論文の概要: ImpactMat: Continuous Material Estimation for Inverse Impact Sound Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.07061v1
• Date: Mon, 05 Oct 2026 06:50:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 02:58:29.538835
• Title: ImpactMat: Continuous Material Estimation for Inverse Impact Sound Rendering
• Title（参考訳）: ImpactMat:逆衝撃音の連続材料推定
• Abstract要約: 衝撃音の描画は、3Dオブジェクトが打たれたときに発生する音を合成する。 実践は、しばしば木、プラスチック、鋼などの素材のプリセットに依存します。 本稿では, 基準衝撃音から物質パラメータを予測する逆衝撃音の描画法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.764025194581066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Impact sound rendering synthesizes the sound produced when a 3D object is struck, but practical renderers often rely on fixed material presets such as wood, plastic, or steel. These presets limit the range of impact sounds a renderer can express, while manually adjusting the underlying material parameters remains difficult without expertise in material acoustics. We therefore study inverse impact sound rendering: predicting material parameters from a reference impact sound so that a simulator can recreate a similar material response. To support this task, we introduce ImpactMat, a dataset and benchmark of single and blended material impact sounds paired with ground-truth material parameters. We further propose a feed-forward model that predicts these parameters from one or more recordings, using blended materials to learn smooth transitions between material types. Experiments show that our method outperforms competitive baselines and enables re-rendering from real recordings without manual parameter tuning. The project page is available https://material-from-impact.github.io/material-from-impact/.
• Abstract（参考訳）: 衝撃音のレンダリングは、3Dオブジェクトが打たれたときに発生する音を合成するが、実用的なレンダラーはしばしば木、プラスチック、鋼などの固定された素材のプリセットに依存している。 これらのプリセットは、レンダラーが表現できる衝撃範囲を制限する一方で、基礎となる材料パラメータを手動で調整することは、材料音響学の専門知識なしでは難しいままである。 そこで我々は, 逆衝撃音の描画について検討する: 基準衝撃音から物質パラメータを予測することにより, シミュレータが類似の材料応答を再現できるようにする。 この課題を支援するために,単層および混合材料衝撃音のデータセットとベンチマークであるImpactMatを紹介した。 さらに,これらのパラメータを1つ以上の記録から予測するフィードフォワードモデルを提案し,ブレンド材料を用いて材料タイプ間のスムーズな遷移を学習する。 実験により,本手法は,手動によるパラメータチューニングを伴わずに,実録音から再レンダリングを可能にする。 プロジェクトのページはhttps://material-from-impact.github.io/ Material-from-impact/.comで公開されている。

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