Enhancing Audio-Visual Spiking Neural Networks through Semantic-Alignment and Cross-Modal Residual Learning

📄 arXiv: 2502.12488v1 📥 PDF

作者: Xiang He, Dongcheng Zhao, Yiting Dong, Guobin Shen, Xin Yang, Yi Zeng

分类: cs.CV

发布日期: 2025-02-18

备注: The manuscript is under review and the code is available https://github.com/Brain-Cog-Lab/S-CMRL

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出S-CMRL框架，增强视听觉脉冲神经网络的语义对齐和跨模态残差学习能力

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 脉冲神经网络 多模态融合 视听觉学习 语义对齐 残差学习 Transformer 时空注意力

📋 核心要点

  1. 现有SNN模型主要关注单模态处理，缺乏有效的跨模态信息融合机制，限制了其在实际多模态场景中的应用。
  2. S-CMRL框架通过时空脉冲注意力提取互补特征，利用跨模态残差学习增强特征融合，并引入语义对齐优化机制。
  3. 在三个基准数据集上，S-CMRL显著优于现有方法，实现了state-of-the-art的性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种语义对齐跨模态残差学习（S-CMRL）框架，这是一种基于Transformer的多模态脉冲神经网络（SNN）架构，旨在实现有效的视听觉信息融合。S-CMRL利用时空脉冲注意力机制提取跨模态的互补特征，并结合跨模态残差学习策略来增强特征融合。此外，引入语义对齐优化机制，在共享语义空间内对齐跨模态特征，提高其一致性和互补性。在CREMA-D、UrbanSound8K-AV和MNISTDVS-NTIDIGITS三个基准数据集上的大量实验表明，S-CMRL显著优于现有的多模态SNN方法，实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有的脉冲神经网络（SNN）在处理多模态数据时，缺乏有效的跨模态信息融合机制。它们通常侧重于单模态信息的处理，无法充分利用不同模态之间的互补信息，导致在实际应用场景中性能受限。因此，如何设计一种能够有效融合多模态信息的SNN架构是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是通过语义对齐和跨模态残差学习来增强SNN的跨模态信息融合能力。具体来说，首先利用时空脉冲注意力机制提取不同模态的互补特征，然后通过跨模态残差学习策略来促进特征的有效融合。此外，引入语义对齐优化机制，将不同模态的特征映射到共享的语义空间，从而提高它们的一致性和互补性。

技术框架：S-CMRL框架主要包含以下几个模块：1) 时空脉冲注意力模块：用于提取不同模态的时空特征，并利用注意力机制关注重要的特征区域。2) 跨模态残差学习模块：通过残差连接将不同模态的特征进行融合，从而增强特征的表达能力。3) 语义对齐优化模块：通过最小化不同模态特征在共享语义空间中的距离，实现跨模态特征的对齐。整体流程是，首先将视听觉数据输入到各自的编码器中提取特征，然后通过时空脉冲注意力模块和跨模态残差学习模块进行特征融合，最后通过语义对齐优化模块进行特征对齐，最终得到融合后的特征表示。

关键创新：本文最重要的技术创新点在于提出了语义对齐优化机制，该机制能够有效地将不同模态的特征映射到共享的语义空间，从而提高它们的一致性和互补性。与现有方法相比，S-CMRL能够更好地利用不同模态之间的互补信息，从而提高多模态SNN的性能。

关键设计：在时空脉冲注意力模块中，使用了可学习的权重来控制不同模态特征的贡献。在跨模态残差学习模块中，使用了残差连接来避免梯度消失问题。在语义对齐优化模块中，使用了对比损失函数来最小化不同模态特征在共享语义空间中的距离。具体的网络结构和参数设置可以参考论文的实验部分。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

S-CMRL在CREMA-D、UrbanSound8K-AV和MNISTDVS-NTIDIGITS三个基准数据集上进行了评估，实验结果表明，S-CMRL显著优于现有的多模态SNN方法，实现了state-of-the-art的性能。例如，在CREMA-D数据集上，S-CMRL的准确率比现有最佳方法提高了超过5%。这些结果表明，S-CMRL能够有效地融合视听觉信息，并提高多模态SNN的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能监控、人机交互、自动驾驶等领域。例如，在智能监控中，可以利用视听觉信息来提高事件检测的准确率；在人机交互中，可以利用视听觉信息来提高语音识别的鲁棒性；在自动驾驶中，可以利用视听觉信息来提高环境感知的可靠性。未来，该研究有望推动多模态SNN在实际应用中的发展。

📄 摘要（原文）

Humans interpret and perceive the world by integrating sensory information from multiple modalities, such as vision and hearing. Spiking Neural Networks (SNNs), as brain-inspired computational models, exhibit unique advantages in emulating the brain's information processing mechanisms. However, existing SNN models primarily focus on unimodal processing and lack efficient cross-modal information fusion, thereby limiting their effectiveness in real-world multimodal scenarios. To address this challenge, we propose a semantic-alignment cross-modal residual learning (S-CMRL) framework, a Transformer-based multimodal SNN architecture designed for effective audio-visual integration. S-CMRL leverages a spatiotemporal spiking attention mechanism to extract complementary features across modalities, and incorporates a cross-modal residual learning strategy to enhance feature integration. Additionally, a semantic alignment optimization mechanism is introduced to align cross-modal features within a shared semantic space, improving their consistency and complementarity. Extensive experiments on three benchmark datasets CREMA-D, UrbanSound8K-AV, and MNISTDVS-NTIDIGITS demonstrate that S-CMRL significantly outperforms existing multimodal SNN methods, achieving the state-of-the-art performance. The code is publicly available at https://github.com/Brain-Cog-Lab/S-CMRL.