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J-GLOBAL ID：202002211450298837   整理番号：20A0900773

深い音響解析によるシーンを意識したオーディオレンダリング【JST・京大機械翻訳】

Scene-Aware Audio Rendering via Deep Acoustic Analysis

著者 (5件)： Tang Zhenyu (University of Maryland) ,  Bryan Nicholas J. (Adobe Research) ,  Li Dingzeyu (Adobe Research) ,  Langlois Timothy R. (Adobe Research) ,  Manocha Dinesh (University of Maryland)
資料名： IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics  (IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics)
巻： 26  号： 5  ページ： 1991-2001  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0715A  ISSN： 1077-2626  CODEN： ITVGEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 商品デバイスを用いて実世界の部屋の音響特性を捉えるための新しい方法を示し,仮想モデルを用いて類似の探測源を生成するために捕捉された特性を用いた。実世界の部屋の捕捉された音響と近似的な幾何学的モデルを与えて,その音響材料特性を推定するための新しい学習ベースの方法を提示した。この手法は,記録されたオーディオから部屋の残響時間と等化を推定する深いニューラルネットワークに基づいている。これらの推定値を用いて,新しい材料最適化目的を用いて室内残響に関連する材料特性を計算した。対話型幾何学的音響伝搬を用いて音声レンダリングに対する推定音響材料特性を用い,多くの実世界シナリオにおける性能を強調した。また,記録された音とレンダリングされたオーディオの間の知覚類似性を評価するために,ユーザ研究を行った。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音波伝搬 ,  最適化 ,  残響 ,  学習 ,  *音響 ,  ニューラルネットワーク ,  近似法 ,  音響特性 ,  音響材料 ,  *オーディオ機器 ,  *音響分析 ,  推定量 ,  *レンダリング
準シソーラス用語： 材料特性 ,  残響時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 音響解析 ,  シーン ,  意識 ,  オーディオ ,  レンダリング