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 神经声学建模 几何信息 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通过查询房间网格并提取距离分布，将显式的局部几何特征融入神经隐式模型，指导RIR生成。
  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能够利用环境上下文信息，但未能充分利用显式的几何信息，导致生成的RIR精度受限。这些方法通常依赖于隐式地学习几何信息，缺乏直接的几何特征指导，难以准确捕捉声波传播的复杂特性。

核心思路：论文的核心思路是将显式的局部几何信息融入到神经隐式声学建模中。具体而言，通过查询房间的粗糙网格，提取声源和听者位置到网格表面的距离分布，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RIR，提高生成精度。

技术框架：MiNAF的整体框架包括以下几个主要模块：1) 房间网格表示：使用粗糙的房间网格来表示房间的几何结构。2) 距离分布提取：在给定的声源和听者位置，查询房间网格，计算到网格表面的距离分布。3) 神经声学场：使用神经网络来学习RIR，输入包括声源和听者位置、距离分布等信息。4) RIR生成：通过神经网络预测RIR。

关键创新：MiNAF最重要的技术创新点在于将显式的局部几何信息融入到神经隐式声学建模中。与现有方法相比，MiNAF不再依赖于隐式地学习几何信息，而是直接利用房间网格提供的几何特征，从而能够更准确地捕捉声波传播的特性。这种显式几何信息的引入是MiNAF能够生成更高精度RIR的关键。

关键设计：在关键设计方面，论文可能涉及以下技术细节：1) 房间网格的表示方式，例如网格的分辨率、网格的顶点数量等。2) 距离分布的计算方法，例如使用欧氏距离、测地距离等。3) 神经网络的结构，例如使用的层数、每层的神经元数量、激活函数等。4) 损失函数的设计，例如使用均方误差、感知损失等。这些细节对MiNAF的性能有着重要的影响，但具体参数设置需要参考论文原文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MiNAF在各种评估指标上都表现出竞争力，能够生成更准确的RIR。与传统的和最先进的基线方法相比，MiNAF在RIR生成精度方面取得了显著的提升。此外，MiNAF在训练样本有限的数据集上表现出良好的鲁棒性，表明其具有较强的泛化能力。

🎯 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，可以提升虚拟环境的沉浸感和真实感，为用户提供更优质的听觉体验。此外，该技术还可以用于声学场景的模拟和分析，帮助声学工程师优化房间的声学设计，提高音质。

📄 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.