面向稀疏声场插值的方向感知神经声场
音频与语音处理
2025-05-21 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
机器学习
声音
摘要
声场特征与声源及听者周围环境的几何和空间属性密切相关。声 propagation的物理学在称为房间冲击响应（RIR）的时域信号中得以捕捉。先前使用神经场（NF）的工作已允许从有限RIR测量值中学习空间连续表示。然而，先前的NF方法主要针对单声道全向或至多双耳听者，无法准确捕捉单个点处真实声场的方向特性。我们提出了一种方向感知神经场（DANF），通过Ambisonic格式的RIR更明确地融入方向信息。DANF本身能够捕捉源与听者之间的空间关系，我们进一步提出了一种方向感知损失函数。此外，我们还研究了DANF适应不同房间的能力，包括低秩适应。
引用
@article{arxiv.2505.13617,
title = {Direction-Aware Neural Acoustic Fields for Few-Shot Interpolation of Ambisonic Impulse Responses},
author = {Christopher Ick and Gordon Wichern and Yoshiki Masuyama and François Germain and Jonathan Le Roux},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.13617},
year = {2025}
}
备注
Accepted at Interspeech 2025