論文の概要: Extracting the Locus of Attention at a Cocktail Party from Single-Trial EEG using a Joint CNN-LSTM Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03957v1
• Date: Mon, 8 Feb 2021 01:06:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-09 15:55:13.157675
• Title: Extracting the Locus of Attention at a Cocktail Party from Single-Trial EEG using a Joint CNN-LSTM Model
• Title（参考訳）: 共同CNN-LSTMモデルを用いた単一軌道脳波からのコックテールパーティーにおける注意点抽出
• Authors: Ivine Kuruvila, Jan Muncke, Eghart Fischer, Ulrich Hoppe
• Abstract要約: 人間の脳は、複数の話者シナリオにおいて、特定の話者を干渉する話者から分離する際、非常によく機能する。 本稿では,聴覚の注意を喚起するために,結合畳み込みニューラルネットワーク(CNN)-長短期記憶(LSTM)モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1529342790344802
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human brain performs remarkably well in segregating a particular speaker from interfering speakers in a multi-speaker scenario. It has been recently shown that we can quantitatively evaluate the segregation capability by modelling the relationship between the speech signals present in an auditory scene and the cortical signals of the listener measured using electroencephalography (EEG). This has opened up avenues to integrate neuro-feedback into hearing aids whereby the device can infer user's attention and enhance the attended speaker. Commonly used algorithms to infer the auditory attention are based on linear systems theory where the speech cues such as envelopes are mapped on to the EEG signals. Here, we present a joint convolutional neural network (CNN) - long short-term memory (LSTM) model to infer the auditory attention. Our joint CNN-LSTM model takes the EEG signals and the spectrogram of the multiple speakers as inputs and classifies the attention to one of the speakers. We evaluated the reliability of our neural network using three different datasets comprising of 61 subjects where, each subject undertook a dual-speaker experiment. The three datasets analysed corresponded to speech stimuli presented in three different languages namely German, Danish and Dutch. Using the proposed joint CNN-LSTM model, we obtained a median decoding accuracy of 77.2% at a trial duration of three seconds. Furthermore, we evaluated the amount of sparsity that our model can tolerate by means of magnitude pruning and found that the model can tolerate up to 50% sparsity without substantial loss of decoding accuracy.
• Abstract（参考訳）: 人間の脳は、マルチスピーカーシナリオにおいて、特定のスピーカーを干渉するスピーカーから分離するのに非常によく機能します。 近年,聴覚場面に存在する音声信号と脳波(eeg)を用いて測定した聴者の皮質信号との関係をモデル化することにより,分離能力の定量的評価が可能となった。 これにより、ニューロフィードバックを補聴器に統合し、ユーザーの注意を推測し、出席する話者を強化することができる。 聴覚注意を推測するために一般的に用いられるアルゴリズムは、脳波信号にエンベロープなどの音声手がかりをマッピングする線形システム理論に基づいている。 本稿では,聴覚注意度を推定する共畳畳畳み込みニューラルネットワーク (CNN) - 長期短期記憶 (LSTM) モデルを提案する。 私達の共同CNN-LSTMモデルは入力として複数のスピーカーのEEG信号そして分光計を取り、スピーカーの1つへの注意を分類します。 61名の被験者からなる3つのデータセットを用いてニューラルネットワークの信頼性を評価し,各被験者がデュアルスピーカ実験を行った。 分析された3つのデータセットは、ドイツ語、デンマーク語、オランダ語の3つの異なる言語で提示された音声刺激に対応していた。 提案したCNN-LSTMモデルを用いて, 試行期間3秒で77.2%の中央解読精度を得た。 さらに,本モデルで許容できるスパース量をマグニチュードプルーニングにより評価し,デコード精度の大幅な低下を伴わずに最大50%のスパースを許容できることを確認した。

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