用于听觉工作记忆的通用闭环预测编码框架
声音
2025-03-18 v1 人工智能
音频与语音处理
摘要
听觉工作记忆对各种日常活动至关重要，如语言习得和对话。它涉及对环境信息不再存在时的临时存储与操作。尽管在神经科学和认知科学中已得到广泛研究，但其在神经网络中的建模研究仍然有限。为填补这一空白，我们提出了一个基于闭环预测编码范式的通用框架，用于执行短时听觉信号记忆任务。该框架在两个广泛使用的环境声音和语音基准数据集上进行了评估，展示了跨数据集的高度语义相似性。
引用
@article{arxiv.2503.12506,
title = {A General Close-loop Predictive Coding Framework for Auditory Working Memory},
author = {Zhongju Yuan and Geraint Wiggins and Dick Botteldooren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.12506},
year = {2025}
}