Effiziente Kodierung von zeitrelativer Struktur mittels Spikes

Nichtstationäre akustische Merkmale bieten wesentliche Hinweise für viele auditiven Aufgaben, einschließlich Schalllokalisation, Analyse auditiver Ströme und Spracherkennung. Diese Merkmale lassen sich am besten relativ zu einem präzisen Zeitpunkt charakterisieren, wie dem Beginn eines Geräuschs oder dem Anfang einer harmonischen Periodizität. Das Extrahieren dieser Art von Merkmalen ist ein schwieriges Problem. Ein Teil der Schwierigkeit besteht darin, dass bei standardisierten blockbasierten Signalverarbeitungsmethoden die Darstellung empfindlich auf die willkürliche Ausrichtung der Blöcke in Bezug auf das Signal reagiert. Faltungsverfahren wie verschiebungsinvariante Transformationen können diese Empfindlichkeit verringern, aber sie ergeben keinen effizienten Code, das heißt, einen, der eine nicht-redundante Darstellung der zugrunde liegenden Struktur bildet. Hier entwickeln wir eine nicht-blockbasierte Methode zur Signalrepräsentation, die sowohl zeitrelativ als auch effizient ist. Signale werden durch eine lineare Überlagerung von zeitverschiebbaren Kernel-Funktionen dargestellt, jede mit einer zugehörigen Magnitude und temporalen Position. Die Signalzerlegung in dieser Methode ist ein nichtlinearer Prozess, der darin besteht, die Skalierungskoeffizienten der Kernel-Funktionen und die temporalen Positionen zu optimieren, um eine effiziente, verschiebungsinvariante Repräsentation zu bilden. Wir demonstrieren die Eigenschaften dieser Repräsentation mit dem Ziel, die Struktur in verschiedenen Arten von nichtstationären akustischen Signalen zu charakterisieren. Das hier untersuchte Rechenproblem hat direkte Relevanz für die neuronale Codierung am Hörnerv und die allgemeinere Frage, wie komplexe, zeitabhängige Signale mit einer Population spikender Neuronen kodiert werden können.