A Bayesian computational basis for auditory selective attention using head rotation and the interaural time-difference cue
Notice bibliographique
Résumé
The process of resolving mixtures of several sounds into their separate individual streams is known as auditory scene analysis and it remains a challenging task for computational systems. It is well-known that animals use binaural differences in arrival time and intensity at the two ears to find the arrival angle of sounds in the azimuthal plane, and this localization function has sometimes been considered sufficient to enable the un-mixing of complex scenes. However, the ability of such systems to resolve distinct sound sources in both space and frequency remains limited. The neural computations for detecting interaural time difference (ITD) have been well studied and have served as the inspiration for computational auditory scene analysis systems, however a crucial limitation of ITD models is that they produce ambiguous or "phantom" images in the scene. This has been thought to limit their usefulness at frequencies above about 1khz in humans. We present a simple Bayesian model and an implementation on a robot that uses ITD information recursively. The model makes use of head rotations to show that ITD information is sufficient to unambiguously resolve sound sources in both space and frequency. Contrary to commonly held assumptions about sound localization, we show that the ITD cue used with high-frequency sound can provide accurate and unambiguous localization and resolution of competing sounds. Our findings suggest that an "active hearing" approach could be useful in robotic systems that operate in natural, noisy settings. We also suggest that neurophysiological models of sound localization in animals could benefit from revision to include the influence of top-down memory and sensorimotor integration across head rotations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».