論文の概要: A contrastive-learning approach for auditory attention detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18395v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 03:13:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:48:29.661304
• Title: A contrastive-learning approach for auditory attention detection
• Title（参考訳）: 聴覚的注意検出のためのコントラスト学習手法
• Authors: Seyed Ali Alavi Bajestan, Mark Pitt, Donald S. Williamson,
• Abstract要約: 本稿では,参加音声信号の潜在表現と対応する脳波信号との差を最小化するために,自己教師付き学習に基づく手法を提案する。 この結果と以前に公表した手法を比較し,検証セット上での最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.28441753596964
• License:
• Abstract: Carrying conversations in multi-sound environments is one of the more challenging tasks, since the sounds overlap across time and frequency making it difficult to understand a single sound source. One proposed approach to help isolate an attended speech source is through decoding the electroencephalogram (EEG) and identifying the attended audio source using statistical or machine learning techniques. However, the limited amount of data in comparison to other machine learning problems and the distributional shift between different EEG recordings emphasizes the need for a self supervised approach that works with limited data to achieve a more robust solution. In this paper, we propose a method based on self supervised learning to minimize the difference between the latent representations of an attended speech signal and the corresponding EEG signal. This network is further finetuned for the auditory attention classification task. We compare our results with previously published methods and achieve state-of-the-art performance on the validation set.
• Abstract（参考訳）: 複数音環境における会話の搬送は、音が時間と周波数に重なるため、1つの音源を理解するのが難しくなるため、より困難な作業の1つである。 脳波(EEG)を復号し,統計的あるいは機械学習技術を用いて音声ソースを同定することで,音声ソースの分離を支援する方法が提案されている。 しかし、他の機械学習問題と比較して限られた量のデータと、異なる脳波記録間の分散シフトは、より堅牢なソリューションを達成するために限られたデータを扱う自己教師付きアプローチの必要性を強調している。 本稿では,参加音声信号の潜在表現と対応する脳波信号との差を最小限に抑えるための,自己教師付き学習に基づく手法を提案する。 このネットワークは、聴覚的注意度分類タスクのためにさらに微調整される。 この結果と以前に公表した手法を比較し,検証セット上での最先端のパフォーマンスを実現する。

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