DiffusionRIR: Room Impulse Response Interpolation using Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20625v1
- Date: Tue, 29 Apr 2025 10:52:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.85068
- Title: DiffusionRIR: Room Impulse Response Interpolation using Diffusion Models
- Title（参考訳）: DiffusionRIR:拡散モデルを用いた室内インパルス応答補間
- Authors: Sagi Della Torre, Mirco Pezzoli, Fabio Antonacci, Sharon Gannot,
- Abstract要約: 高品質なRIR推定は、仮想マイク、音源のローカライゼーション、拡張現実、データ拡張などのアプリケーションを駆動する。
本研究は, 騒音拡散確率モデル(DDPM)を用いて, 室内の未測定箇所でRIRを推定することの課題に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.92449230293275
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Room Impulse Responses (RIRs) characterize acoustic environments and are crucial in multiple audio signal processing tasks. High-quality RIR estimates drive applications such as virtual microphones, sound source localization, augmented reality, and data augmentation. However, obtaining RIR measurements with high spatial resolution is resource-intensive, making it impractical for large spaces or when dense sampling is required. This research addresses the challenge of estimating RIRs at unmeasured locations within a room using Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM). Our method leverages the analogy between RIR matrices and image inpainting, transforming RIR data into a format suitable for diffusion-based reconstruction. Using simulated RIR data based on the image method, we demonstrate our approach's effectiveness on microphone arrays of different curvatures, from linear to semi-circular. Our method successfully reconstructs missing RIRs, even in large gaps between microphones. Under these conditions, it achieves accurate reconstruction, significantly outperforming baseline Spline Cubic Interpolation in terms of Normalized Mean Square Error and Cosine Distance between actual and interpolated RIRs. This research highlights the potential of using generative models for effective RIR interpolation, paving the way for generating additional data from limited real-world measurements.
- Abstract（参考訳）: 室内インパルス応答(RIR)は音響環境を特徴付け,複数の音声信号処理タスクにおいて重要である。
高品質なRIR推定は、仮想マイク、音源のローカライゼーション、拡張現実、データ拡張などのアプリケーションを駆動する。
しかし、高空間分解能のRIR測定は資源集約的であり、大きな空間や高密度サンプリングが必要な場合には実用的ではない。
本研究は, 騒音拡散確率モデル(DDPM)を用いて, 室内の未測定箇所でRIRを推定することの課題に対処する。
提案手法は,RIR行列と画像インペイントの類似性を利用して,RIRデータを拡散に基づく再構成に適したフォーマットに変換する。
画像法に基づくシミュレーションRIRデータを用いて、線形から半円形までの異なる曲率のマイクロホンアレイ上でのアプローチの有効性を実証する。
提案手法は,マイクロホン間の大きなギャップがあっても,失われるRIRの再構成に成功した。
これらの条件下では、実際のRIRと補間されたRIR間の正規化平均正方形誤差とコサイン距離で、ベースラインのスプライン立方体補間を著しく上回り、正確な再構成を実現する。
本研究は、実世界の限られた測定値から追加データを生成する方法として、効率的なRIR補間に生成モデルを使用することの可能性を強調した。
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