DiffusionRIR: Room Impulse Response Interpolation using Diffusion Models

📄 arXiv: 2504.20625v1 📥 PDF

作者: Sagi Della Torre, Mirco Pezzoli, Fabio Antonacci, Sharon Gannot

分类: cs.SD, cs.AI, eess.AS

发布日期: 2025-04-29

💡 一句话要点

DiffusionRIR：利用扩散模型进行房间脉冲响应插值

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

关键词: 房间脉冲响应 RIR插值 扩散模型 DDPM 音频信号处理 声学环境 生成模型

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在资源有限的情况下获得高空间分辨率的房间脉冲响应(RIR)，限制了相关音频应用。
  2. 该论文提出使用去噪扩散概率模型(DDPM)进行RIR插值，将RIR数据类比为图像，利用扩散模型进行重建。
  3. 实验表明，该方法在不同曲率的麦克风阵列上成功重建缺失RIR，显著优于传统的三次样条插值方法。

📝 摘要（中文）

房间脉冲响应(RIRs)表征了声学环境，在多种音频信号处理任务中至关重要。高质量的RIR估计驱动着虚拟麦克风、声源定位、增强现实和数据增强等应用。然而，以高空间分辨率获取RIR测量需要大量的资源，这使得它在大空间或需要密集采样时变得不切实际。本研究利用去噪扩散概率模型(DDPM)解决了在房间内未测量位置估计RIR的挑战。我们的方法利用了RIR矩阵和图像修复之间的类比，将RIR数据转换为适合于基于扩散的重建的格式。使用基于镜像法模拟的RIR数据，我们证明了我们的方法在线性到半圆形的不同曲率的麦克风阵列上的有效性。我们的方法成功地重建了缺失的RIR，即使在麦克风之间存在很大的间隙。在这种情况下，它实现了精确的重建，在实际RIR和插值RIR之间的归一化均方误差和余弦距离方面，显著优于基线三次样条插值。这项研究强调了使用生成模型进行有效RIR插值的潜力，为从有限的真实世界测量中生成额外数据铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在实际应用中，由于资源限制，难以获得高空间分辨率的房间脉冲响应(RIR)的问题。现有的RIR测量方法需要大量的资源，尤其是在大型空间或需要密集采样时，导致RIR数据稀疏，影响了依赖RIR的应用的性能。传统插值方法，如三次样条插值，在RIR数据缺失严重的情况下，重建效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是将RIR矩阵视为图像，利用图像修复领域的先进技术——去噪扩散概率模型(DDPM)进行RIR插值。这种思路基于RIR矩阵在空间上的连续性和相似性，类似于图像像素之间的相关性。通过将RIR数据转换为图像格式，可以利用DDPM强大的生成能力，从已有的RIR数据中推断出缺失的RIR数据。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) RIR数据预处理：将RIR数据转换为适合DDPM处理的图像格式。2) DDPM训练：使用已有的RIR数据训练DDPM模型，使其学习RIR数据的分布。3) RIR插值：对于缺失的RIR位置，使用训练好的DDPM模型进行插值，生成缺失的RIR数据。4) RIR数据后处理：将DDPM生成的RIR数据转换回原始的RIR格式。

关键创新：该论文的关键创新在于将图像修复领域的DDPM模型应用于RIR插值问题。与传统的插值方法相比，DDPM模型具有更强的生成能力，能够更好地捕捉RIR数据的复杂分布，从而实现更精确的RIR重建。此外，该方法还探索了如何将RIR数据转换为适合DDPM处理的图像格式，为后续的研究提供了参考。

关键设计：论文中使用了标准的DDPM模型，并根据RIR数据的特点进行了一些调整。例如，在数据预处理阶段，论文将RIR数据进行归一化处理，以提高DDPM模型的训练效果。在DDPM模型的训练过程中，论文使用了均方误差(MSE)作为损失函数，以衡量生成RIR数据与真实RIR数据之间的差异。此外，论文还探索了不同的DDPM模型参数设置，以找到最佳的RIR插值效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在不同曲率的麦克风阵列上均能成功重建缺失的RIR，即使在麦克风之间存在较大的间隙。在重建精度方面，该方法显著优于基线三次样条插值方法，在归一化均方误差(NMSE)和余弦距离(Cosine Distance)等指标上均取得了显著的提升。这些结果表明，该方法具有很强的RIR插值能力，能够有效地解决RIR数据稀疏的问题。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于虚拟麦克风、声源定位、增强现实和数据增强等领域。通过利用该方法，可以减少RIR测量所需的人力和物力成本，从而更方便地获取高质量的RIR数据。这对于提高相关音频应用的性能，以及推动音频技术的发展具有重要意义。未来，该方法还可以应用于其他类型的声学数据插值问题，例如声场重建等。

📄 摘要（原文）

Room Impulse Responses (RIRs) characterize acoustic environments and are crucial in multiple audio signal processing tasks. High-quality RIR estimates drive applications such as virtual microphones, sound source localization, augmented reality, and data augmentation. However, obtaining RIR measurements with high spatial resolution is resource-intensive, making it impractical for large spaces or when dense sampling is required. This research addresses the challenge of estimating RIRs at unmeasured locations within a room using Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM). Our method leverages the analogy between RIR matrices and image inpainting, transforming RIR data into a format suitable for diffusion-based reconstruction. Using simulated RIR data based on the image method, we demonstrate our approach's effectiveness on microphone arrays of different curvatures, from linear to semi-circular. Our method successfully reconstructs missing RIRs, even in large gaps between microphones. Under these conditions, it achieves accurate reconstruction, significantly outperforming baseline Spline Cubic Interpolation in terms of Normalized Mean Square Error and Cosine Distance between actual and interpolated RIRs. This research highlights the potential of using generative models for effective RIR interpolation, paving the way for generating additional data from limited real-world measurements.