RA-SSU: Towards Fine-Grained Audio-Visual Learning with Region-Aware Sound Source Understanding

📄 arXiv: 2603.09809v1 📥 PDF

作者: Muyi Sun, Yixuan Wang, Hong Wang, Chen Su, Man Zhang, Xingqun Qi, Qi Li, Zhenan Sun

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-10

备注: Accepted by IEEE TMM

💡 一句话要点

提出RA-SSU任务和SSUFormer模型，实现细粒度音视频场景理解

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 音视频学习 声源理解 多模态融合 Transformer模型 细粒度学习

📋 核心要点

  1. 现有音视频学习方法侧重粗粒度任务，缺乏对场景细节的精确理解，限制了其应用。
  2. 提出区域感知声源理解（RA-SSU）任务，并构建包含声源掩码和文本描述的细粒度数据集。
  3. 设计SSUFormer模型，通过掩码协作和分层提示专家混合，提升声源分割和描述的性能。

📝 摘要（中文）

音视频学习(AVL)是多模态学习和具身智能的基础任务，在场景理解和交互中发挥着重要作用。以往研究主要关注粗粒度的下游任务，如音视频对应、声源定位和音视频事件定位。为了提供更具体的场景感知细节，本文新定义了一个细粒度的音视频学习任务，称为区域感知声源理解(RA-SSU)，旨在实现区域感知、帧级别和高质量的声源理解。为此，创新性地构建了两个数据集，即细粒度音乐(f-Music)和细粒度生活场景(f-Lifescene)，每个数据集都包含带注释的声源掩码和逐帧文本描述。f-Music数据集包含3,976个样本，涵盖与特定应用场景相关的22种场景类型，侧重于具有复杂乐器混合的音乐场景。f-Lifescene数据集包含6,156个样本，涵盖代表生活场景中不同发声对象的61种类型。此外，本文提出了SSUFormer，一个声源理解Transformer基准，通过多模态输入和多模态输出架构促进声源分割和声源区域描述。具体来说，设计了掩码协作模块(MCM)和分层提示专家混合模块(MoHE)来分别提高声源描述的准确性和丰富性。在两个数据集上进行了大量实验，验证了任务的可行性，评估了数据集的可用性，并证明了SSUFormer的优越性，在声源理解基准上实现了SOTA性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有音视频学习方法主要关注粗粒度的任务，例如音视频对应、声源定位等，缺乏对场景中声源的细粒度理解，无法提供精确的场景感知细节。这限制了其在需要精细化理解的应用场景中的应用，例如智能音乐制作、智能家居等。

核心思路：本文的核心思路是引入区域感知的概念，将声源理解任务细化到帧级别，并同时进行声源分割和描述。通过提供声源的精确位置和详细描述，实现对场景的更深入理解。为了实现这一目标，构建了包含声源掩码和文本描述的数据集，并设计了相应的模型架构。

技术框架：SSUFormer的整体架构是一个多模态输入和多模态输出的Transformer模型。输入包括视频帧和对应的音频信息，输出包括声源的分割掩码和文本描述。模型主要包含两个核心模块：掩码协作模块(MCM)和分层提示专家混合模块(MoHE)。MCM用于增强声源分割的准确性，MoHE用于丰富声源描述的细节。

关键创新：本文的关键创新在于以下几点：1) 提出了RA-SSU任务，将音视频学习细化到区域感知的声源理解；2) 构建了包含声源掩码和文本描述的细粒度数据集f-Music和f-Lifescene；3) 设计了SSUFormer模型，通过MCM和MoHE模块，实现了声源分割和描述的联合优化。与现有方法相比，SSUFormer能够提供更精确和详细的声源信息。

关键设计：掩码协作模块(MCM)通过协作多个预测的掩码来提高分割精度。分层提示专家混合模块(MoHE)利用分层提示信息来引导专家网络生成更丰富的声源描述。损失函数包括分割损失和描述损失，用于联合优化声源分割和描述的性能。具体的网络结构细节和参数设置在论文中有详细描述，例如Transformer的层数、注意力头的数量等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SSUFormer在f-Music和f-Lifescene数据集上均取得了SOTA性能。具体来说，在声源分割任务上，SSUFormer的分割精度显著优于现有方法。在声源描述任务上，SSUFormer生成的描述更加准确和详细。这些结果验证了RA-SSU任务的可行性，以及SSUFormer模型的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，如智能音乐制作（自动识别乐器并生成描述）、智能家居（识别家庭设备声音并进行控制）、视频监控（识别异常声音事件并报警）、以及辅助听障人士理解周围环境。通过提供细粒度的音视频场景理解，可以提升人机交互的智能化水平，并改善人们的生活质量。

📄 摘要（原文）

Audio-Visual Learning (AVL) is one fundamental task of multi-modality learning and embodied intelligence, displaying the vital role in scene understanding and interaction. However, previous researchers mostly focus on exploring downstream tasks from a coarse-grained perspective (e.g., audio-visual correspondence, sound source localization, and audio-visual event localization). Considering providing more specific scene perception details, we newly define a fine-grained Audio-Visual Learning task, termed Region-Aware Sound Source Understanding (RA-SSU), which aims to achieve region-aware, frame-level, and high-quality sound source understanding. To support this goal, we innovatively construct two corresponding datasets, i.e. fine-grained Music (f-Music) and fine-grained Lifescene (f-Lifescene), each containing annotated sound source masks and frame-by-frame textual descriptions. The f-Music dataset includes 3,976 samples across 22 scene types related to specific application scenarios, focusing on music scenes with complex instrument mixing. The f-Lifescene dataset contains 6,156 samples across 61 types representing diverse sounding objects in life scenarios. Moreover, we propose SSUFormer, a Sound-Source Understanding TransFormer benchmark that facilitates both the sound source segmentation and sound region description with a multi-modal input and multi-modal output architecture. Specifically, we design two modules for this framework, Mask Collaboration Module (MCM) and Mixture of Hierarchical-prompted Experts (MoHE), to respectively enhance the accuracy and enrich the elaboration of the sound source description. Extensive experiments are conducted on our two datasets to verify the feasibility of the task, evaluate the availability of the datasets, and demonstrate the superiority of the SSUFormer, which achieves SOTA performance on the Sound Source Understanding benchmark.