探索声音的未来：学习神经声学场（NeurIPS 2022）

探索声音的未来：学习神经声学场（NeurIPS 2022）

Learning_Neural_Acoustic_FieldsOfficial code for "Learning Neural Acoustic Fields" (NeurIPS 2022)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/le/Learning_Neural_Acoustic_Fields

1、项目介绍

在NeurIPS 2022大会上被接受的“Learning Neural Acoustic Fields”项目，旨在利用深度学习捕捉环境中的动态声学信息。该项目引入了一种名为神经声学场（NAFs）的隐式表示法，以模拟物理场景中声音的传播方式。通过模型将声波传递视为线性时不变系统，NAFs能连续映射所有发射器和接收器位置对到神经脉冲响应函数，适用于任意声音处理。不仅如此，其还展示了在新位置预测声音传播的能力，并助力视觉学习。

2、项目技术分析

NAFs基于神经网络构建，能够实时计算场景中的声学特性，包括回声、空间感等。该项目代码实现虽未建模相位，但随机相位的采用与以往工作如Image2Reverb和Signal Agnostic Manifolds相似，确保了仅学习幅度信息的有效性。此外，项目提供了AAC-LC和Xiph-opus两种基线方法进行对比，便于评估性能。

3、项目及技术应用场景

• 虚拟现实：NAFs可以提升VR体验，使听者在虚拟环境中感受到真实的声音变化。
• 音频处理：用于增强现实场景中的音效渲染，比如调整房间内的声音效果。
• 视觉学习：研究发现NAFs的学习过程有助于稀疏视角下的物体识别任务。
• 3D场景重建：结合场景结构，NAFs可帮助从3D网格中提取场景信息。

4、项目特点

• 持续性：NAFs提供听众任意位置的声音渲染，支持动态场景。
• 适应性：对于任意声音源，NAFs都能计算相应的神经脉冲响应。
• 泛化能力：能在未经训练的新位置预测声学特性。
• 可视化：项目提供工具可视化解析NAF特征，包括声音强度分布和特征投影。

演示链接：

![](https://user-images.githubusercontent.com/15619682/158037642-6a5bd731-e45f-4eb1-b29f-60447acfb824.mp4)

如果你想进一步探索这个创新项目，你可以访问项目网站，下载代码并进行自己的实验。如果你的项目受益于这项技术，请引用相关的学术论文：

@article{luo2022learning,
  title={Learning neural acoustic fields},
  author={Luo, Andrew and Du, Yilun and Tarr, Michael and Tenenbaum, Josh and Torralba, Antonio and Gan, Chuang},
  journal={Advances in Neural Information Processing Systems},
  volume={35},
  pages={3165--3177},
  year={2022}
}

让我们一起探索声音的无限可能，开启智能声学的新篇章！

Learning_Neural_Acoustic_FieldsOfficial code for "Learning Neural Acoustic Fields" (NeurIPS 2022)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/le/Learning_Neural_Acoustic_Fields