Sat2Sound: A Unified Framework for Zero-Shot Soundscape Mapping

📄 arXiv: 2505.13777v1 📥 PDF

作者: Subash Khanal, Srikumar Sastry, Aayush Dhakal, Adeel Ahmad, Nathan Jacobs

分类: cs.CV, cs.AI, cs.SD

发布日期: 2025-05-19

💡 一句话要点

提出Sat2Sound框架以解决声音景观映射问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 声音景观映射 多模态学习 视觉-语言模型 对比学习 环境监测

📋 核心要点

  1. 现有的声音景观映射方法依赖于卫星图像和地理标记音频样本，无法充分捕捉声音源的多样性。
  2. 论文提出通过视觉-语言模型生成丰富的声音景观描述，并结合对比学习来提升模型性能。
  3. Sat2Sound在GeoSound和SoundingEarth数据集上实现了跨模态检索的最新性能，并引入了声音景观合成的新应用。

📝 摘要（中文）

我们提出了Sat2Sound，一个多模态表示学习框架，用于声音景观映射，旨在预测地球上任意位置的声音分布。现有方法依赖于卫星图像和配对的地理标记音频样本，常常无法捕捉特定位置声音源的多样性。为了解决这一局限性，我们通过利用视觉-语言模型（VLM）增强现有数据集，为卫星图像所描绘的位置生成语义丰富的声音景观描述。我们的方法结合了音频、音频标题、卫星图像和卫星图像标题之间的对比学习。我们假设在不同模态之间存在一组固定的共享声音景观概念。为此，我们学习了一个共享的声音景观概念代码本，并将每个样本表示为这些概念的加权平均。Sat2Sound在两个数据集GeoSound和SoundingEarth上实现了卫星图像与音频之间的跨模态检索的最新性能。此外，基于Sat2Sound检索详细声音景观标题的能力，我们引入了一种新应用：基于位置的声音景观合成，能够提供沉浸式的声学体验。我们的代码和模型将公开可用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决声音景观映射中的声音源多样性捕捉不足的问题。现有方法依赖于卫星图像和配对音频样本，常常无法全面反映特定位置的声音特征。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言模型生成语义丰富的声音景观描述，并通过对比学习实现音频与图像之间的有效映射。这样的设计旨在增强模型对不同模态之间共享概念的理解。

技术框架：整体架构包括数据集增强、对比学习模块和共享代码本的学习。首先，通过VLM生成声音景观描述，然后进行对比学习以优化音频和图像的表示，最后利用共享代码本将样本表示为概念的加权平均。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了共享声音景观概念的代码本，使得不同模态之间的声音景观映射更加准确。这一方法与传统依赖于单一模态的技术有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了对比损失函数来优化音频和图像的相似性，同时在网络结构上结合了多模态输入，以增强模型的表达能力。

📊 实验亮点

在GeoSound和SoundingEarth数据集上，Sat2Sound实现了跨模态检索的最新性能，显著提升了音频与卫星图像之间的匹配精度。具体而言，模型在检索任务中表现出比现有基线方法更高的准确率和召回率，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括环境监测、城市规划和虚拟现实等。通过准确的声音景观映射，能够为用户提供更丰富的沉浸式体验，促进对环境的理解与保护。未来，Sat2Sound可能在智能城市和生态研究中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

We present Sat2Sound, a multimodal representation learning framework for soundscape mapping, designed to predict the distribution of sounds at any location on Earth. Existing methods for this task rely on satellite image and paired geotagged audio samples, which often fail to capture the diversity of sound sources at a given location. To address this limitation, we enhance existing datasets by leveraging a Vision-Language Model (VLM) to generate semantically rich soundscape descriptions for locations depicted in satellite images. Our approach incorporates contrastive learning across audio, audio captions, satellite images, and satellite image captions. We hypothesize that there is a fixed set of soundscape concepts shared across modalities. To this end, we learn a shared codebook of soundscape concepts and represent each sample as a weighted average of these concepts. Sat2Sound achieves state-of-the-art performance in cross-modal retrieval between satellite image and audio on two datasets: GeoSound and SoundingEarth. Additionally, building on Sat2Sound's ability to retrieve detailed soundscape captions, we introduce a novel application: location-based soundscape synthesis, which enables immersive acoustic experiences. Our code and models will be publicly available.