Звуковое зеркало: Создаем цифровые двойники окружения со смартфона

Автор: Денис Аветисян

Новая технология позволяет воссоздавать интерактивные аудиовизуальные модели помещений, используя лишь возможности обычного смартфона.

Используя всего два смартфона, можно легко создать аудиовизуальный цифровой двойник, который, оценивая материальные свойства каждого элемента сетки, позволяет не только реконструировать, но и модифицировать аудиовизуальную сцену, изменяя как материалы, так и геометрию объектов.

Система AV-Twin использует акустические данные и оценку материалов для создания редактируемых цифровых двойников интерьеров.

Визуальные цифровые двойники современных пространств часто упускают из виду важный аспект реализма — акустику. В статье ‘Building Audio-Visual Digital Twins with Smartphones’ представлена система AV-Twin, позволяющая создавать редактируемые аудиовизуальные двойники, используя лишь стандартные смартфоны. Система эффективно реконструирует акустику помещений посредством мобильной записи импульсных характеристик и дифференцируемого акустического рендеринга, оценивая свойства материалов поверхностей. Открывает ли это путь к созданию полностью модифицируемых цифровых двойников реальных сред, объединяющих визуальные и звуковые аспекты?

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"

Преодолевая границы реальности: рождение цифровых двойников

Традиционные методы моделирования, несмотря на свою устоявшуюся практику, зачастую оказываются неспособны адекватно отразить всю сложность реальных сред. Это связано с упрощениями, которые неизбежно возникают при создании виртуальных копий, и неспособностью учесть все переменные и взаимодействия, определяющие поведение реального мира. В результате, прогнозы, основанные на таких моделях, могут оказаться неточными или даже ошибочными, что снижает их ценность для принятия важных решений в различных областях — от инженерии и градостроительства до прогнозирования климатических изменений. Неспособность учесть даже незначительные отклонения от идеализированных условий может привести к существенным расхождениям между виртуальным и реальным мирами, подрывая доверие к результатам моделирования и требуя разработки более совершенных подходов к виртуальному представлению реальности.

Цифровые двойники, представляющие собой виртуальные реплики физических пространств, предлагают перспективное решение для задач, где традиционное моделирование оказывается недостаточно точным. Однако создание эффективного цифрового двойника требует не только точного сбора данных о реальном объекте, но и разработки реалистичных моделей, способных адекватно имитировать его поведение. Особое внимание уделяется детализации и полноте данных — от геометрических параметров и материальных свойств до динамических характеристик и внешних воздействий. Только при наличии надежной и всесторонней информационной базы возможно построение виртуальной копии, способной достоверно предсказывать изменения и оптимизировать процессы в реальном мире. Сложность задачи заключается в необходимости интеграции разнородных данных и создании алгоритмов, обеспечивающих высокую точность и скорость моделирования.

Точное моделирование акустической среды приобретает все большее значение в различных областях, начиная от архитектурного проектирования и заканчивая технологиями виртуальной реальности. В архитектуре, возможность виртуального прослушивания пространства до его физического строительства позволяет оптимизировать акустические характеристики помещений, обеспечивая комфорт и функциональность. В сфере виртуальной реальности, реалистичное воссоздание звуковой картины является ключевым фактором для достижения эффекта полного погружения, позволяя пользователю ощутить себя в достоверной звуковой среде. Разработка таких акустических двойников требует продвинутых методов захвата и синтеза пространственного звука, а также учета сложных процессов распространения звуковых волн, включая отражения, дифракцию и поглощение, что позволяет создавать виртуальные пространства, неотличимые от реальных по своим звуковым характеристикам.

Для создания достоверных акустических двойников требуется принципиально новый подход к захвату и синтезу пространственного звука. Традиционные методы, основанные на записи звука с фиксированных точек, не способны передать всю сложность акустической картины реального пространства. Современные исследования направлены на разработку систем, использующих массивы микрофонов и алгоритмы обработки сигнала, позволяющие реконструировать звуковое поле в трехмерном пространстве. Особое внимание уделяется методам, имитирующим распространение звуковых волн с учетом отражений, дифракции и рассеяния, что позволяет воссоздать реалистичное звучание в виртуальной среде. Такой подход открывает возможности для создания высокоточных акустических моделей, применимых в архитектурном проектировании, разработке систем виртуальной реальности и даже в создании иммерсивных аудио-опытов.

Цифровая аудиовизуальная копия AV-Twinbuilds, основанная на оценке акустических свойств, позволяет модифицировать аудиовизуальные сцены и открывает возможности для практических применений.

AV-Twin: Создание изменяемых виртуальных миров со смартфонов

AV-Twin представляет собой методологию создания изменяемых аудиовизуальных цифровых двойников, использующую стандартные сенсоры, встроенные в современные смартфоны. В отличие от традиционных подходов, требующих специализированного оборудования и трудоемких процессов сбора данных, AV-Twin позволяет формировать цифровые представления реальных пространств, используя камеры и микрофоны мобильных устройств. Это обеспечивает возможность создания интерактивных и динамичных виртуальных сред, отражающих акустические и визуальные характеристики исходного пространства, с возможностью последующей модификации и анализа. Основной принцип заключается в сборе данных непосредственно на месте с использованием широко доступных смартфонов, что значительно упрощает и удешевляет процесс создания цифровых двойников.

Метод AV-Twin использует встроенные камеры и микрофоны смартфонов для сбора данных об окружающей среде, что значительно повышает эффективность сбора данных по сравнению с традиционными методами, основанными на построении сеток. Вместо трудоемкого и затратного по времени сканирования пространства с помощью специализированного оборудования, AV-Twin позволяет проводить сбор данных в более чем 100 раз быстрее. Это достигается за счет мобильности и повсеместной доступности смартфонов, а также за счет оптимизированных алгоритмов обработки данных, позволяющих извлекать необходимую информацию из полученных изображений и аудиозаписей. Использование стандартных сенсоров делает систему AV-Twin экономически эффективной и масштабируемой для широкого спектра применений.

Система AV-Twin использует чирп-сигнал для точного измерения времени прохождения сигнала (Time-of-Flight, ToF), необходимого для реконструкции пространственного звука. Принцип работы заключается в передаче модулированного сигнала и анализе времени между отправкой и приемом отраженного сигнала, что позволяет определить расстояние до звуковых источников. В ходе тестирования средняя ошибка оценки ToF составила 100 микросекунд, что обеспечивает достаточную точность для создания реалистичного звукового окружения в виртуальных моделях. Использование чирп-сигналов позволяет минимизировать влияние шумов и улучшить отношение сигнал/шум по сравнению с импульсными сигналами, что критически важно для работы в реальных условиях окружающей среды.

Концепция AV-Twin развивает идею цифрового двойника, предлагая доступное и масштабируемое решение для создания иммерсивных виртуальных сред. В отличие от традиционных методов, требующих дорогостоящего оборудования и трудоемких процедур сканирования, AV-Twin использует возможности смартфонов для сбора аудиовизуальных данных. Это позволяет быстро и эффективно создавать цифровые представления реальных пространств, которые могут быть использованы для различных приложений, таких как виртуальная реальность, дополненная реальность, игровые движки и системы моделирования. Масштабируемость достигается за счет использования широко распространенных смартфонов и автоматизированных процессов обработки данных, что делает AV-Twin применимым для создания виртуальных сред различного размера и сложности, от небольших комнат до крупных общественных пространств.

Сигнал, преобразованный в базовую полосу и пониженный в частоте для ускорения вычислений, коррелируется в частотно-временной области для обнаружения чирпа, а затем, корреляция с известным сигналом во временной области, позволяет определить характеристику канала и выделить прямую видимость.

От данных к симуляции: реконструкция виртуальной акустики

AV-Twin использует построение Mesh для создания детального визуального представления окружающей среды, которое служит геометрической основой для акустического моделирования. Mesh представляет собой совокупность взаимосвязанных полигонов, формирующих трехмерную модель пространства. Точность построения Mesh напрямую влияет на качество последующей симуляции распространения звука. Процесс включает в себя сбор данных о геометрии помещения, обработку этих данных и создание полигональной сетки, отражающей форму и размеры объектов в пространстве. Для обеспечения реалистичности и точности моделирования, плотность и разрешение Mesh адаптируются к сложности геометрии помещения и требуемому уровню детализации акустического анализа.

Оценка акустических свойств материалов является ключевым этапом реконструкции виртуальной акустики, определяющим взаимодействие звука с поверхностями в виртуальном пространстве. В процессе оценки достигнута средняя абсолютная ошибка в 5.3% применительно к различным материалам. Статистический анализ, представленный коэффициентом корреляции Пирсона, показывает высокую степень соответствия между оцененными и эталонными значениями акустических свойств — 0.96. Это обеспечивает высокую точность моделирования распространения звука и реалистичность реконструируемого акустического поля.

Для оптимизации параметров сцены и обеспечения реалистичности реконструируемого акустического поля используется дифференцируемый рендеринг. Данный подход позволяет вычислять градиенты акустических характеристик относительно параметров геометрии и материалов сцены, что обеспечивает возможность итеративной оптимизации этих параметров с использованием методов градиентного спуска. Это позволяет минимизировать расхождения между симулируемым и реальным акустическим полем, повышая точность и достоверность реконструкции акустического поля в рамках цифрового двойника.

Детальное моделирование, реализованное в рамках Акустического Цифрового Двойника, позволяет реконструировать Акустическое Поле и проводить точное пространственное аудио моделирование. В процессе сбора данных достигнута высокая точность обнаружения импульсных характеристик помещения (RIR) — 99.6%. Это достигается за счет точного представления геометрии помещения и свойств материалов, что позволяет симулировать распространение звука с высокой степенью реалистичности и достоверности. Реконструкция акустического поля обеспечивает возможность анализа и оптимизации акустических характеристик пространства без необходимости физического проведения измерений.

На основе ограниченного числа измерений характеристик импульсного отклика (RIR) создается акустическая модель, способная воссоздавать акустическое поле и синтезировать RIR для любых точек пространства.

Динамичные звуковые ландшафты: редактирование и анализ виртуальной акустики

Система AV-Twin предоставляет уникальную возможность акустического редактирования, позволяя пользователям изменять материальные свойства поверхностей в цифровом двойнике. Это означает, что можно виртуально моделировать изменения в окружающей среде — например, замену бетонной стены на деревянную обшивку или добавление звукопоглощающих панелей — и немедленно оценивать влияние этих изменений на акустику пространства. Такой подход позволяет проводить детальный анализ и оптимизацию звуковой среды без необходимости физической реконструкции, открывая широкие возможности для дизайнеров, архитекторов и исследователей в области акустики. Моделирование различных материалов и их влияния на распространение звука позволяет создавать оптимальные звуковые ландшафты для различных применений, от концертных залов до офисных помещений.

В рамках виртуального акустического моделирования достигнута высокая точность определения местоположения источников звука и слушателей в пространстве. Используя методы сферических гармоник, в сочетании с глубокой сверточной нейронной сетью (CNN), удалось добиться погрешности локализации в пределах 45 сантиметров. Данный подход позволяет создавать реалистичные и интерактивные звуковые ландшафты, где позиционирование звука соответствует реальным физическим условиям. Это открывает возможности для точной auralization, создания иммерсивных виртуальных реальностей и углубленного анализа акустических характеристик архитектурных пространств, где восприятие звука играет ключевую роль.

Возможности, предоставляемые динамическим моделированием звуковых ландшафтов, открывают широкие перспективы для различных областей применения. В частности, технология аурализации — создания реалистичного звукового окружения — получает мощный инструмент для моделирования акустических свойств помещений и пространств на этапе проектирования. В сфере виртуальной реальности, точное воспроизведение звука существенно повышает уровень погружения и реалистичности, позволяя пользователям взаимодействовать со средой более естественно. Не менее важны перспективы в архитектурной акустике, где подобное моделирование позволяет оптимизировать звуковые характеристики зданий, улучшая комфорт и функциональность помещений, например, путем корректировки отражающих свойств поверхностей для минимизации эха или повышения разборчивости речи. Данные технологии способствуют созданию более эффективных и комфортных пространств для жизни, работы и развлечений.

Платформа AV-Twin предоставляет возможности интерактивного акустического моделирования, позволяя дизайнерам и исследователям создавать и анализировать оптимизированные звуковые ландшафты. Результаты пользовательских тестов демонстрируют высокую эффективность данного подхода: 88% участников выразили предпочтение динамическому методу траектории для достижения максимального эффекта погружения в звук, а 93% правильно определяли сцены с повышенной отражающей способностью как обладающие более выраженным эффектом реверберации. Данные показатели подтверждают, что AV-Twin является ценным инструментом для улучшения качества звука в различных областях, включая виртуальную реальность и архитекстику, позволяя создавать более реалистичные и комфортные акустические среды.

Изменения в аудиовизуальной сцене могут быть обусловлены изменениями материала, влияющими на энергию отраженных волн, или изменениями геометрии, изменяющими акустические пути и характеристики импульсного отклика.

Исследование демонстрирует стремление к созданию целостной модели окружения, где акустические и визуальные данные неразрывно связаны. Система AV-Twin, используя доступные смартфоны, воплощает идею о том, что простота реализации не должна идти в ущерб качеству и детализации. Как однажды заметил Пол Эрдёш: «Математика — это искусство невидимого». Аналогично, AV-Twin создает невидимую, но ощутимую модель пространства, где точность акустической симуляции зависит от правильной оценки материальных свойств, а это, в свою очередь, определяет реалистичность звуковой картины. Здесь ключевым является принцип: структура определяет поведение, поскольку именно правильно построенная модель позволяет эффективно реконструировать и модифицировать акустическую среду.

Куда же дальше?

Представленная работа, безусловно, открывает новые возможности для создания цифровых двойников помещений, однако возникает вопрос: что мы на самом деле оптимизируем? Создание визуально и акустически правдоподобной модели — лишь первый шаг. Настоящая ценность кроется в понимании того, как эти модели используются — для симуляций, анализа, или, возможно, для создания интерактивных сред, реагирующих на действия пользователя. Проблема не в увеличении разрешения или сложности, а в нахождении минимально достаточного набора параметров, определяющих восприятие пространства.

Очевидным ограничением является зависимость от доступного оборудования. Использование смартфонов — это компромисс между стоимостью и качеством. Будущие исследования должны быть направлены на разработку алгоритмов, способных извлекать максимум информации из ограниченных данных, а также на интеграцию с более совершенными сенсорами. Не менее важной задачей является разработка методов оценки и представления неопределенности — ведь любая модель есть лишь приближение к реальности.

Простота — это не минимализм, а четкое различение необходимого и случайного. Вместо того чтобы стремиться к полной фотореалистичности, следует сосредоточиться на моделировании ключевых акустических характеристик, определяющих функциональность пространства. Истинная элегантность заключается в создании системы, способной адаптироваться к различным условиям и задачам, оставаясь при этом понятной и прозрачной.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10778.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-13 02:43