NeurIPS 2024 | DARNet：基于EEG的听觉注意力检测新方法

文章预览

近期安徽大学生物信息感知与人机交互团队联合清华大学提出了一种双重注意力精炼网络的听觉注意力检测方法，相关成果被NeurIPS 2024接收，论文第一作者为安徽大学计算机科学与技术学院 2021级本科生 严盛。 论文题目： DARNet: Dual Attention Refinement Network with Spatiotemporal Construction for Auditory Attention Detection 论文作者： 严盛（本科生）、范存航、张宏玉、杨小可、陶建华、吕钊 作者单位 ： 安徽大学、清华大学 论文地址： http://arxiv.org/abs/2410.11181 开源代码： https://github.com/fchest/DARNet.git   1      研究背景 在日常生活中，如鸡尾酒会等嘈杂环境中，人类能够专注于某个特定说话者，这种“听觉注意力”的背后依赖于大脑对外部声音的选择性处理能力。听觉注意力检测（Auditory Attention Detection, AAD）技术通过分析脑电图（EEG）信号，尝试模拟这一能力，从 ………………………………