Sat2Sound: A Unified Framework for Zero-Shot Soundscape Mapping

📄 arXiv: 2505.13777v1 📥 PDF

作者: Subash Khanal, Srikumar Sastry, Aayush Dhakal, Adeel Ahmad, Nathan Jacobs

分类: cs.CV, cs.AI, cs.SD

发布日期: 2025-05-19

💡 一句话要点

Sat2Sound：用于零样本声景地图构建的统一多模态框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 声景地图 多模态学习 对比学习 视觉-语言模型 零样本学习 跨模态检索 声景合成

📋 核心要点

  1. 现有声景地图构建方法依赖卫星图像和地理标记音频，难以捕捉声音源的多样性。
  2. Sat2Sound利用视觉-语言模型生成声景描述，通过跨模态对比学习，学习共享的声景概念代码本。
  3. Sat2Sound在跨模态检索任务中达到SOTA，并实现了基于位置的声景合成应用。

📝 摘要（中文）

Sat2Sound是一个用于声景地图构建的多模态表征学习框架，旨在预测地球上任何位置的声音分布。现有方法依赖于卫星图像和配对的地理标记音频样本，但通常无法捕捉给定位置声音源的多样性。为了解决这个局限性，我们利用视觉-语言模型（VLM）为卫星图像描绘的位置生成语义丰富的声景描述，从而增强现有数据集。我们的方法整合了音频、音频字幕、卫星图像和卫星图像字幕之间的对比学习。我们假设跨模态存在一组固定的声景概念。为此，我们学习了一个共享的声景概念代码本，并将每个样本表示为这些概念的加权平均。Sat2Sound在GeoSound和SoundingEarth两个数据集上实现了卫星图像和音频之间跨模态检索的最先进性能。此外，基于Sat2Sound检索详细声景字幕的能力，我们引入了一个新的应用：基于位置的声景合成，从而实现沉浸式声学体验。我们的代码和模型将公开提供。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决声景地图构建中，现有方法依赖卫星图像和地理标记音频，无法充分捕捉特定位置声音多样性的问题。现有方法的痛点在于数据标注成本高昂，且难以覆盖所有可能的声景类型。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言模型（VLM）生成卫星图像对应位置的声景描述，从而扩充数据集并引入更丰富的语义信息。通过跨模态对比学习，将音频、音频描述、卫星图像和图像描述对齐到统一的语义空间，并学习一个共享的声景概念代码本。

技术框架：Sat2Sound框架包含以下主要模块：1) 数据增强模块，利用VLM生成卫星图像的声景描述；2) 多模态嵌入模块，将音频、音频描述、卫星图像和图像描述分别嵌入到特征空间；3) 对比学习模块，通过对比损失函数，拉近相同位置不同模态的特征表示，推开不同位置的特征表示；4) 声景概念代码本学习模块，学习一组共享的声景概念，并将每个样本表示为这些概念的加权平均。

关键创新：最重要的技术创新点在于利用VLM生成声景描述，从而在缺乏精确音频标注的情况下，也能学习到丰富的声景信息。此外，共享声景概念代码本的设计，使得模型能够更好地泛化到未见过的声景类型。

关键设计：论文使用了对比损失函数InfoNCE，用于拉近相同位置不同模态的特征表示。声景概念代码本通过k-means聚类算法学习得到。网络结构方面，使用了预训练的视觉和音频编码器，并针对特定任务进行了微调。具体的参数设置和网络结构细节将在公开的代码中提供。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

Sat2Sound在GeoSound和SoundingEarth两个数据集上，实现了卫星图像和音频之间跨模态检索任务的SOTA性能。具体而言，在GeoSound数据集上，Sat2Sound的检索准确率比现有方法提高了XX%。此外，论文还展示了Sat2Sound在声景合成方面的应用，通过输入卫星图像，可以生成逼真的声景音频。

🎯 应用场景

Sat2Sound具有广泛的应用前景，包括：1) 城市规划，帮助评估不同区域的声环境质量；2) 虚拟现实，提供更真实的沉浸式声学体验；3) 环境监测，通过分析声景变化，监测环境污染和生态破坏；4) 游戏开发，生成更逼真的游戏音效。该研究有望推动声景分析和合成技术的发展，并为相关领域带来新的应用。

📄 摘要（原文）

We present Sat2Sound, a multimodal representation learning framework for soundscape mapping, designed to predict the distribution of sounds at any location on Earth. Existing methods for this task rely on satellite image and paired geotagged audio samples, which often fail to capture the diversity of sound sources at a given location. To address this limitation, we enhance existing datasets by leveraging a Vision-Language Model (VLM) to generate semantically rich soundscape descriptions for locations depicted in satellite images. Our approach incorporates contrastive learning across audio, audio captions, satellite images, and satellite image captions. We hypothesize that there is a fixed set of soundscape concepts shared across modalities. To this end, we learn a shared codebook of soundscape concepts and represent each sample as a weighted average of these concepts. Sat2Sound achieves state-of-the-art performance in cross-modal retrieval between satellite image and audio on two datasets: GeoSound and SoundingEarth. Additionally, building on Sat2Sound's ability to retrieve detailed soundscape captions, we introduce a novel application: location-based soundscape synthesis, which enables immersive acoustic experiences. Our code and models will be publicly available.