Data Augmentation Using Neural Acoustic Fields With Retrieval-Augmented Pre-training

📄 arXiv: 2504.14409v1 📥 PDF

作者: Christopher Ick, Gordon Wichern, Yoshiki Masuyama, François G. Germain, Jonathan Le Roux

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

发布日期: 2025-04-19

备注: Presented at ICASSP 2025 GenDA Workshop

💡 一句话要点

提出基于检索增强预训练的神经声场数据增强方法，用于房间脉冲响应估计。

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

关键词: 房间脉冲响应 神经声场 数据增强 检索增强 预训练 声源定位 几何建模

📋 核心要点

  1. 现有RIR数据增强方法难以有效利用大规模外部数据集中的几何信息。
  2. 利用神经声场，通过检索增强预训练，学习RIR与房间几何形状的关联。
  3. 在RIR估计和说话人距离估计任务上验证了该方法的有效性，利用几何信息提升性能。

📝 摘要（中文）

本报告详细介绍了MERL提交给 ICASSP 2025 生成数据增强研讨会的房间脉冲响应（RIR）估计系统，用于增强RIR数据（任务1）和提高说话人距离估计（任务2）。我们首先在一个大规模外部数据集上预训练一个由房间几何形状调节的神经声场，该数据集提供了RIR和几何形状的配对。然后，通过使用注册数据将神经声场适应于每个目标房间，其中我们利用提供的房间几何形状或从外部数据集检索的几何形状，具体取决于可用性。最后，我们预测任务1指定的每对声源和接收器位置的RIR，并使用这些RIR来训练任务2中的说话人距离估计模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决房间脉冲响应（RIR）估计问题，特别是在数据稀缺的情况下。现有方法难以有效利用大规模外部数据集中的房间几何信息，导致RIR生成质量受限。

核心思路：论文的核心思路是利用神经声场（Neural Acoustic Field）来建模RIR与房间几何形状之间的关系，并通过检索增强的预训练方法，从大规模外部数据集中学习先验知识，从而提升RIR估计的准确性和泛化能力。

技术框架：该方法包含以下主要阶段：1) 在大规模外部数据集上预训练神经声场，该数据集包含RIR和房间几何形状的配对数据。2) 利用注册数据（enrollment data）将预训练的神经声场适应于目标房间，根据可用性选择使用提供的房间几何形状或从外部数据集检索的几何形状。3) 预测指定声源和接收器位置的RIR。4) 使用生成的RIR训练说话人距离估计模型。

关键创新：该方法的关键创新在于将神经声场与检索增强的预训练相结合，从而能够有效地利用大规模外部数据集中的几何信息。与传统方法相比，该方法能够更好地建模RIR与房间几何形状之间的复杂关系，从而提高RIR估计的准确性。

关键设计：神经声场的具体网络结构未知，但可以推测其输入包括房间几何形状和声源/接收器位置，输出为RIR。损失函数可能包括RIR的重建误差以及其他正则化项。检索增强部分的关键在于如何有效地从外部数据集中检索与目标房间相似的几何形状，可能涉及到几何特征的提取和相似度度量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在ICCASP 2025生成数据增强研讨会的两个任务上进行了验证：增强RIR数据（任务1）和提高说话人距离估计（任务2）。实验结果表明，该方法能够有效地利用外部数据集中的几何信息，提升RIR估计的准确性和说话人距离估计的性能。具体的性能数据和提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于语音识别、声源定位、会议系统等领域，通过生成更真实的房间脉冲响应，提升相关系统的性能和鲁棒性。未来可进一步探索更复杂的声学环境建模，例如考虑房间材料、家具等因素的影响，从而实现更逼真的声场模拟。

📄 摘要（原文）

This report details MERL's system for room impulse response (RIR) estimation submitted to the Generative Data Augmentation Workshop at ICASSP 2025 for Augmenting RIR Data (Task 1) and Improving Speaker Distance Estimation (Task 2). We first pre-train a neural acoustic field conditioned by room geometry on an external large-scale dataset in which pairs of RIRs and the geometries are provided. The neural acoustic field is then adapted to each target room by using the enrollment data, where we leverage either the provided room geometries or geometries retrieved from the external dataset, depending on availability. Lastly, we predict the RIRs for each pair of source and receiver locations specified by Task 1, and use these RIRs to train the speaker distance estimation model in Task 2.