AV-RIR: Audio-Visual Room Impulse Response Estimation

📄 arXiv: 2312.00834v2 📥 PDF

作者: Anton Ratnarajah, Sreyan Ghosh, Sonal Kumar, Purva Chiniya, Dinesh Manocha

分类: cs.SD, cs.CV

发布日期: 2023-11-30 (更新: 2024-04-23)

备注: Accepted to CVPR 2024

💡 一句话要点

提出AV-RIR以解决房间脉冲响应估计问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 房间脉冲响应 多模态学习 语音处理 增强现实 虚拟现实 神经网络 去混响 声学特性

📋 核心要点

  1. 现有的房间脉冲响应估计方法通常只依赖音频或视觉信息，导致估计精度不足，尤其在复杂环境中表现不佳。
  2. AV-RIR通过结合混响语音信号和环境视觉线索，采用多模态多任务学习的方法，提升了RIR的估计准确性。
  3. 实验结果显示，AV-RIR在多个声学指标上相较于传统方法提升了36%至63%，并在人工评估中获得了更高的偏好评分。

📝 摘要（中文）

准确估计房间脉冲响应（RIR）对于语音处理和增强现实/虚拟现实应用至关重要。本文提出了一种新颖的多模态多任务学习方法AV-RIR，通过给定的混响语音信号和相应环境的视觉线索，准确估计RIR。AV-RIR基于一种新型神经编解码器架构，有效捕捉环境几何形状和材料特性，并通过多任务学习解决语音去混响作为辅助任务。我们还提出了Geo-Mat特征，将材料信息增强到视觉线索中，并通过图像到RIR检索显著改善估计RIR中的晚期混响成分。实验证明，AV-RIR在各种声学指标上比以往的音频或视觉单一方法提高了36%至63%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决房间脉冲响应（RIR）的准确估计问题。现有方法往往仅依赖音频或视觉信息，导致在复杂环境下的估计精度不足，无法充分捕捉环境的声学特性。

核心思路：AV-RIR结合了混响语音信号和环境的视觉线索，通过多模态多任务学习来提升RIR的估计精度。该方法不仅关注声学信息，还引入视觉信息以增强对环境几何和材料特性的理解。

技术框架：AV-RIR的整体架构包括多个模块，首先通过神经编解码器捕捉环境特征，然后利用Geo-Mat特征增强材料信息，最后通过图像到RIR的检索方法改善晚期混响成分。

关键创新：AV-RIR的主要创新在于其多模态多任务学习框架，能够同时处理音频和视觉信息，并通过辅助任务（语音去混响）提升主任务（RIR估计）的性能。这种方法与传统的单一模态方法有本质区别。

关键设计：在网络结构上，AV-RIR采用了神经编解码器架构，并设计了特定的损失函数以平衡主任务和辅助任务的训练。此外，Geo-Mat特征的引入使得视觉信息更具材料感知能力，进一步提升了RIR估计的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AV-RIR在多个声学指标上相较于传统的音频或视觉单一方法实现了36%至63%的性能提升。此外，在人类评估中，AV-RIR也获得了更高的偏好评分，显示出其在实际应用中的优势。去混响语音的性能与当前最先进的方法相当，并在真实世界的AVSpeech数据集中表现出色。

🎯 应用场景

AV-RIR的研究成果在语音处理、增强现实和虚拟现实等领域具有广泛的应用潜力。通过准确估计房间脉冲响应，该方法能够显著改善语音识别和增强现实中的音频体验，为用户提供更自然的交互感受。此外，AV-RIR在实际环境中的应用将推动相关技术的进一步发展和普及。

📄 摘要（原文）

Accurate estimation of Room Impulse Response (RIR), which captures an environment's acoustic properties, is important for speech processing and AR/VR applications. We propose AV-RIR, a novel multi-modal multi-task learning approach to accurately estimate the RIR from a given reverberant speech signal and the visual cues of its corresponding environment. AV-RIR builds on a novel neural codec-based architecture that effectively captures environment geometry and materials properties and solves speech dereverberation as an auxiliary task by using multi-task learning. We also propose Geo-Mat features that augment material information into visual cues and CRIP that improves late reverberation components in the estimated RIR via image-to-RIR retrieval by 86%. Empirical results show that AV-RIR quantitatively outperforms previous audio-only and visual-only approaches by achieving 36% - 63% improvement across various acoustic metrics in RIR estimation. Additionally, it also achieves higher preference scores in human evaluation. As an auxiliary benefit, dereverbed speech from AV-RIR shows competitive performance with the state-of-the-art in various spoken language processing tasks and outperforms reverberation time error score in the real-world AVSpeech dataset. Qualitative examples of both synthesized reverberant speech and enhanced speech can be found at https://www.youtube.com/watch?v=tTsKhviukAE.