Can CLIP Help Sound Source Localization?

📄 arXiv: 2311.04066v1 📥 PDF

作者: Sooyoung Park, Arda Senocak, Joon Son Chung

分类: cs.CV, cs.AI, cs.MM, cs.SD, eess.AS

发布日期: 2023-11-07

备注: WACV 2024

💡 一句话要点

提出CLIP模型以解决声源定位问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 声源定位 多模态学习 CLIP模型 音频处理 视觉特征提取 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有声源定位方法通常依赖于显式的文本输入，限制了其灵活性和适用性。
  2. 本文提出了一种新颖的框架，通过将音频信号转换为CLIP兼容的标记，利用音频-视觉对应关系进行声源定位。
  3. 实验结果显示，该方法在声源定位任务中显著优于现有最先进的方法，提升幅度明显。

📝 摘要（中文）

大规模预训练的图像-文本模型在多种任务中展现出卓越的多功能性，得益于其强大的表征能力和有效的多模态对齐。本文将CLIP模型的应用扩展到声源定位领域。与传统方法不同，我们在没有显式文本输入的情况下，依赖音频-视觉对应关系，提出了一种将音频信号转换为与CLIP文本编码器兼容的标记的框架，从而生成音频驱动的嵌入。通过直接使用这些嵌入，我们的方法为提供的音频生成音频基础的掩膜，从突出区域提取音频基础的图像特征，并使用音频-视觉对应目标将其与音频驱动的嵌入对齐。实验结果表明，利用预训练的图像-文本模型使得我们的模型能够生成更完整和紧凑的声源定位图。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决声源定位中的传统方法依赖显式文本输入的问题，这限制了其在多模态任务中的应用灵活性。

核心思路：我们提出了一种新颖的方法，通过将音频信号转换为与CLIP文本编码器兼容的标记，利用音频-视觉对应关系进行声源定位，而不需要显式的文本输入。

技术框架：整体架构包括音频信号的转换、音频驱动嵌入的生成、音频基础掩膜的创建以及音频-视觉特征的对齐。主要模块包括音频信号处理、特征提取和对齐模块。

关键创新：本研究的关键创新在于利用预训练的CLIP模型进行音频驱动的声源定位，突破了传统方法的限制，能够生成更完整的定位图。

关键设计：在技术细节上，我们设计了特定的损失函数以优化音频与视觉特征的对齐，并在网络结构中采用了CLIP的文本编码器来处理音频生成的标记。通过这种设计，我们能够有效地利用音频-视觉对应关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，本文提出的方法在声源定位任务中显著优于现有最先进的方法，具体性能提升幅度达到了XX%（具体数据待补充），验证了音频-视觉对应关系的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能监控、机器人导航和增强现实等场景，能够提升系统对声源的定位能力，增强人机交互体验。未来，该方法有望在多模态学习和自动化领域产生更广泛的影响。

📄 摘要（原文）

Large-scale pre-trained image-text models demonstrate remarkable versatility across diverse tasks, benefiting from their robust representational capabilities and effective multimodal alignment. We extend the application of these models, specifically CLIP, to the domain of sound source localization. Unlike conventional approaches, we employ the pre-trained CLIP model without explicit text input, relying solely on the audio-visual correspondence. To this end, we introduce a framework that translates audio signals into tokens compatible with CLIP's text encoder, yielding audio-driven embeddings. By directly using these embeddings, our method generates audio-grounded masks for the provided audio, extracts audio-grounded image features from the highlighted regions, and aligns them with the audio-driven embeddings using the audio-visual correspondence objective. Our findings suggest that utilizing pre-trained image-text models enable our model to generate more complete and compact localization maps for the sounding objects. Extensive experiments show that our method outperforms state-of-the-art approaches by a significant margin.