Apr, 2021

迭代对比学习的无监督声音定位

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TL;DR本文提出了一种无需数据注释的迭代对比学习框架，用于声音定位任务，在图像中预测的定位结果和从音频信号中推断的语义关系被用作伪标签，并通过迭代策略逐渐促进声源的定位。实验结果表明，该框架在声音定位任务上表现良好，优于现有的无监督和弱监督方法。
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发现论文，激发创造
  • 学习在视觉场景中定位声源

    本文提出一种新颖的无监督学习算法，可以通过观察声音和视觉场景对来仅仅聚焦声音源，在仅仅几个监督的情况下可以有效地纠正错误的结论并定位声音源.

    Mar, 2018

  • 弱监督音视频来源定位的深入探究

    本文提出了一种新的视听源定位方法，通过扩展音频图片嵌入的训练数据以及采用新的评估方法来解决定位不准确和过拟合的问题。

    Aug, 2022

  • 学习在视觉场景中定位声源：分析与应用

    本项研究提出一种基于双流网络的无监督算法，用于在视觉场景中定位声源，并针对该算法所存在的误差问题通过半监督学习进行修正，从而增强了算法的可靠性和泛化性。

    Nov, 2019

  • 基于语义相似样本更好地学习声音定位

    本文的目标是在视觉场景中定位声源。我们的研究发现，之前的视听学习将语义匹配的音视频信息错误地分为负例，我们的方法直接将这些 “硬正例” 与响应图纳入对比学习目标，证明在 VGG-SS 和 SoundNet-Flickr 测试集上表现优异。

    Feb, 2022

  • 简单实现的视觉声音定位

    本文提出了一种名为 EZ-VSL 的简单而有效的无监督音频 - 视觉源定位方法，旨在识别视频中的可见声源，其采用对齐音频和视觉空间的方法来实现，在 Flickr SoundNet 和 VGG-Sound Source 数据集上均取得了良好的表现，特别是在 CIoU 方面从 76.80% 提高到了 83.94%。

    Mar, 2022

  • 基于自监督视听匹配的区分性声音目标定位

    本研究提出了一种两阶段学习框架，利用单一场景下的候选声音定位结果来学习鲁棒的对象表示，并通过引用预学习的对象知识生成了类感知对象本地化映射，在各种混音声音场景下选择声音和视觉对象类别分布的匹配，其中视听一致性被视为自我监督信号。实验结果表明，我们的模型在过滤无声对象和指出不同类别声音对象位置方面优于其他方法。

    Oct, 2020

  • 基于音视频对应的自监督目标检测

    本文提出了一种基于音视频数据的无监督学习目标检测器的方法，采用自监督框架和对比目标优化设计，实现了不用监督方法到非常好的检测效果，还可以泛化扩展到包括乐器、飞机和猫等生活常见物体的检测。

    Apr, 2021

  • 艰难的方式本地化视觉音效

    本文主要讲述了如何通过训练神经网络来定位视频中可见的声源，采用对图像难样本强化学习的方法以提升定位精度。同时，作者还介绍了一个新的数据集 VGG-Sound Source benchmark，并展示了该算法在其上的最先进性能。

    Apr, 2021

  • 通过概率空间建模的自监督神经音频视觉声源定位

    该论文介绍了一种利用 360 度图像和多通道音频信号的自监督训练方法来训练深度神经网络以区分多个声源对象的系统，旨在解决自主机器人理解周围环境的问题。

    Jul, 2020

  • 自监督预测学习：一种无需负样本的视觉场景声源定位方法

    本文提出了自监督预测学习 (SSPL) 方法，通过显式正样本挖掘以实现声音定位，将声音来源与视频帧的两个增强视图相结合，并引入了预测编码模块以帮助 SSPL 逐步聚焦目标对象和有效降低正向对难度。实验结果表明，SSPL 在两个标准的声音定位基准测试中优于现有最佳方法，在 SoundNet-Flickr 上将 cIoU 和 AUC 分别提高了 8.6％和 3.4％。

    Mar, 2022