NAACA: 돌출도 기반 주의 집중 게이팅을 위한 진동 작업 기억을 갖춘 훈련이 필요 없는 신경-청각 주의적 인지 아키텍처

요약

NAACA는 긴 오디오 녹음에서 발생하는 주의력 병목 현상을 해결하기 위해 제안된 훈련이 필요 없는 신경-청각 주의적 인지 아키텍처입니다. 신경 모사형 진동 작업 기억(OWM)을 통해 지각적 돌출도가 감지될 때만 고차원 추론을 트리거함으로써 효율적인 주의력 할당을 수행합니다. XD-Violence 데이터셋 실험 결과, 불필요한 모델 호출을 줄이면서도 AudioQwen의 평균 정밀도(AP)를 53.50%에서 70.60%로 크게 향상시켰습니다.

핵심 포인트

• 청각적 돌출도 필터링을 통해 오디오 언어 모델(ALM)의 주의력 병목 현상 해결
• 신경 모사형 진동 작업 기억(OWM)을 활용하여 적응형 에너지 변동 시에만 고차원 추론 유도
• XD-Violence 데이터셋에서 AudioQwen의 평균 정밀도(AP)를 53.50%에서 70.60%로 개선
• 도시 소음 및 일시적 정지 상황에서도 새로운 이벤트와 범주 변화를 견고하게 포착