Iterative Residual Cross-Attention Mechanism: An Integrated Approach for Audio-Visual Navigation Tasks

📄 arXiv: 2509.25652v1 📥 PDF

作者: Hailong Zhang, Yinfeng Yu, Liejun Wang, Fuchun Sun, Wendong Zheng

分类: cs.AI, cs.MM, cs.SD

发布日期: 2025-09-30

备注: Accepted for publication by IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics 2025

💡 一句话要点

提出IRCAM-AVN，用于解决音频-视觉导航任务中信息融合与序列建模的冗余与不一致问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 音频-视觉导航 多模态融合 交叉注意力机制 残差连接 端到端学习

📋 核心要点

  1. 传统音频-视觉导航方法采用模块化设计，在特征融合和序列建模阶段存在信息冗余和不一致问题。
  2. IRCAM-AVN通过统一的IRCAM模块集成多模态信息融合和序列建模，实现端到端的学习。
  3. 实验结果表明，使用IRCAM-AVN的智能体在导航任务中表现出更优越的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于音频-视觉导航任务的迭代残差交叉注意力机制（IRCAM-AVN），智能体利用第一人称视角视觉和听觉感知来识别音频目标。传统导航方法通常采用分阶段模块化设计，首先进行特征融合，然后利用门控循环单元（GRU）模块进行序列建模，最后通过强化学习做出决策。这种模块化方法虽然有效，但也可能导致冗余信息处理，以及特征融合和GRU序列建模阶段各模块间信息传输的不一致。IRCAM-AVN是一个端到端框架，将多模态信息融合和序列建模集成在一个统一的IRCAM模块中，从而取代了传统的独立融合和GRU组件。该机制采用多层残差设计，将初始多模态序列与处理后的信息序列连接起来，逐步优化特征提取过程，同时减少模型偏差，增强模型的稳定性和泛化能力。实验结果表明，采用迭代残差交叉注意力机制的智能体表现出卓越的导航性能。

🔬 方法详解

问题定义：音频-视觉导航任务旨在让智能体利用视觉和听觉信息找到声源。传统方法通常将特征融合和序列建模分成独立的模块，导致信息在模块间传递时出现冗余和不一致，影响导航性能。现有方法的痛点在于模块化设计带来的信息瓶颈和优化困难。

核心思路：IRCAM-AVN的核心思路是将多模态信息融合和序列建模集成到一个统一的模块中，通过迭代残差交叉注意力机制，逐步优化特征提取过程，减少模型偏差，提高模型的稳定性和泛化能力。这种端到端的设计避免了传统模块化方法中的信息损失和优化困难。

技术框架：IRCAM-AVN框架主要包含视觉和听觉特征提取模块，以及核心的IRCAM模块。视觉和听觉信息首先被提取为特征序列，然后输入到IRCAM模块中进行融合和序列建模。IRCAM模块通过迭代残差连接和交叉注意力机制，逐步优化特征表示。最后，智能体根据融合后的特征做出导航决策。整体流程是一个端到端的学习过程。

关键创新：IRCAM-AVN最重要的技术创新点在于将多模态信息融合和序列建模集成到一个统一的IRCAM模块中。与传统方法中独立的特征融合和序列建模模块不同，IRCAM模块通过迭代残差交叉注意力机制，实现更高效的信息交互和特征优化。这种端到端的设计避免了模块间的信息损失，并允许模型更好地学习多模态信息之间的关联。

关键设计：IRCAM模块的关键设计包括：1) 多层残差连接，将初始多模态序列与处理后的信息序列连接起来，逐步优化特征表示；2) 交叉注意力机制，允许视觉和听觉信息之间进行交互，从而更好地理解场景；3) 迭代处理，通过多次迭代优化特征表示，提高模型的鲁棒性。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未明确说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文实验结果表明，采用IRCAM-AVN的智能体在音频-视觉导航任务中表现出卓越的性能。具体的性能数据、对比基线和提升幅度在摘要中没有明确给出，属于未知信息。但结论是，IRCAM-AVN能够有效地融合多模态信息，提高导航的准确性和效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、智能家居、辅助驾驶等领域。例如，在复杂环境中，机器人可以利用视觉和听觉信息进行定位和导航，帮助老年人或残疾人完成日常任务。此外，该技术还可以应用于智能监控系统，通过分析声音和图像信息，实现更准确的异常事件检测。

📄 摘要（原文）

Audio-visual navigation represents a significant area of research in which intelligent agents utilize egocentric visual and auditory perceptions to identify audio targets. Conventional navigation methodologies typically adopt a staged modular design, which involves first executing feature fusion, then utilizing Gated Recurrent Unit (GRU) modules for sequence modeling, and finally making decisions through reinforcement learning. While this modular approach has demonstrated effectiveness, it may also lead to redundant information processing and inconsistencies in information transmission between the various modules during the feature fusion and GRU sequence modeling phases. This paper presents IRCAM-AVN (Iterative Residual Cross-Attention Mechanism for Audiovisual Navigation), an end-to-end framework that integrates multimodal information fusion and sequence modeling within a unified IRCAM module, thereby replacing the traditional separate components for fusion and GRU. This innovative mechanism employs a multi-level residual design that concatenates initial multimodal sequences with processed information sequences. This methodological shift progressively optimizes the feature extraction process while reducing model bias and enhancing the model's stability and generalization capabilities. Empirical results indicate that intelligent agents employing the iterative residual cross-attention mechanism exhibit superior navigation performance.