論文の概要: TAnet: A New Temporal Attention Network for EEG-based Auditory Spatial Attention Decoding with a Short Decision Window

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05819v1
• Date: Thu, 11 Jan 2024 10:36:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-12 15:16:31.781285
• Title: TAnet: A New Temporal Attention Network for EEG-based Auditory Spatial Attention Decoding with a Short Decision Window
• Title（参考訳）: tanet : 短い決定窓を持つ脳波に基づく聴覚空間注意デコードのための新しい時間的注意ネットワーク
• Authors: Yuting Ding, Fei Chen
• Abstract要約: 聴取者の話者に対する注意方向を決定するために、聴覚空間注意検出(ASAD)を用いる。 本研究では、終端から終端までの時間的注意ネットワーク(TAnet)が導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4299610499501387
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Auditory spatial attention detection (ASAD) is used to determine the direction of a listener's attention to a speaker by analyzing her/his electroencephalographic (EEG) signals. This study aimed to further improve the performance of ASAD with a short decision window (i.e., <1 s) rather than with long decision windows in previous studies. An end-to-end temporal attention network (i.e., TAnet) was introduced in this work. TAnet employs a multi-head attention (MHA) mechanism, which can more effectively capture the interactions among time steps in collected EEG signals and efficiently assign corresponding weights to those EEG time steps. Experiments demonstrated that, compared with the CNN-based method and recent ASAD methods, TAnet provided improved decoding performance in the KUL dataset, with decoding accuracies of 92.4% (decision window 0.1 s), 94.9% (0.25 s), 95.1% (0.3 s), 95.4% (0.4 s), and 95.5% (0.5 s) with short decision windows (i.e., <1 s). As a new ASAD model with a short decision window, TAnet can potentially facilitate the design of EEG-controlled intelligent hearing aids and sound recognition systems.
• Abstract（参考訳）: 聴覚空間注意検出(ASAD)は、脳波(EEG)信号を解析することにより、聴取者の話者に対する注意方向を決定するために用いられる。 本研究は,asadの性能をさらに向上させることを目的としており,これまでの研究では,長い決定窓ではなく,短い決定窓 (<1s) を用いた。 本研究では、終端から終端までの時間的注意ネットワーク(TAnet)が導入された。 TAnetはマルチヘッドアテンション(MHA)機構を採用しており、収集されたEEG信号の時間ステップ間の相互作用をより効果的に捉え、対応する重みをこれらのEEG時間ステップに効率的に割り当てることができる。 CNN法や最近のASAD法と比較して、TAnetは92.4% (決定窓0.1 s)、94.9% (0.25 s)、95.1% (0.3 s)、95.4% (0.4 s)、95.5% (0.5 s)の短い決定窓(すなわち <1 s)で、KULデータセットの復号性能を改善した。 短い決定窓を持つ新しいasadモデルとして、tanetは脳波制御された知的補聴器と音響認識システムの設計を容易にする可能性がある。

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