Οπτικοακουστική μοντελοποίηση προσοχής και πολυ-αισθητηριακή κατανόηση ακουστικής σκηνής

Abstract

Στη διατριβή αυτή μελετάται η δυνατότητα ανάπτυξης ενός μοντέλου οπτικοακουστικής προσοχής/εμφάνειας βασισμένου σε ευρήματα από συμπεριφορικά πειράματα, το οποίο προβλέπει τα σημεία εστίασης του ανθρώπινου ματιού σε μια δισδιάστατη οπτικοακουστική σκηνή. Η μελέτη αυτή πραγματοποιείται με δύο τρόπους: με τεχνικές επεξεργασίας σήματος και με βαθιά νευρωνικά δίκτυα. Όσον αφορά τις τεχνικές επεξεργασίας σήματος, διερευνώνται διάφορες τεχνικές σύμμειξης οπτικής και ακουστικής εμφάνειας με ήδη υπάρχοντα μοντέλα. Τα δημιουργούμενα οπτικοακουστικά μοντέλα επαληθεύονται τόσο με ευρήματα από συμπεριφορικά πειράματα, όσο και με δεδομένα οφθαλμοκινητικής παρακολούθησης αλλά και δεδομένα fMRI. Τα αποτελέσματα τόσο από τα συμπεριφορικά πειράματα όσο και από τα πειράματα με οφθαλμοκινητικά δεδομένα υποδεικνύουν ότι η οπτικοακουστική μοντελοποίηση βελτιώνει την επίδοση του συστήματος πρόβλεψης σημείων εστίασης του ματιού. Όσον αφορά τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα, παρουσιάζεται ένα χωρο-χρονικό οπτικοακουστικό δίκτυο εμφάνειας, το οποίο περιέχει ένα οπτικό δίκτυο εμφάνειας, ένα δίκτυο ακουστικών αναπαραστάσεων, μία μονάδα εντοπισμού του ήχου στο βίντεο και μία μονάδα σύμμειξης της οπτικής και της ακουστικής εμφάνειας. Όλα αυτά ενσωματώνονται κάτω από ένα ενιαίο δίκτυο το οποίο εκπαιδεύεται end-to-end. Το δίκτυο αξιολογείται σε βάσεις οφθαλμοκινητικών δεδομένων. Τα αποτελέσματα των συγκρίσεων με άλλες μεθόδους υποδεικνύουν την αποτελεσματικότητα της μοντελοποίησης, ανοίγοντας το δρόμο για την εκτίμηση εμφάνειας «in-the-wild». Παράλληλα έχει πραγματοποιηθεί έρευνα στην κατανόηση ακουστικής σκηνής και συγκεκριμένα έχει αναπτυχθεί ένα σύστημα εντοπισμού ομιλητή, ένα σύστημα αναγνώρισης φωνής στα Ελληνικά και στα Αγγλικά και ένα σύστημα διαλόγου και κατανόησης λόγου. Τα συστήματα έχουν προσαρμοστεί και εφαρμοστεί είτε σε περιβάλλοντα έξυπνου σπιτιού ή/και σε περιβάλλοντα αλληλεπίδρασης ανθρώπων/παιδιών και ρομπότ με πολλαπλούς αισθητήρες. Επίσης, γίνεται αξιολόγησή τους σε κατάλληλες βάσεις δεδομένων. Τέλος, εκτός από την ανάπτυξη νέων αλγοριθμικών μεθόδων για τα παραπάνω προβλήματα, σημαντικό μέρος της διατριβής αποτελεί και η συλλογή νέων μεγάλων βάσεων δεδομένων: Συλλέχθηκε μία βάση με δεδομένα οφθαλμοκινητικής παρακολούθησης από 37 βίντεο και 20 συμμετέχοντες, καθώς και μία πολυκαναλική βάση με δεδομένα φωνής στα Ελληνικά από 20 ομιλητές.