Latent Sensor Fusion: Multimedia Learning of Physiological Signals for Resource-Constrained Devices

📄 arXiv: 2507.14185v1 📥 PDF

作者: Abdullah Ahmed, Jeremy Gummeson

分类: eess.SP, cs.LG

发布日期: 2025-07-13

DOI: 10.1145/3731715.3733482

💡 一句话要点

提出基于隐空间融合的多模态生理信号学习方法，适用于资源受限设备。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态融合 生理信号 隐空间学习 自编码器 压缩感知 资源受限设备 统一编码器

📋 核心要点

  1. 现有生理信号分析方法计算量大，难以在资源受限设备上部署。
  2. 提出一种基于隐空间融合的统一编码器，实现多模态生理信号的有效压缩和关联。
  3. 实验表明，该方法在计算效率、模型大小和可扩展性方面优于传统方法，同时保持了表征精度。

📝 摘要（中文）

隐空间提供了一种高效且有效的数据总结方式，同时通过关系编码隐式地保留元信息。我们利用这些元嵌入来开发一种与模态无关的统一编码器。我们的方法采用传感器-隐空间融合来分析和关联多模态生理信号。通过结合压缩感知方法和基于自编码器的隐空间融合，我们解决了在资源受限设备上进行生物信号分析的计算挑战。实验结果表明，我们的统一编码器比特定模态的替代方案更快、更轻、更具可扩展性，且不影响表征精度。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决资源受限设备上多模态生理信号分析的计算挑战。现有方法通常针对特定模态设计，计算复杂度高，难以在低功耗设备上部署，且缺乏对多模态信号之间关联性的有效利用。

核心思路：论文的核心思路是利用隐空间融合技术，将不同模态的生理信号映射到统一的隐空间中，从而实现模态无关的编码和分析。通过压缩感知和自编码器，降低计算复杂度，提高效率。这种方法能够有效地提取和保留多模态信号之间的关系信息。

技术框架：该方法包含以下主要模块：1) 多模态生理信号输入；2) 基于自编码器的模态特定编码器，将不同模态的信号映射到各自的隐空间；3) 隐空间融合模块，将不同模态的隐空间表示融合为统一的隐空间表示；4) 解码器，用于从统一的隐空间表示重建原始信号；5) 压缩感知模块，用于进一步压缩隐空间表示，降低计算复杂度。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了模态无关的统一编码器，能够有效地融合多模态生理信号，并在资源受限设备上实现高效的信号分析。与传统方法相比，该方法避免了针对特定模态的复杂设计，提高了模型的通用性和可扩展性。

关键设计：论文采用了自编码器作为基本的编码和解码结构，并使用压缩感知技术对隐空间表示进行压缩。具体的损失函数包括重建损失和正则化项，用于保证信号的重建质量和隐空间的稀疏性。网络结构的选择和参数设置需要根据具体的生理信号类型和设备资源进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在计算速度、模型大小和可扩展性方面显著优于特定模态的替代方案，同时保持了较高的表征精度。具体性能数据（如计算时间、模型大小、精度指标）在论文中进行了详细展示，证明了该方法在资源受限设备上的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于可穿戴设备、移动健康监测、远程医疗等领域。通过在资源受限设备上实现高效的多模态生理信号分析，可以为用户提供实时的健康监测和预警服务，具有重要的实际应用价值和未来发展潜力。

📄 摘要（原文）

Latent spaces offer an efficient and effective means of summarizing data while implicitly preserving meta-information through relational encoding. We leverage these meta-embeddings to develop a modality-agnostic, unified encoder. Our method employs sensor-latent fusion to analyze and correlate multimodal physiological signals. Using a compressed sensing approach with autoencoder-based latent space fusion, we address the computational challenges of biosignal analysis on resource-constrained devices. Experimental results show that our unified encoder is significantly faster, lighter, and more scalable than modality-specific alternatives, without compromising representational accuracy.