T-VSL: Text-Guided Visual Sound Source Localization in Mixtures

📄 arXiv: 2404.01751v2 📥 PDF

作者: Tanvir Mahmud, Yapeng Tian, Diana Marculescu

分类: cs.CV, cs.SD, eess.AS

发布日期: 2024-04-02 (更新: 2024-07-07)

备注: Accepted in CVPR-2024. Code: https://github.com/enyac-group/T-VSL/tree/main

期刊: IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Conference, 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出T-VSL以解决多源混合音源定位问题

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

关键词: 视觉音源定位 多模态融合 音视频对应 文本指导 三模态嵌入 零-shot 迁移 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的音源定位方法在多源混合场景中难以准确区分发声对象的语义区域，导致性能下降。
  2. 本文提出T-VSL框架，通过引入文本模态作为指导，利用三模态联合嵌入模型解耦音视频源对应关系。
  3. 在MUSIC、VGGSound和VGGSound-Instruments数据集上的实验结果显示，T-VSL显著提升了性能，超越了现有方法。

📝 摘要（中文）

视觉音源定位在视频中识别每个发声源的语义区域面临重大挑战。现有的自监督和弱监督源定位方法在多源混合场景中难以准确区分发声对象的语义区域，尤其是在复杂的多源定位情况下，依赖音视频对应关系的指导往往导致性能显著下降。为了解决这一限制，本文提出了T-VSL框架，通过引入文本模态作为中间特征指导，利用三模态联合嵌入模型（如AudioCLIP）来解耦多源混合中的语义音视频源对应关系。该框架能够灵活处理多个源，并在测试时对未见类别展现出良好的零-shot 迁移能力。实验结果表明，在MUSIC、VGGSound和VGGSound-Instruments数据集上，T-VSL在性能上显著优于现有最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多源混合音源定位中的语义区域识别问题。现有方法在复杂场景中依赖音视频对应关系，导致性能下降，尤其在训练时缺乏单独音源的声音数据。

核心思路：T-VSL框架通过引入文本模态作为中间特征指导，利用三模态联合嵌入模型（如AudioCLIP）来解耦多源混合中的音视频源对应关系，从而提高定位精度。

技术框架：该框架首先预测混合音源中的发声实体类别，然后利用每个发声源的文本表示作为指导，解耦音视频源的细粒度对应关系。整体流程包括音源分类、文本指导和音视频解耦三个主要模块。

关键创新：最重要的创新在于引入文本模态作为指导，解决了现有方法在多源混合场景中的性能瓶颈，展现出良好的零-shot 迁移能力。

关键设计：在模型设计中，采用了三模态联合嵌入技术，结合了音频、视频和文本信息，优化了损失函数以增强音视频对应关系的学习效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在MUSIC、VGGSound和VGGSound-Instruments数据集上的实验结果显示，T-VSL在音源定位任务中显著提高了性能，相较于现有最先进的方法，性能提升幅度达到XX%（具体数据未知）。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能监控、视频分析和人机交互等场景。通过提高多源音源定位的准确性，T-VSL能够为音频-视觉融合技术的发展提供支持，推动相关领域的实际应用和技术进步。

📄 摘要（原文）

Visual sound source localization poses a significant challenge in identifying the semantic region of each sounding source within a video. Existing self-supervised and weakly supervised source localization methods struggle to accurately distinguish the semantic regions of each sounding object, particularly in multi-source mixtures. These methods often rely on audio-visual correspondence as guidance, which can lead to substantial performance drops in complex multi-source localization scenarios. The lack of access to individual source sounds in multi-source mixtures during training exacerbates the difficulty of learning effective audio-visual correspondence for localization. To address this limitation, in this paper, we propose incorporating the text modality as an intermediate feature guide using tri-modal joint embedding models (e.g., AudioCLIP) to disentangle the semantic audio-visual source correspondence in multi-source mixtures. Our framework, dubbed T-VSL, begins by predicting the class of sounding entities in mixtures. Subsequently, the textual representation of each sounding source is employed as guidance to disentangle fine-grained audio-visual source correspondence from multi-source mixtures, leveraging the tri-modal AudioCLIP embedding. This approach enables our framework to handle a flexible number of sources and exhibits promising zero-shot transferability to unseen classes during test time. Extensive experiments conducted on the MUSIC, VGGSound, and VGGSound-Instruments datasets demonstrate significant performance improvements over state-of-the-art methods. Code is released at https://github.com/enyac-group/T-VSL/tree/main