論文の概要: DARNet: Dual Attention Refinement Network with Spatiotemporal Construction for Auditory Attention Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11181v2
• Date: Mon, 18 Nov 2024 16:25:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:30:07.568790
• Title: DARNet: Dual Attention Refinement Network with Spatiotemporal Construction for Auditory Attention Detection
• Title（参考訳）: DARNet:聴覚注意検出のための時空間構成付きデュアルアテンションリファインメントネットワーク
• Authors: Sheng Yan, Cunhang fan, Hongyu Zhang, Xiaoke Yang, Jianhua Tao, Zhao Lv,
• Abstract要約: 聴覚注意検出(AAD)アプローチは、脳波信号などの脳信号を分析して、出席者を特定する。 これらの課題に対処するために,DARNet 構築モジュール,デュアルアテンション改善モジュール,機能融合時・モジュールからなる DARNet を提案する。 実験の結果,DARNetは最先端モデルと比較して平均分類精度が0.1sで5.9%,1sで4.6%,DTUデータセットで2sで3.9%向上していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.439481691814706
• License:
• Abstract: At a cocktail party, humans exhibit an impressive ability to direct their attention. The auditory attention detection (AAD) approach seeks to identify the attended speaker by analyzing brain signals, such as EEG signals. However, current AAD algorithms overlook the spatial distribution information within EEG signals and lack the ability to capture long-range latent dependencies, limiting the model's ability to decode brain activity. To address these issues, this paper proposes a dual attention refinement network with spatiotemporal construction for AAD, named DARNet, which consists of the spatiotemporal construction module, dual attention refinement module, and feature fusion \& classifier module. Specifically, the spatiotemporal construction module aims to construct more expressive spatiotemporal feature representations, by capturing the spatial distribution characteristics of EEG signals. The dual attention refinement module aims to extract different levels of temporal patterns in EEG signals and enhance the model's ability to capture long-range latent dependencies. The feature fusion \& classifier module aims to aggregate temporal patterns and dependencies from different levels and obtain the final classification results. The experimental results indicate that compared to the state-of-the-art models, DARNet achieves an average classification accuracy improvement of 5.9\% for 0.1s, 4.6\% for 1s, and 3.9\% for 2s on the DTU dataset. While maintaining excellent classification performance, DARNet significantly reduces the number of required parameters. Compared to the state-of-the-art models, DARNet reduces the parameter count by 91\%. Code is available at: https://github.com/fchest/DARNet.git.
• Abstract（参考訳）: カクテルパーティーでは、人間は注意を向ける印象的な能力を示します。 聴覚注意検出(AAD)アプローチは、脳波信号などの脳信号を分析して、出席者を特定する。 しかし、現在のAADアルゴリズムは、脳波信号内の空間分布情報を見落とし、長期の潜伏依存性をキャプチャする能力がなく、モデルの脳活動の復号化能力を制限している。 そこで本稿では, 時空間構築モジュールDARNet, 対時空間構築モジュールDARNet, 対時空間構築モジュールDARNet, 対時空間構築モジュールDARNet, 対時空間構築モジュールDAR, 対時空間構築モジュールDARNet, 対時空間構築モジュールDARNetを提案する。 具体的には,脳波信号の空間分布特性を捉えることで,より表現力の高い時空間特徴表現を構築することを目的としている。 デュアルアテンションリファインメントモジュールは、脳波信号の時間パターンの異なるレベルを抽出し、長期の潜伏依存関係をキャプチャするモデルの能力を高めることを目的としている。 Feature fusion \& Classifierモジュールは、時間的パターンと依存関係を異なるレベルから集約し、最終的な分類結果を得ることを目的としている。 実験の結果,DARNetは最先端モデルと比較して,0.1sでは5.9\%,1sでは4.6\%,DTUデータセットでは2sでは3.9\%の平均分類精度の向上を達成した。 優れた分類性能を維持しながら、DARNetは必要なパラメータの数を大幅に削減する。 最先端モデルと比較して、DARNetはパラメータの数を91\%削減する。 コードは、https://github.com/fchest/DARNet.git.comで入手できる。

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