Spatial Audio Motion Understanding and Reasoning

📄 arXiv: 2509.14666v1 📥 PDF

作者: Arvind Krishna Sridhar, Yinyi Guo, Erik Visser

分类: cs.SD, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-09-18

备注: 5 pages, 2 figures, 3 tables

💡 一句话要点

提出空间音频运动理解与推理框架，解决动态声源场景理解难题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 空间音频 运动理解 音频推理 大型语言模型 音频Grounding 到达方向估计 声源定位

📋 核心要点

  1. 现有方法难以准确理解动态声源场景，缺乏对事件空间属性和运动模式的有效建模。
  2. 提出一种结合空间音频编码器和大型语言模型的框架，利用结构化空间属性进行推理。
  3. 构建新的空间音频运动理解与推理数据集，实验证明该框架优于基线模型。

📝 摘要（中文）

本文致力于空间音频理解，重点关注对移动声源的推理。首先，我们提出了一个空间音频编码器，用于处理空间音频，以检测多个重叠事件，并估计它们的空间属性，即到达方向（DoA）和声源距离。为了推广到未见过的事件，我们结合了一个音频 grounding 模型，该模型通过交叉注意力机制将音频特征与语义音频类文本嵌入对齐。其次，为了回答关于涉及移动声源的动态音频场景的复杂查询，我们以模型提取的结构化空间属性为条件，使用大型语言模型（LLM）。最后，我们引入了一个空间音频运动理解和推理基准数据集，并展示了我们的框架相对于基线模型的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决空间音频场景中，特别是存在移动声源时，机器难以理解和推理的问题。现有方法在处理复杂、动态的音频环境时，无法准确地检测和定位多个重叠事件，也难以对这些事件的空间属性（如DoA和距离）进行有效建模，更无法进行高层次的推理和理解。

核心思路：论文的核心思路是将空间音频处理与自然语言处理相结合，利用空间音频编码器提取结构化的空间属性，然后利用大型语言模型（LLM）进行推理。通过这种方式，模型可以更好地理解音频场景中的事件及其空间关系，并回答关于动态音频场景的复杂问题。

技术框架：该框架主要包含两个阶段：1) 空间音频编码阶段：使用空间音频编码器处理输入音频，检测多个重叠事件，并估计每个事件的到达方向（DoA）和声源距离。同时，利用音频 grounding 模型将音频特征与语义音频类文本嵌入对齐，以提高对未见事件的泛化能力。2) 推理阶段：将提取的结构化空间属性作为条件，输入到大型语言模型（LLM）中，LLM根据这些信息回答关于动态音频场景的复杂查询。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一个能够有效提取空间音频属性（DoA和距离）的编码器，并结合音频 grounding 模型提高泛化能力。2) 将提取的结构化空间属性与大型语言模型相结合，实现了对动态音频场景的复杂推理。3) 构建了一个新的空间音频运动理解和推理基准数据集，为该领域的研究提供了新的资源。

关键设计：空间音频编码器可能采用了深度神经网络结构，例如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），用于提取音频特征并估计DoA和距离。音频 grounding 模型可能使用了交叉注意力机制，将音频特征与文本嵌入进行对齐。大型语言模型（LLM）的选择和微调也是关键，需要根据任务的特点进行选择。损失函数的设计可能包括DoA和距离估计的回归损失，以及音频 grounding 的对比学习损失。

📊 实验亮点

论文构建了一个新的空间音频运动理解与推理基准数据集，并在此数据集上验证了所提出框架的性能。实验结果表明，该框架在空间音频理解和推理任务上优于基线模型，能够更准确地检测和定位多个重叠事件，并进行更有效的推理。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能安防、机器人导航、虚拟现实/增强现实等领域。例如，在智能安防中，可以利用该技术识别异常声音事件并确定其空间位置，从而实现更有效的安全监控。在机器人导航中，可以帮助机器人理解周围环境中的声音事件，从而更好地进行导航和交互。在VR/AR中，可以提供更逼真的空间音频体验。

📄 摘要（原文）

Spatial audio reasoning enables machines to interpret auditory scenes by understanding events and their spatial attributes. In this work, we focus on spatial audio understanding with an emphasis on reasoning about moving sources. First, we introduce a spatial audio encoder that processes spatial audio to detect multiple overlapping events and estimate their spatial attributes, Direction of Arrival (DoA) and source distance, at the frame level. To generalize to unseen events, we incorporate an audio grounding model that aligns audio features with semantic audio class text embeddings via a cross-attention mechanism. Second, to answer complex queries about dynamic audio scenes involving moving sources, we condition a large language model (LLM) on structured spatial attributes extracted by our model. Finally, we introduce a spatial audio motion understanding and reasoning benchmark dataset and demonstrate our framework's performance against the baseline model.