Towards Improving Speaker Distance Estimation through Generative Impulse Response Augmentation

📄 arXiv: 2605.00721v1 📥 PDF

作者: Anton Ratnarajah, Mehmet Ergezer, Arun Nair, Mrudula Athi

分类: cs.SD, cs.AI, eess.AS, eess.SP

发布日期: 2026-05-01

备注: Accepted to Generative Data Augmentation for Real-World Signal Processing Applications (GenDA 2025). An ICASSP 2025 Satellite Workshop and IEEE Data Science and Learning Workshop: Room Acoustics and Speaker Distance Estimation Challenge

期刊: Generative Data Augmentation for Real-World Signal Processing Applications (GenDA 2025). An ICASSP 2025 Satellite Workshop and IEEE Data Science and Learning Workshop

💡 一句话要点

利用生成式脉冲响应增强提升说话人距离估计精度

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 说话人距离估计 房间脉冲响应 数据增强 生成式模型 FastRIR

📋 核心要点

  1. 现有说话人距离估计模型在数据稀疏情况下表现不佳，限制了其在实际场景中的应用。
  2. 论文提出利用生成式模型FastRIR生成额外的房间脉冲响应数据，以增强训练数据集，提升模型泛化能力。
  3. 实验结果表明，该方法显著降低了距离估计的平均绝对误差，尤其是在中长距离上，验证了数据增强的有效性。

📝 摘要（中文）

本文针对ICASSP 2025的房间声学和说话人距离估计(SDE)挑战赛，探索了增强房间脉冲响应(RIR)数据对提升SDE模型性能的有效性。该挑战赛(GenDARA)旨在通过生成RIR来补充稀疏数据集，并使用增强数据微调SDE模型。我们采用开源的快速漫反射房间脉冲响应生成器(FastRIR)，该生成器仅以说话人和听者的位置为条件。我们设计了一个质量过滤器，以确保生成的RIR与挑战赛RIR对齐，并采用超参数优化进行模型微调。我们的方法将GWA房间的五个位置的平均绝对误差(MAE)从1.66米降低到0.6米，将Treble房间的MAE从2.18米降低到0.69米。结果表明，该增强方法显著提高了估计精度，尤其是在中长距离上。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决说话人距离估计（SDE）任务中，由于真实房间脉冲响应（RIR）数据稀缺导致模型泛化能力不足的问题。现有方法依赖于有限的真实数据，难以覆盖各种房间声学环境，导致模型在实际应用中表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用生成式模型FastRIR，根据说话人和听者的位置信息，生成大量的房间脉冲响应数据，从而扩充训练数据集。通过在增强的数据集上微调SDE模型，可以提高模型对不同房间环境的适应能力，提升距离估计的准确性。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用FastRIR生成大量的房间脉冲响应数据；2) 设计质量过滤器，筛选出与真实RIR相似的生成数据；3) 将筛选后的生成数据与真实数据混合，作为增强的训练数据集；4) 在增强的数据集上微调SDE模型；5) 使用挑战赛提供的测试集评估模型性能。

关键创新：论文的关键创新在于利用生成式模型FastRIR进行数据增强，并设计了质量过滤器来保证生成数据的质量。与传统的数据增强方法相比，该方法能够生成更具多样性的房间脉冲响应数据，从而更有效地提升模型的泛化能力。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用FastRIR生成RIR时，仅以说话人和听者的位置为条件，简化了生成过程；2) 设计质量过滤器，通过比较生成RIR和真实RIR的特征，筛选出高质量的生成数据；3) 使用超参数优化方法，调整模型微调过程中的学习率等参数，以获得最佳的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法显著降低了说话人距离估计的平均绝对误差(MAE)。在GWA房间中，MAE从1.66米降低到0.6米，降低幅度超过60%。在Treble房间中，MAE从2.18米降低到0.69米，降低幅度超过68%。尤其是在中长距离上，估计精度的提升更为明显，验证了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能家居、语音助手、视频会议等领域，提升设备对用户位置的感知能力，从而实现更智能的人机交互。例如，智能音箱可以根据用户的位置调整音量和音效，视频会议系统可以根据发言人的位置进行自动聚焦。未来，该技术还可应用于机器人导航、声源定位等更广泛的领域。

📄 摘要（原文）

The Room Acoustics and Speaker Distance Estimation (SDE) Challenge at ICASSP 2025 explores the effectiveness of augmented room impulse response (RIR) data for improving SDE model performance. This challenge at GenDARA involves generating RIRs to supplement sparse datasets and fine-tuning SDE models with the augmented data. We employ the open-source fast diffuse room impulse response generator (FastRIR) conditioned only on speaker and listener locations. We design a quality filter to ensure generated RIR alignment with challenge RIRs, and hyperparameter optimization is employed for model fine-tuning. Our approach reduces the mean absolute error (MAE) of the five positions from 1.66m to 0.6m for GWA rooms and from 2.18m to 0.69m for Treble rooms, with results demonstrating that the augmentation approach significantly improves estimation accuracy, particularly at medium to long distances.