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Conv1d
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Transformer 模型从稀疏输入重建音频空间化数据
研究人员开发了 HRIR-Former,这是一种新颖的时域 Transformer 模型,旨在从稀疏测量中重建任意方向的头部相关脉冲响应 (HRIR)。与通常在频域操作或依赖最小相位假设的先前方法不同,HRIR-Former 直接在时域中重建 HRIR,避免了潜在的时间保真度和空间连续性下降。该模型结合了正弦空间特征、Conv1D 精炼模块以及用于双耳时间差和水平差的辅助头,在 SONICOM 数据集上的性能优于现有技术。
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EEG基础模型跨架构和任务进行基准测试
研究人员对EEG基础模型的通道适应性方法进行了系统性基准测试,评估了五种模型、五个任务和两种训练制度下的四种技术。研究发现,最佳适应方法取决于具体的模型架构。值得注意的是,一个拥有500万参数的小型模型CBraMod,在大多数数据集上的表现与多达31倍大的模型相当甚至更优。