Audio Spatially-Guided Fusion for Audio-Visual Navigation
作者: Xinyu Zhou, Yinfeng Yu
分类: cs.SD, cs.AI, eess.AS
发布日期: 2026-04-06
💡 一句话要点
提出音频空间引导融合方法，提升音频-视觉导航在未知环境下的泛化性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 音频-视觉导航 多模态融合 空间注意力机制 自主导航 泛化能力
📋 核心要点
- 音频-视觉导航任务面临环境和声源变化时泛化性差的挑战，智能体易过度依赖训练数据。
- 提出音频空间引导融合方法，通过音频强度注意力机制提取空间状态信息，并进行动态对齐和融合。
- 在Replica和Matterport3D数据集上的实验表明，该方法在未知声源分布下显著提升了泛化能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种用于音频-视觉导航的音频空间引导融合方法，旨在解决智能体在复杂3D环境中利用视觉和听觉信息进行目标定位和路径规划，从而实现自主导航的问题。该任务的核心挑战在于如何使智能体摆脱对训练数据的依赖，并在面对环境和声源变化时实现具有良好泛化性能的自主导航。为了应对这一挑战，我们设计了一个音频空间特征编码器，它通过音频强度注意力机制自适应地提取目标相关的空间状态信息。在此基础上，我们引入了音频空间状态引导融合（ASGF），以实现多模态特征的动态对齐和自适应融合，有效缓解了感知不确定性引起的噪声干扰。在Replica和Matterport3D数据集上的实验结果表明，我们的方法在未听过的任务上特别有效，证明了在未知声源分布下改进的泛化能力。
🔬 方法详解
问题定义：音频-视觉导航旨在使智能体在复杂环境中利用视觉和听觉信息进行自主导航。现有方法的痛点在于，当环境和声源发生变化时，智能体容易过度依赖训练数据，导致泛化性能下降，尤其是在未知的声源分布下表现不佳。
核心思路：论文的核心思路是通过引入音频空间信息来引导多模态特征的融合，从而提高智能体对环境变化的鲁棒性。具体来说，利用音频强度注意力机制提取与目标相关的空间状态信息，并将其作为引导信号，动态地对齐和融合视觉和听觉特征。这种方法旨在减少感知不确定性带来的噪声干扰，提升导航的准确性和泛化能力。
技术框架：整体框架包含音频空间特征编码器和音频空间状态引导融合（ASGF）模块。首先，音频空间特征编码器接收音频输入，通过音频强度注意力机制提取空间状态信息。然后，ASGF模块利用提取的空间状态信息，动态地对齐和融合视觉特征和音频特征，生成融合后的多模态特征表示。最后，融合后的特征被用于导航决策。
关键创新：最重要的技术创新点在于音频空间状态引导融合（ASGF）模块。与传统的直接融合视觉和听觉特征的方法不同，ASGF利用音频空间信息作为引导信号，动态地调整不同模态特征的权重，从而实现更有效的特征融合。这种方法能够更好地应对感知不确定性，提高智能体对环境变化的适应能力。
关键设计：音频强度注意力机制是关键设计之一，它根据音频强度自适应地调整不同空间位置的权重，从而提取与目标相关的空间状态信息。ASGF模块的具体实现细节（例如，注意力机制的类型、融合策略等）在论文中应该有更详细的描述，但根据摘要信息无法得知具体参数设置、损失函数和网络结构等细节。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在Replica和Matterport3D数据集上取得了显著的性能提升，尤其是在未听过的任务上表现出色，证明了其在未知声源分布下的良好泛化能力。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找，摘要中未提供量化指标。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人自主导航、智能家居、辅助驾驶等领域。通过提升智能体在复杂环境下的导航能力，可以实现更智能化的服务机器人，例如在家庭环境中自主移动的清洁机器人、在仓库中进行货物搬运的物流机器人等。此外，该技术还有助于提升辅助驾驶系统的环境感知能力，提高驾驶安全性。
📄 摘要（原文）
Audio-visual Navigation refers to an agent utilizing visual and auditory information in complex 3D environments to accomplish target localization and path planning, thereby achieving autonomous navigation. The core challenge of this task lies in the following: how the agent can break free from the dependence on training data and achieve autonomous navigation with good generalization performance when facing changes in environments and sound sources. To address this challenge, we propose an Audio Spatially-Guided Fusion for Audio-Visual Navigation method. First, we design an audio spatial feature encoder, which adaptively extracts target-related spatial state information through an audio intensity attention mechanism; based on this, we introduce an Audio Spatial State Guided Fusion (ASGF) to achieve dynamic alignment and adaptive fusion of multimodal features, effectively alleviating noise interference caused by perceptual uncertainty. Experimental results on the Replica and Matterport3D datasets indicate that our method is particularly effective on unheard tasks, demonstrating improved generalization under unknown sound source distributions.