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dcase 2024声音事件本地化和检测挑战
声音事件的定位和检测（SELD）任务包括对不同类型的声学事件进行分类，同时将它们定位在3D空间中。在以前的《 Challenge》中，本地化等于预测AR-竞争对手的方向（DOA），而今年的挑战还涉及估计相对于麦克风阵列的距离。音频记录可以以两种格式使用：一阶Ambisonics（FOA），它结合了来自32个麦克风的记录，或来自四面体麦克风阵列（MIC）的4通道记录。近年来，大多数提交挑战的系统都使用了以前的格式，而后者的探索较少。在本报告中，我们关注如何更好地利用麦克风记录中的信息。具有相变（GCC-PHAT）[1]与光谱音频特征相结合的广义互相关是麦克风阵列大多数SELD方法的基础。频谱特征包含有关哪种类型的声音事件有效的重要提示，而GCC-PHAT的目的是提取麦克风对之间的到达时间差异（TDOA）。鉴于阵列的几何形状，可以将TDOA测量值映射到DOA。然而，GCC-Phat已知与噪声和混响有关[2]。GCC-PHAT也可能失败
使用IoT
音频隐肌是一种将数据隐藏在WAV，MIDI，AVI，MPEG和MP3文件的音频文件中的技术。音频文件已充当秘密通信多媒体文件（文本，图像，音频和视频）的封面。最不重要的位算法（LSB）是音频隐肌的标准和传统算法。使用LSB算法隐藏在WAV的音频文件中的文本文件中。由组织内部或外部交换了由此产生的Stego音频文件，以促进具有安全性和不可识别性的远程诊断。将音频隐身与物联网合并，以机密性和完整性增强了医疗记录中的安全沟通。使用归一化的互相关测量盖子和Stego Audios中的相似性。平均平方误差（MSE），峰值信号噪声比（PSNR）和位错误率（BER）性能指标评估封面音频和Stego音频文件中的失真。使用远程医疗模型的IoT使用IoT的音频隐身术超过了Stego Audio清晰度，平均PSNR为34.5dB，较低的BER为0.00035。
用于多模态学习的多路多模态 Transformer
多模态学习研究的核心在于有效利用多模态之间的融合表示。然而，现有的双向跨模态单向注意力只能利用从一个源到一个目标模态的模态间相互作用。在模态数量有限且交互方向固定的情况下，这确实无法释放多模态融合的全部表达能力。在本文中，提出了多路多模态变换器（MMT），通过单个块而不是多个堆叠的跨模态块同时探索每个模态的多路多模态互相关。MMT 的核心思想是多路多模态注意力，其中利用多种模态来计算多路注意张量。这自然有利于我们开发全面的多对多多模态交互路径。具体而言，多路张量由多个相互连接的模态感知核心张量组成，这些核心张量由模态内交互组成。此外，张量收缩操作用于研究不同核心张量之间的模态间依赖关系。本质上，我们基于张量的多路结构允许将 MMT 轻松扩展到与任意数量的模态相关的情况。以 MMT 为基础，进一步建立分层网络，以递归方式将低级多路多模态交互传输到高级交互。实验表明，MMT 可以实现最先进或相当的性能。
CTFN：利用耦合翻译融合网络进行多模态情绪分析的分层学习
多模态情感分析是一个具有挑战性的研究领域，它致力于多种异构模态的融合。主要的挑战是在多模态融合过程中会出现一些模态缺失的情况。然而，现有的技术需要所有模态作为输入，因此对预测时间上的缺失模态很敏感。在本文中，耦合翻译融合网络（CTFN）首次被提出通过耦合学习来建模双向相互作用，确保了对缺失模态的鲁棒性。具体来说，我们提出了循环一致性约束来提高翻译性能，允许我们直接丢弃解码器而只包含 Transformer 的编码器。这可以帮助建立一个更轻量的模型。由于耦合学习，CTFN 能够并行进行双向跨模态互相关。基于 CTFN，进一步建立了分层架构以利用多个双向翻译，与传统翻译方法相比，可实现双多模态融合嵌入。此外，卷积块用于进一步突出这些翻译之间的显式交互。为了进行评估，我们在两个多模态基准上对 CTFN 进行了验证，并进行了广泛的消融研究。实验表明，所提出的框架实现了最先进的或通常具有竞争力的性能。此外，在考虑缺失模态时，CTFN 仍然保持稳健性。
药物样EP300/CREBBP乙酰转移酶抑制剂的比较分析
图3。（a）用于1-3的细胞分析的示意图。（b）用1-3处理后从MCF -7细胞中提取的组蛋白的蛋白质分析。每种凝胶的左车道对应于媒介物处理的对照，然后是浓度五倍增加1、2或3（8、40、200、1000、5000 nm）的细胞。暴露时间在每个组蛋白乙酰化标记中相同。（c）在NCI-60细胞线筛选中用1-3处理细胞引起的热图描绘生长。（d）通过1-3对NCI-60抑制作用的互相关分析，溴结构域抑制剂（E）组蛋白H3 N末端的序列表明乙酰化位点和负责修饰的KAT。EP300/CREBBP调节的K18AC颜色为红色。（F）组蛋白H3乙酰化的定量LC-MS分析。值对应于观察到的归一化强度，该强度的组蛋白肽含有从用3处理的细胞分离的指定修饰，其信号的未处理细胞的信号等于100％。在所有情况下，都使用了单一修饰的肽的强度，除K14AC外，其值均来自单一和双重修饰的K14AC肽的总和（2 ND修改：K9ME1，K9ME2，K9ME2或K9ME3）。值表示n = 3个生物学重复的平均值。
打开或关闭耳鸣
研究表明，听力损失显着导致耳鸣，但仅凭它并不能完全解释其发生的情况，因为许多听力损失的人没有耳鸣。为了确定耳鸣产生的次要因素，我们检查了一个独特的数据集，该数据集的慢性耳鸣的个体的个体，他们经历了耳鸣的波动。将健康对照的EEG 与报告在某些日子里感知耳鸣的参与者的脑电图进行了比较，但其他日子没有耳鸣。 脑电图数据表明，耳鸣发作与胸前扣带回皮层中的theta活性增加有关，并降低了骨前扣带回皮层和听觉皮层之间的theta功能连通性。 此外，从背扣带回皮层到前扣带回皮层的α有效连通性增加。 当不感知耳鸣时，健康对照的差异包括雌雄前扣带回皮层的α效率增加，并提高了前扣带回皮层和听觉皮层之间的α连通性。 这表明耳鸣是由涉及theta前扣带回皮层中theta活性增加的开关引起的，并降低了果质前扣带回皮层和听觉皮层之间的theta连接性，从而导致theta-gamma跨频率互相关的theta-gamma互相关，从而使tinnnitus corportinnnitus sorpinnnitus sorpins corpor。 背扣带回皮层的α活性增加与困扰相关。与报告在某些日子里感知耳鸣的参与者的脑电图进行了比较，但其他日子没有耳鸣。脑电图数据表明，耳鸣发作与胸前扣带回皮层中的theta活性增加有关，并降低了骨前扣带回皮层和听觉皮层之间的theta功能连通性。此外，从背扣带回皮层到前扣带回皮层的α有效连通性增加。当不感知耳鸣时，健康对照的差异包括雌雄前扣带回皮层的α效率增加，并提高了前扣带回皮层和听觉皮层之间的α连通性。这表明耳鸣是由涉及theta前扣带回皮层中theta活性增加的开关引起的，并降低了果质前扣带回皮层和听觉皮层之间的theta连接性，从而导致theta-gamma跨频率互相关的theta-gamma互相关，从而使tinnnitus corportinnnitus sorpinnnitus sorpins corpor。背扣带回皮层的α活性增加与困扰相关。相反，在遗前扣带回皮层中增加的α活性可以通过增强与听觉皮层的theta连接来瞬时抑制幻影。这种机制与慢性神经性疼痛相似，并通过促进前扣带回皮层的α活性来提示耳鸣的潜在治疗方法，并通过药理或神经调节方法降低前扣带回皮层的α活性。
基于Cepstrum的干涉显微镜（CIM）用于定量相成像
摘要：提出了一种用于编码对相干显微镜中成像样品的复杂幅度场进行编码的通用方法，其中不需要对两个干涉梁中的任何一个限制。因此，成像梁通常可以与任何其他复杂振幅分布，尤其是考虑两个正交方向的任何其他复合幅度分布，尤其是自身的相干和移位版本。复杂的场值是通过一种新型基于Cepstrum的算法（称为空间移动Cepstrum（SSC））基于对象场频谱的互相关项的加权减法而被称为空间转移的CEPSTRUM（SSC），此外，除了从Holograper and Interviental的组合中，一项均具有一定的信息（一个范围）（一个范围）（一个范围）（一个范围）（一个范围），该效率是一份逐步播放的一部分（一个）。干涉梁移动1像素。结果，由于检索了该过程中涉及的三个干涉场的复杂幅度，因此视野的三倍。对此方法的概念验证验证，称为基于CEPSTRUM的干涉显微镜（CIM），考虑了考虑使用外轴全息构型，用于检索在紧凑的QUASIC-CASI-COMON-COMON-COMPOCT QUASIC-COMPONT QUASIC-COMPONT COMPLITACH PATER仪中的交叉相关性。包括不同类型的相样品的实验结果（包括分步校准和演示的分辨率测试目标以及固定的生物样本）。
改变触觉反馈收益对平衡的影响由感觉冲突估算
抽象轻轻接触实心物体会减少姿势摇摆。在这里，我们确定人为修改触觉反馈以达到平衡的效果。参与者闭着眼睛站着，轻轻地抓住了一个与身体摇摆同步移动的杂志，以系统地增强或减弱+2至2之间的反馈增益，分别对应于与身体相同或相反方向的运动。这种干预对姿势摇摆有系统的影响，姿势摇摆表现出不对称的U形功能，相对于触觉反馈增益。旋转在零增益周围的最小值，对应于静态对象。摇摆以低于-0.25的收益略有增加，但在+0.25以上的增长下大大增加。在+2时，大约是无接触条件的两倍。手和manipulandum之间的平均相互作用力在整个过程中保持<0.9 n，尽管它在极端增长下略有增加。在最少摇摆条件下，手部力和躯干位置之间的互相关最高，这表明更高质量的触觉反馈与更大的摇摆减少有关。我们使用反馈控制模型成功地复制了摇摆行为，该模型在触觉和本体感受信号之间的差异达到阈值时会减弱触觉反馈信号。我们的发现表明，中枢神经系统可以利用增强的触觉反馈来实现Bal-ance，但只有对自然反馈增益的变化相对较小。在健康的志愿者中，它比静态物体提供了最小的好处。触觉反馈是最佳的。
视觉 - 文本交叉模式融合，用于准确的视频字幕
摘要在本文中，我们介绍了基于视觉和文本数据的跨模式融合的新型端到端多模式字幕字幕框架。所提出的方法集成了模态意见模块，该模块使用互相关捕获视觉文本间模型的关系。此外，我们将时间关注集成到3D CNN获得的功能中，以使用面向任务的培训来学习视频中的上下文信息。此外，我们结合了一项辅助任务，该任务采用对比损失函数来增强模型的概括能力并促进对模式间关系和潜在语义的更深入的理解。任务涉及将视频转录的多模式代表与标题表示形式进行比较，从而促进了模型中改善的性能和知识转移。最后，变压器架构用于使用注意机制有效捕获和编码文本和视频信息之间的相互依赖性。在解码阶段，变压器允许模型在编码功能中关注相关元素，有效地捕获了长距离依赖性，并最终生成具有语义意义的字幕。在MSRVTT基准测试上进行的实验评估验证了提出的方法，该方法的实验方法分别达到了BLEU4，Rouge和流星得分分别为0.4408、0.6291和0.3082。与最先进的方法相比，所提出的方法显示出卓越的性能，在所考虑的三个指标中，性能的增长范围从1.21％到1.52％。
半径优化的高效模板匹配用于脑图像病变检测
摘要 — 为了快速自动诊断神经疾病，需要从体积磁共振成像 (MRI) 中计算机辅助检测脑损伤。模板匹配技术可以为脑损伤的自动定位提供满意的结果；然而，找到使模板和损伤相似度最大化的最佳模板大小仍然具有挑战性。这增加了算法的复杂性和对计算资源的要求，同时使用了三维 (3D) 模板处理大型 MRI 体积。因此，需要降低模板匹配的计算复杂度。在本文中，我们首先提出了一个数学框架，用于计算归一化互相关系数 (NCCC) 作为 MRI 体积和近似 3D 高斯模板之间的相似性度量，具有线性时间复杂度，而不是传统的基于快速傅里叶变换 (FFT) 的方法，其复杂度为，其中是图像中的体素数，是尝试的模板半径的数量。然后，我们提出一个数学公式来分析估计图像中每个体素的最佳模板半径，并计算具有位置相关最佳半径的 NCCC，从而将复杂度降低到。我们在一个合成和两个真实的多发性硬化症数据库上测试了我们的方法，并将其在病变检测中的性能与 FFT 和最先进的病变预测算法进行了比较。我们通过实验证明了所提出的方法在脑病变检测中的效率及其与现有技术相当的性能。索引术语 – 脑病变检测、计算复杂度、FFT、MRI、NCCC、模板匹配。