In natural auditory environments, acoustic signals originate from the temporal superimposition of different sound sources. The problem of inferring individual sources from ambiguous mixtures of sounds is known as blind source decomposition. Experiments on humans have demonstrated that the auditory system can identify sound sources as repeating patterns embedded in the acoustic input. Source repetition produces temporal regularities that can be detected and used for segregation. Specifically, listeners can identify sounds occurring more than once across different mixtures, but not sounds heard only in a single mixture. However, whether such a behaviour can be computationally modelled has not yet been explored. Here, we propose a biologically inspired computational model to perform blind source separation on sequences of mixtures of acoustic stimuli. Our method relies on a somatodendritic neuron model trained with a Hebbian-like learning rule which can detect spatio-temporal patterns recurring in synaptic inputs. We show that the segregation capabilities of our model are reminiscent of the features of human performance in a variety of experimental settings involving synthesized sounds with naturalistic properties. Furthermore, we extend the study to investigate the properties of segregation on task settings not yet explored with human subjects, namely natural sounds and images. Overall, our work suggests that somatodendritic neuron models offer a promising neuro-inspired learning strategy to account for the characteristics of the brain segregation capabilities as well as to make predictions on yet untested experimental settings.
翻译:在自然听觉环境中,声学信号来自不同声音源的暂时叠加效应。 从模糊声音混合物中推断出单个来源来源的问题被称为盲源分解。 人类实验显示, 听觉系统可以辨别声音源, 作为声学输入中嵌入的重复模式。 源的重复产生时间规律, 可以检测并用于隔离。 具体地说, 听众可以辨别不同混合物之间不止一次发生的声音, 但不只是在单一混合物中听到声音。 但是, 还没有探索这种行为是否可以以模拟方式进行计算。 在这里, 我们提议了一个生物启发的计算模型, 用来对声学刺激的混合物序列进行盲源分离。 我们的方法依靠的是用像赫伯语一样的学习规则来训练的感化体系神经神经模型。 具体地说, 我们模型的分解能力令人想起人类在各种实验环境中的性能特征, 包括合成自然特性。 此外, 我们把研究范围扩大到对神经学特性的盲源设置进行盲源分解。 我们的神经学模型的特性分析, 也建议用一种有希望的神经学的模型来研究, 研究, 研究, 以研究 以研究 研究 研究 研究 研究 的 研究 研究 研究 的 的 研究 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 和 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的