畅游元宇宙，连音画不匹配那还算VR？Meta最近就盯上了这个问题。｜人工智能企业在找落地场景？--智能技术企业科技信用评级共识体系发布会7月2日给你解答！
一提到AR、VR体验，声音体验都是最重要的一环。
无论是在元宇宙的party上狂欢，还是戴着增强现实 (AR) 眼镜在客厅看家庭电影，声效对用户的沉浸式体验都至关重要。
这不，Meta AI与Meta Reality Lab的音频专家联手，并与德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员合作，共同推出三个开源模型，用于对视频中人声和环境声的同步解析。
「我们正尝试建立这样的MR与VR场景，我们相信人工智能将为每个沉浸式环境提供相匹配的音质」他们说。
人体所处的物理环境不同，人耳所感知的声觉效果也不同。
例如，音乐会在大型场地和客厅的声音有很大的不同。这是因为物理空间的几何形状、该区域的材料和表面，以及声音来自何处的接近度，都影响了我们听到音频的方式。
因此，就需要AI模型来了解我们的环境信息，从而对声觉与视觉信息进行匹配。
Meta的这项研究主要包括三个模型，分别是视觉声觉匹配模型（Visual Acoustic Matching model）、基于视觉的去混响模型（Visually-Informed Dereverberation）、音视频分离模型（Visual Voice）。
同时，这次研究成果还在CVPR 2022论坛上发表5分钟演讲，这也就是TOP5含金量的论文才有这待遇。
首先，视觉声觉匹配模型可将视频中的音频转换为目标环境中的声觉效果，给定目标环境的图像和源音频的波形，模型就可以重新合成音频以匹配目标房间的声学。
然后就是我们基于视觉的音频去混响模型 (VIDA)，它可根据观察到的声音和视觉场景来学习消除混响。
而Visual Voice模型则可跨模型将视频中的音频与视频分离。
下面是这些模型的具体操作流程。
视觉和声音的完美盛宴
众所周知，音频与场景不一致的视频，会十分损伤我们的感知。
在过去，从不同的环境中获取音频和视频，并进行匹配，一直是一个挑战。
声学仿真模型可用于生成房间脉冲响应，以重新创建房间的声学效果，但这只有在几何形状（通常以 3D 网格的形式）和空间的材料属性已知的情况下才能完成。不过，在大多数情况下，这些信息是无从获取的。
当然，我们也可以仅根据在特定房间中捕获的音频来估计声学特性，但通过这种方式，只能获取十分有限的声学信息，而且通常不会产生很好的结果。
为了解决这些挑战，研究人员创建了一个自监督的视觉声学匹配模型，称为AViTAR。
