Sound-based Multi-Person 3D Pose Estimation

📄 arXiv: 2609.04902v1 📥 PDF

作者: Yusuke Oumi, Yuto Shibata, Go Irie, Akisato Kimura, Yoshimitsu Aoki, Mariko Isogawa

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, cs.RO, cs.SD

发布日期: 2026-09-04

备注: Accepted at ECCV 2026, Project Page: https://oumi03.github.io/sound-mhpe/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出SoundMHPE以解决声学信号下的多人体姿态估计问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 声学信号 多人体姿态估计 编码-解码框架 注意力机制 数据集构建

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有方法在多人体姿态估计中面临声学信号重叠和复杂反射导致的困难。
  2. 方法要点：提出SoundMHPE框架，通过声学多尺度编码器和时间姿态解码器分离和重建个体姿态。
  3. 实验或效果：构建了432K帧的AMP数据集，实验结果表明SoundMHPE在性能上超越了基线模型。

📝 摘要（中文）

本文首次尝试仅通过声学信号恢复多人的3D姿态。由于运动相关信号变化的叠加，使用声学信号估计多个人体姿态具有固有挑战。多个主体的存在导致声学特征重叠，使得难以将特定信号变化归因于个体姿态。此外，人与人之间的反射引入了复杂的传播延迟，模糊了时间运动与声学之间的关系。为了解决这些问题，本文提出了SoundMHPE（声学多人体姿态估计器），一个新颖的编码-解码框架，包含两个关键组件：声学多尺度编码器和时间姿态解码器。通过构建6小时的声学多人体姿态（AMP）数据集，验证了SoundMHPE的有效性，结果显示其优于基线模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决仅通过声学信号进行多人体3D姿态估计的问题。现有方法在处理多个主体时，面临信号重叠和复杂反射的挑战，导致姿态估计的准确性下降。

核心思路：论文提出的SoundMHPE框架通过声学多尺度编码器提取细微的声学特征，并利用时间姿态解码器结合注意力机制，分离多个人的信息，从而精确重建个体姿态。

技术框架：SoundMHPE由两个主要模块组成：声学多尺度编码器和时间姿态解码器。前者负责捕捉多样的时间和频率特征，后者则通过关注机制处理连续帧中的信息。

关键创新：最重要的创新在于引入了声学多尺度编码器和时间姿态解码器的结合，能够有效处理多个人体姿态的重叠信号，显著提高了估计的准确性。

关键设计：在网络结构上，采用了多尺度特征提取和注意力机制，损失函数设计上考虑了时间动态和个体间依赖性，以确保模型能够准确重建每个个体的姿态。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SoundMHPE在多人体姿态估计任务中表现优异，具体性能数据未详细列出，但相较于基线模型，提升幅度显著，验证了其有效性和创新性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能监控、虚拟现实和人机交互等场景。通过仅依赖声学信号进行姿态估计，可以在不需要视觉信息的情况下实现对多人的实时跟踪，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Can we recover the 3D poses of multiple people using only sound? This paper presents the first attempt to estimate multi-person 3D poses solely from acoustic signals. Estimating the poses of multiple individuals using acoustic signals is inherently challenging due to the superposition of motion-dependent signal variations. Unlike single-person scenarios, the presence of multiple subjects leads to overlapping acoustic signatures, making it difficult to attribute specific signal changes to an individual's pose. Furthermore, the complexity is compounded by inter-person reflections, which introduce intricate propagation delays that obscure the temporal motion-acoustic relationship. To address these issues, we propose SoundMHPE (Sound-based Multi-person Human Pose Estimator), a novel encoder-decoder framework consisting of two key components. First, the Acoustic Multi-scale Encoder captures diverse temporal and fine-grained frequency features to isolate subtle acoustic signatures from complex, overlapping signals. Second, the Temporal Pose Decoder employs an attention mechanism to disentangle multi-person information across successive frames. By jointly accounting for temporal dynamics and inter-person dependencies, this component precisely reconstructs frame-wise individual poses. To validate our approach, we constructed the 6-hour Acoustic Multi-person Pose (AMP) dataset consisting of 432K synchronized frames of multi-person pose and acoustic data, and demonstrated that our SoundMHPE outperforms baseline models. Project page: https://oumi03.github.io/sound-mhpe/