Binaural hearing is one of the principal mechanisms enabling the localization of sound sources in space. In addition, binaural hearing also significantly improves the ability to detect signals in noise. Humans can detect interaurally anti-phasic tones in masking noise at sound levels 15 dB below the detection threshold of the equivalent in-phase tones. Intermediate thresholds result from detecting tones in noise with an interaural time difference (ITD). The ITD dependence has been most accurately accounted for by models using an internal delay-line mechanism. The delay lines, or an equivalent mechanism, however, have not been found in mammals. Alternative coding principles that do not include delay lines can explain many aspects of sound localization but have failed to account for some of the available data on binaural detection. By employing the complex-valued correlation coefficient, we show that a minimum assumption model can explain the outcome of a wide range of binaural detection experiments. The proposed mechanism requires fewer degrees of freedom when compared to delay-line models while arguably improving compatibility with mammalian physiology. The study also shows that the 2-dimensional acoustic feature space of complex correlation coefficients is at the same time a perceptually uniform space for binaural detection.


翻译:此外,二进制听力还大大提高了探测噪音信号的能力; 人可以在低于等效中端音端的检测临界值的15分B中,在声音下15分B分级中检测到阻隔噪声中,检测到隔热源的主要机制之一; 通过使用内部延迟线机制(ITD)的模型最准确地计算出ITD依赖性; 但是,哺乳动物没有找到延迟线或类似机制; 不包括延迟线的替代编码原则可以解释声音定位的许多方面,但却没有说明二进制检测的某些可用数据。我们通过使用复杂估价的关联系数,表明一个最低假设模型可以解释一系列广泛的双进制检测实验的结果。 拟议的机制要求与延迟线模型相比的自由程度要少一些,同时可以说明与哺乳动物生理学的兼容性。 该项研究还表明,复合相关系数的二维空间空间同步空间测量空间测量空间测量空间的硬度在同一个时间点上。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICLR-2020】网络反卷积,NETWORK DECONVOLUTION
专知会员服务
38+阅读 · 2020年2月21日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2018年11月15日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
Arxiv
9+阅读 · 2021年3月3日
Arxiv
20+阅读 · 2020年6月8日
Precise Detection in Densely Packed Scenes
Arxiv
3+阅读 · 2019年4月8日
Arxiv
3+阅读 · 2018年6月14日
VIP会员
相关VIP内容
【ICLR-2020】网络反卷积,NETWORK DECONVOLUTION
专知会员服务
38+阅读 · 2020年2月21日
相关资讯
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2018年11月15日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员