Explicit Context-Driven Neural Acoustic Modeling for High-Fidelity RIR Generation

📄 arXiv: 2509.15210v1 📥 PDF

作者: Chen Si, Qianyi Wu, Chaitanya Amballa, Romit Roy Choudhury

分类: cs.SD, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-09-18

💡 一句话要点

提出Mesh-infused Neural Acoustic Field (MiNAF)，利用显式几何信息提升高保真RIR生成效果

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

关键词: 房间脉冲响应生成 神经声学建模 显式几何信息 神经隐式表示 声音模拟

📋 核心要点

  1. 现有神经隐式声学建模方法未能充分利用环境中的显式几何信息，限制了RIR生成的准确性。
  2. MiNAF通过查询房间网格提取距离分布作为显式局部几何表示，指导神经网络更准确地预测RIR。
  3. 实验表明，MiNAF在各种评估指标上表现出竞争力，并在有限训练样本下具有良好的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

逼真的声音模拟在许多应用中起着关键作用。房间脉冲响应(RIR)是声音模拟中的一个关键要素，它描述了声音在给定空间内从声源传播到听者的过程。最近的研究已经应用神经隐式方法，利用从环境中收集的上下文信息（如场景图像）来学习RIR。然而，这些方法并没有有效地利用环境中的显式几何信息。为了进一步挖掘神经隐式模型在直接几何特征方面的潜力，我们提出了Mesh-infused Neural Acoustic Field (MiNAF)，它在给定位置查询粗糙的房间网格，并提取距离分布作为局部上下文的显式表示。我们的方法表明，结合显式的局部几何特征可以更好地指导神经网络生成更准确的RIR预测。通过与传统方法和最先进的基线方法进行比较，我们表明MiNAF在各种评估指标上都表现出竞争力。此外，我们验证了MiNAF在训练样本有限的数据集中的鲁棒性，展示了在高保真声音模拟方面的进步。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决高保真房间脉冲响应(RIR)生成问题。现有基于神经隐式表示的方法，虽然利用了环境上下文信息（如场景图像），但未能充分利用显式的几何信息，导致RIR生成精度受限。这些方法难以准确捕捉声音在复杂环境中的传播特性。

核心思路：论文的核心思路是将显式的几何信息融入到神经隐式声学建模中。具体来说，通过查询房间的粗糙网格，提取声源和接收器周围的距离分布，作为局部几何上下文的显式表示。这种显式几何信息能够更好地指导神经网络学习声音传播的物理规律，从而提高RIR生成的准确性。

技术框架：MiNAF (Mesh-infused Neural Acoustic Field) 的整体框架包括以下几个主要模块：1) 房间网格构建：利用场景信息构建房间的粗糙网格模型。2) 局部几何特征提取：在给定声源和接收器位置，查询房间网格，提取距离分布作为局部几何特征。3) 神经隐式声学场建模：利用神经网络学习从局部几何特征到RIR的映射关系。4) RIR生成：根据输入的声源和接收器位置，生成相应的RIR。

关键创新：最重要的技术创新点在于将显式的局部几何特征（距离分布）融入到神经隐式声学建模中。与现有方法相比，MiNAF不再仅仅依赖隐式的上下文信息，而是直接利用几何信息来指导RIR生成。这种显式几何信息的引入，能够更好地捕捉声音传播的物理规律，从而提高RIR生成的准确性。

关键设计：关键设计包括：1) 距离分布的表示方式：论文采用一种有效的距离分布表示方法，能够捕捉声源和接收器周围的几何结构。2) 神经网络结构：论文设计了一种适合处理局部几何特征的神经网络结构，能够有效地学习从距离分布到RIR的映射关系。3) 损失函数：论文采用合适的损失函数来训练神经网络，使得生成的RIR能够尽可能地逼近真实的RIR。

📊 实验亮点

实验结果表明，MiNAF在各种评估指标上都优于传统的和最先进的基线方法。尤其是在训练样本有限的情况下，MiNAF仍然能够保持良好的性能，展现出强大的鲁棒性。这表明MiNAF能够有效地利用显式几何信息，从而减少对大量训练数据的依赖。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、声学设计等领域。通过生成逼真的RIR，可以为用户提供更加沉浸式的听觉体验，提高虚拟环境的真实感。此外，该技术还可以用于声学环境的模拟和优化，例如在建筑设计中预测房间的声学效果，或在音频后期制作中调整声音的空间感。

📄 摘要（原文）

Realistic sound simulation plays a critical role in many applications. A key element in sound simulation is the room impulse response (RIR), which characterizes how sound propagates from a source to a listener within a given space. Recent studies have applied neural implicit methods to learn RIR using context information collected from the environment, such as scene images. However, these approaches do not effectively leverage explicit geometric information from the environment. To further exploit the potential of neural implicit models with direct geometric features, we present Mesh-infused Neural Acoustic Field (MiNAF), which queries a rough room mesh at given locations and extracts distance distributions as an explicit representation of local context. Our approach demonstrates that incorporating explicit local geometric features can better guide the neural network in generating more accurate RIR predictions. Through comparisons with conventional and state-of-the-art baseline methods, we show that MiNAF performs competitively across various evaluation metrics. Furthermore, we verify the robustness of MiNAF in datasets with limited training samples, demonstrating an advance in high-fidelity sound simulation.