Звук из будущего: реалистичное пространственное аудио на основе 3D-сцен

Автор: Денис Аветисян

Новый подход объединяет визуальное понимание сцен, физические модели и языковые описания для создания невероятно правдоподобного звука, меняющегося в зависимости от положения слушателя.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Разработанная схема NVAS, основанная на понимании физики звука, моделирует трёхмерное акустическое пространство с использованием <span class="katex-eq" data-katex-display="false">3DGS</span> и оценки глубины по многовидовым изображениям, восстанавливая геометрию и размеры помещения, а также обогащает акустическое моделирование информацией об объектах, их расположении и материалах, учитывая эффекты поглощения и отражения, что позволяет создавать реалистичную и физически согласованную бинауральную аудиозапись за счет объединения геометрических и семантических признаков в единое физически обоснованное представление. — Разработанная схема NVAS, основанная на понимании физики звука, моделирует трёхмерное акустическое пространство с использованием $3DGS$ и оценки глубины по многовидовым изображениям, восстанавливая геометрию и размеры помещения, а также обогащает акустическое моделирование информацией об объектах, их расположении и материалах, учитывая эффекты поглощения и отражения, что позволяет создавать реалистичную и физически согласованную бинауральную аудиозапись за счет объединения геометрических и семантических признаков в единое физически обоснованное представление.

Исследование представляет Phys-NVAS — фреймворк для синтеза пространственного аудио, использующий 3D Gaussian Splatting, моделирование акустической среды и приоризацию на основе физики и языка.

Синтез реалистичного пространственного звука остаётся сложной задачей из-за необходимости точного моделирования физических явлений, таких как отражение и дифракция. В данной работе, озаглавленной ‘Physics-Aware Novel-View Acoustic Synthesis with Vision-Language Priors and 3D Acoustic Environment Modeling’, предложен новый подход Phys-NVAS, объединяющий мульти-визуальное 3D-понимание сцены с физически обоснованными семантическими знаниями, полученными из анализа изображений и языковых моделей. Это позволяет воссоздавать бинауральный звук с улучшенным реализмом и физической согласованностью, учитывая геометрию, планировку и материальные свойства окружения. Каковы перспективы дальнейшего развития подобных систем для создания иммерсивных аудиовизуальных сред?

За пределами традиционного акустического моделирования

Существующие методы синтеза звука для новых точек обзора зачастую испытывают трудности с реалистичным воссозданием сложных звуковых ландшафтов, что приводит к неестественному восприятию звука. Неспособность адекватно отразить нюансы реальной акустической среды, такие как сложные отражения и дифракция, приводит к тому, что синтезированные звуковые сцены кажутся упрощенными и лишенными глубины. Это особенно заметно в ситуациях, когда необходимо воссоздать звуки в больших и сложных помещениях, или в условиях, когда звук взаимодействует с разнообразными поверхностями и объектами. В результате, слушатель может испытывать дискомфорт или неправдоподобность, что снижает эффект погружения и реалистичности в виртуальной или дополненной реальности.

Ограничения современных методов синтеза звука для новых перспектив возникают из-за опоры на упрощенные акустические модели и недостаточной интеграции с глубоким пониманием сцены. Традиционные подходы часто рассматривают звуковое пространство как набор отдельных источников, игнорируя сложные взаимодействия звуковых волн с поверхностями и объектами в окружающей среде. В результате, синтезированные звуковые ландшафты могут казаться неестественными и лишенными пространственной достоверности. Недостаточное внимание к контексту сцены — геометрии помещений, материалам поверхностей, расположению объектов — приводит к неточному моделированию отражений, дифракции и реверберации, что существенно снижает реалистичность восприятия звука. Эффективное решение требует перехода к более сложным моделям, способным учитывать физические свойства звука и взаимодействовать с данными о геометрии и материалах сцены.

Создание реалистичного бинаурального звука представляет собой сложную вычислительную задачу, поскольку требует точного моделирования распространения звука, отражений и дифракции. Для достижения убедительного звучания необходимо учитывать взаимодействие звуковых волн с поверхностями различных материалов и геометрий в пространстве. Процесс включает в себя решение сложных уравнений волновой оптики и акустики, что требует значительных вычислительных ресурсов. Точное моделирование дифракции, особенно вокруг сложных объектов, представляет собой особую проблему, поскольку требует учета интерференции и рассеяния звуковых волн. Эффективные алгоритмы и оптимизированные вычислительные методы необходимы для достижения реалистичного бинаурального звучания в реальном времени, особенно в интерактивных приложениях и виртуальной реальности.

Существенная задача современной аудиотехнологии заключается в создании систем, способных объединить понимание визуальной сцены с физически достоверной звуковой визуализацией. Это требует не просто генерации звуков, соответствующих объектам на изображении, но и моделирования их распространения в пространстве, учитывая отражения, дифракцию и другие акустические явления. Сложность заключается в том, чтобы алгоритмы могли “понимать” геометрию окружения и материалы поверхностей, чтобы точно имитировать, как звук взаимодействует с ними. Успешная интеграция визуального анализа и физического моделирования звука позволит создавать иммерсивные и реалистичные звуковые ландшафты, значительно улучшая восприятие виртуальных и дополненных реальностей, а также обеспечивая более естественное звучание в компьютерных играх и других мультимедийных приложениях.

Семантические особенности сцены, такие как материалы объектов (<span class="katex-eq" data-katex-display="false"> ext{например, дерево, экран телевизора}</span>) и их расположение, влияют на поглощение и отражение звука, что часто игнорируется в существующих методах нейронного визуального аудиосинтеза (NVAS), приводя к физически некорректному звуку. — Семантические особенности сцены, такие как материалы объектов ( $ext{например, дерево, экран телевизора}$ ) и их расположение, влияют на поглощение и отражение звука, что часто игнорируется в существующих методах нейронного визуального аудиосинтеза (NVAS), приводя к физически некорректному звуку.

Phys-NVAS: Физически Обоснованный Синтез

Предлагаемый фреймворк Phys-NVAS генерирует реалистичное бинауральное аудио посредством слияния геометрических и семантических признаков, извлеченных из сцены. Геометрические признаки, включающие пространственную информацию об объектах, комбинируются с семантическими признаками, описывающими содержание сцены и взаимосвязи между объектами. Такое слияние позволяет Phys-NVAS учитывать как физическую структуру сцены, так и ее смысловое наполнение, что необходимо для точного моделирования распространения звука и создания убедительного звукового образа. В результате синтезированное бинауральное аудио более точно отражает акустические характеристики виртуальной среды.

Система использует методы 3D Gaussian Splatting и оценки глубины (Depth Estimation) для создания многовидовых RGB-изображений и соответствующих карт глубины. 3D Gaussian Splatting позволяет эффективно реконструировать трехмерную сцену из набора 2D-изображений, представляя её в виде набора гауссовых сплэтов, что обеспечивает высокую детализацию и реалистичность. Одновременно, оценка глубины для каждого вида позволяет получить информацию о расстоянии до объектов в сцене. Комбинация этих двух методов обеспечивает создание детального и точного представления трехмерной сцены, необходимого для последующего синтеза реалистичного бинаурального звука.

В основе Phys-NVAS лежит использование физически обоснованных визуально-языковых априорных знаний — семантических описаний, автоматически генерируемых на основе анализа сцены. Эти описания, представляющие собой текстовые аннотации объектов и их взаимосвязей в пространстве, служат входными данными для акустической модели. Вместо прямого синтеза звука на основе только геометрии сцены, система использует семантическую информацию для уточнения и обогащения процесса моделирования, что позволяет более точно предсказывать акустические характеристики, такие как тип поверхности, материал и размер объекта, влияющие на отражение и распространение звука. Такой подход позволяет учитывать физические свойства сцены и генерировать более реалистичные и правдоподобные звуковые ландшафты.

Акустический адаптер объединения признаков (Acoustic Feature Fusion Adapter) выполняет интеграцию геометрических данных (из 3D Gaussian Splatting и оценок глубины), семантических описаний, полученных на основе сцены, и исходных аудиосигналов. Этот процесс приводит к формированию унифицированного представления, названного Physics-Aware Feature Representation, которое объединяет информацию из различных модальностей. В результате адаптер обеспечивает совместное представление данных, учитывающее как геометрию сцены, так и её семантическое содержание, что позволяет моделировать более реалистичные и контекстно-зависимые акустические характеристики. Данное представление служит основой для последующего синтеза бинаурального аудио, обеспечивая согласованность между визуальной и звуковой информацией.

Восстановленные бинауральные волновые формы, полученные с помощью AV-NeRF и Phys-NVAS в целевой позиции слушателя, демонстрируют сравнимые результаты.

Валидация на Датасете RWAVS

Для оценки системы Phys-NVAS использовался датасет RWAVS, представляющий собой обширную коллекцию мультимодальных данных. Датасет включает в себя изображения, аудиозаписи и данные о положении камеры, что позволяет комплексно оценивать реалистичность и пространственную точность генерируемого звука. Мультимодальность данных RWAVS обеспечивает возможность сопоставления визуальной информации с соответствующим звуковым сопровождением, что необходимо для обучения и валидации систем, синтезирующих звук на основе визуальных данных. Объем и разнообразие данных в RWAVS способствуют более надежной и объективной оценке производительности Phys-NVAS в различных сценариях.

Для оценки производительности системы использовались метрики Magnitude Distance (MAG) и Envelope Distance (ENV), позволяющие количественно измерить расхождения в спектральном и временном аспектах генерируемого и эталонного аудио. Более низкие значения MAG и ENV свидетельствуют о большей схожести и, следовательно, о более высоком качестве сгенерированного звука. Результаты показывают, что Phys-NVAS демонстрирует значительное улучшение по обеим метрикам в сравнении с базовыми методами, что подтверждает эффективность предложенного подхода к генерации аудио.

В ходе оценки на RWAVS Dataset система Phys-NVAS демонстрирует устойчивое превосходство над базовыми методами во всех тестовых средах по обоим ключевым показателям: Magnitude Distance (MAG) и Envelope Distance (ENV). Конкретные результаты показывают, что Phys-NVAS стабильно достигает более низких значений MAG и ENV по сравнению с альтернативными подходами, что свидетельствует о более высокой точности воспроизведения спектральных и временных характеристик аудиосигнала в различных условиях.

Для генерации детализированных семантических описаний сцен используется модель «Vision-Language», основанная на Chat-UniVi и включающая BERT в качестве текстового энкодера. Chat-UniVi обеспечивает эффективную обработку визуальной информации, а BERT, как текстовый энкодер, позволяет точно кодировать и понимать семантические связи в текстовых описаниях. Комбинация этих технологий позволяет модели формировать подробные и контекстуально релевантные описания сцен, необходимые для последующего синтеза реалистичного аудио.

Субъективная оценка с использованием прослушиваний подтвердила повышение реалистичности и пространственной точности сгенерированного аудио. В ходе тестов слушатели отметили улучшенное восприятие звуковой сцены, более естественное звучание и более точное позиционирование звуковых источников в пространстве по сравнению с результатами, полученными с использованием базовых методов. Оценка проводилась опытными слушателями, специализирующимися в области аудиовосприятия, что позволило получить надежные и объективные результаты, подтверждающие эффективность разработанного подхода к генерации аудио.

Перспективы: Иммерсивные и Интерактивные Звуковые Ландшафты

Данное исследование закладывает основу для создания принципиально новых, захватывающих и интерактивных звуковых ландшафтов в виртуальной и дополненной реальности. Возможность генерировать реалистичные звуковые сцены, адаптирующиеся к положению и действиям пользователя, позволит существенно повысить степень погружения и создать ощущение подлинного присутствия в цифровом мире. Разрабатываемый подход открывает перспективы для создания не просто слышимого, но и ощутимого звука, взаимодействующего с виртуальным окружением и реагирующего на действия пользователя в реальном времени. Это позволит расширить возможности интерактивных приложений, игр и образовательных симуляций, предоставляя пользователям более богатый и реалистичный сенсорный опыт.

Возможность синтеза реалистичного звука с произвольной точки обзора открывает принципиально новые перспективы для повышения вовлеченности пользователя в виртуальной и дополненной реальности. Традиционно, пространственное звучание в этих средах часто ограничено предопределенными позициями источника звука, что снижает эффект присутствия. Однако, технология, позволяющая воссоздавать акустическую картину, соответствующую любой точке наблюдения, позволяет пользователю ощутить себя непосредственно в центре событий. Это достигается за счет моделирования того, как звук распространяется и отражается от различных поверхностей в виртуальном пространстве, создавая убедительную иллюзию трехмерного звукового окружения. В результате, взаимодействие с виртуальным миром становится более естественным и захватывающим, поскольку звуковая информация соответствует визуальному восприятию и положению пользователя в пространстве.

Дальнейшие исследования направлены на расширение возможностей системы для обработки динамически изменяющихся сцен, учитывая сложные свойства материалов и внедряя более совершенные методы акустического моделирования. Планируется разработка алгоритмов, способных реалистично воспроизводить звуковые изменения, вызванные движением объектов и взаимодействием звуковых волн с поверхностями различной текстуры и состава. Это позволит создавать звуковые ландшафты, которые не только соответствуют визуальной составляющей виртуальной или дополненной реальности, но и реагируют на действия пользователя, обеспечивая максимальный уровень погружения и правдоподобия. Особое внимание уделяется моделированию дифракции, отражения и рассеяния звука в сложных геометрических пространствах, что является ключевым фактором для создания убедительного акустического окружения.

Предвидится будущее, в котором синтезированное аудио будет неотличимо от звуков реального мира, создавая беспрецедентный уровень погружения и достоверности. Эта перспектива предполагает, что пользователи смогут взаимодействовать с виртуальными и дополненными средами, ощущая звуки так, словно они исходят из конкретных точек пространства, меняясь в зависимости от их движения и действий. Такое бесшовное сочетание синтетической и реальной звуковой информации не только повысит реалистичность происходящего, но и откроет новые возможности для обучения, развлечений и коммуникаций, стирая границы между цифровым и физическим мирами и формируя качественно новый сенсорный опыт.

В представленной работе исследователи стремятся к созданию реалистичного пространственного звука, опираясь на глубокое понимание трехмерной сцены и физически обоснованные априорные знания. Подобный подход к моделированию геометрии, расположения объектов и материальных свойств, несомненно, требует изрядной сложности. Однако, как заметил Джон Маккарти: «Лучшее — враг хорошего». Эта фраза отражает суть стремления к ясности и простоте, что особенно важно в сложных областях, таких как синтез звука. Авторы Phys-NVAS, стремясь к фотореалистичности, рискуют увязнуть в деталях, но, судя по результатам, им удается найти баланс между сложностью и эффективностью.

Куда Далее?

Представленная работа, хотя и демонстрирует заметный прогресс в синтезе пространственного звука, лишь осторожно касается краеугольных вопросов. Попытки интеграции физически обоснованных моделей с нечеткими, вероятностными представлениями, полученными из видения и языка, неизбежно наталкиваются на дилемму: насколько детализированное моделирование необходимо для достижения воспринимаемой реалистичности, и где проходит граница между полезной сложностью и избыточностью? Очевидно, что дальнейшее увеличение вычислительных затрат на моделирование акустической среды не гарантирует пропорционального улучшения качества звука.

Вместо бесконечного стремления к геометрической и материальной точности, представляется более плодотворным сосредоточиться на разработке алгоритмов, способных эффективно использовать неполную информацию. Необходимо исследовать возможности использования принципов перцептивной организации и когнитивных искажений для создания иллюзии реалистичности, даже при упрощенных моделях. Иными словами, задача не в том, чтобы воспроизвести физическую реальность, а в том, чтобы обмануть слух.

Наконец, стоит признать, что существующие метрики оценки качества пространственного звука несовершенны и не отражают всего спектра субъективного восприятия. Разработка новых, более адекватных метрик, учитывающих контекст, ожидания слушателя и эмоциональное воздействие звука, представляется не менее важной задачей, чем совершенствование самих алгоритмов синтеза.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.19712.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-28 18:15