类脑听觉音频场景分类挑战赛 赛季2
近年来,脑机接口技术发展迅速,基于脑电(EEG)信号的环境感知与场景分类逐渐成为研究热点。通过对脑电信号中听觉相关信息的建模与解码,实现对个体所处环境场景的识别,有助于推动辅助听觉设备、智能家居控制、医疗监测等领域的发展。
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近年来,脑机接口技术发展迅速,基于脑电(EEG)信号的环境感知与场景分类逐渐成为研究热点。通过对脑电信号中听觉相关信息的建模与解码,实现对个体所处环境场景的识别,有助于推动辅助听觉设备、智能家居控制、医疗监测等领域的发展。
相较于传统仅基于外部音频信号的场景分类任务,类脑听觉场景分类更加关注听觉刺激与脑电响应之间的内在关联,具有更强的交叉学科研究意义与应用价值。然而,目前基于脑电的场景分类任务仍面临样本量有限、信号信噪比较低、个体差异显著、模型泛化能力不足等挑战。
为进一步推动类脑听觉语义解码与脑机接口技术的发展,本次挑战赛在基础版赛题基础上推出进阶版任务。进阶版将同时提供受试者在听取场景音频刺激时记录的脑电数据以及对应音频数据,鼓励参赛者探索更加有效的脑电建模方法、跨模态融合策略与鲁棒分类模型,提升场景分类性能与泛化能力。 官方联系方式:AICompetition@iflytek.com。
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General Track
近年来,脑机接口技术发展迅速,基于脑电(EEG)信号的环境感知与场景分类逐渐成为研究热点。通过对脑电信号中听觉相关信息的建模与解码,实现对个体所处环境场景的识别,有助于推动辅助听觉设备、智能家居控制、医疗监测等领域的发展。 相较于传统仅基于外部音频信号的场景分类任务,类脑听觉场景分类更加关注听觉刺激与脑电响应之间的内在关联,具有更强的交叉学科研究意义与应用价值。然而,目前基于脑电的场景分类任务仍面临样本量有限、信号信噪比较低、个体差异显著、模型泛化能力不足等挑战。 为进一步推动类脑听觉语义解码与脑机接口技术的发展,本次挑战赛在基础版赛题基础上推出进阶版任务。进阶版将同时提供受试者在听取场景音频刺激时记录的脑电数据以及对应音频数据,鼓励参赛者探索更加有效的脑电建模方法、跨模态融合策略与鲁棒分类模型,提升场景分类性能与泛化能力。 官方联系方式:AICompetition@iflytek.com。
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Project Prize
近年来,脑机接口技术发展迅速,基于脑电(EEG)信号的环境感知与场景分类逐渐成为研究热点。通过对脑电信号中听觉相关信息的建模与解码,实现对个体所处环境场景的识别,有助于推动辅助听觉设备、智能家居控制、医疗监测等领域的发展。 相较于传统仅基于外部音频信号的场景分类任务,类脑听觉场景分类更加关注听觉刺激与脑电响应之间的内在关联,具有更强的交叉学科研究意义与应用价值。然而,目前基于脑电的场景分类任务仍面临样本量有限、信号信噪比较低、个体差异显著、模型泛化能力不足等挑战。 为进一步推动类脑听觉语义解码与脑机接口技术的发展,本次挑战赛在基础版赛题基础上推出进阶版任务。进阶版将同时提供受试者在听取场景音频刺激时记录的脑电数据以及对应音频数据,鼓励参赛者探索更加有效的脑电建模方法、跨模态融合策略与鲁棒分类模型,提升场景分类性能与泛化能力。 官方联系方式:AICompetition@iflytek.com。
Schedule
Jun 17, 04:00 PM
Oct 23, 04:00 PM
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