| Texto completo | |
| Autor(es): |
Passos, Leandro A.
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Papa, Joao Paulo
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Hussain, Amir
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Adeel, Ahsan
Número total de Autores: 4
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | Neurocomputing; v. 527, p. 8-pg., 2023-01-20. |
| Resumo | |
Despite the recent success of machine learning algorithms, most models face drawbacks when consider-ing more complex tasks requiring interaction between different sources, such as multimodal input data and logical time sequences. On the other hand, the biological brain is highly sharpened in this sense, empowered to automatically manage and integrate such streams of information. In this context, this work draws inspiration from recent discoveries in brain cortical circuits to propose a more biologically plausible self-supervised machine learning approach. This combines multimodal information using intra-layer modulations together with Canonical Correlation Analysis, and a memory mechanism to keep track of temporal data, the overall approach termed Canonical Cortical Graph Neural networks. This is shown to outperform recent state-of-the-art models in terms of clean audio reconstruction and energy efficiency for a benchmark audio-visual speech dataset. The enhanced performance is demonstrated through a reduced and smother neuron firing rate distribution. suggesting that the proposed model is amenable for speech enhancement in future audio-visual hearing aid devices.(c) 2022 The Author(s). Published by Elsevier B.V. This is an open access article under the CC BY license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). (AU) | |
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| Processo FAPESP: | 19/07665-4 - Centro de Inteligência Artificial |
| Beneficiário: | Fabio Gagliardi Cozman |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Programa eScience e Data Science - Centros de Pesquisa Aplicada |
| Processo FAPESP: | 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria |
| Beneficiário: | Francisco Louzada Neto |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs |
| Processo FAPESP: | 17/02286-0 - Modelos probabilísticos para detecção de perdas comerciais |
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| Processo FAPESP: | 19/18287-0 - Gestão de Florestas Urbanas em Tempo Real Utilizando Aprendizado de Máquina |
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| Processo FAPESP: | 18/21934-5 - Estatística de redes: teoria, métodos e aplicações |
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