基于脑电图的仿耳蜗植入物语音分离方法
音频与语音处理
2026-02-02 v1 信号处理
摘要
我们提出了一种基于脑电图(EEG)派生注意力线索，用于指导仿耳蜗植入物(CI)增强以聚焦于注意力说话人的语音分离方法。注意力引导的网络通过轻量级融合层将音频混合信号与EEG特征融合，生成用于CI刺激的注意力源电图，并解决音频-only分离器的标签置换歧义问题。通过在训练期间变化线索质量的混合课程，提高了对降解注意力线索的鲁棒性，即使EEG-语音相关性适中，仍可实现稳定的性能提升。在多说话人条件下，该模型的信噪比改进高于音频-only电图基线，同时参数数量略小（167k vs. 171k）。在2 ms算法延迟和可比成本下，该方法凸显了将听觉和神经线索耦合用于认知自适应CI处理潜力的前景。
引用
@article{arxiv.2601.22260,
title = {Brain-Informed Speech Separation for Cochlear Implants},
author = {Tom Gajecki and Jonas Althoff and Waldo Nogueira},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.22260},
year = {2026}
}