从功能性磁共振成像（fMRI）数据重建音频

听觉是人类最重要的感官之一，它负责接收外部的听觉刺激，并将这些信息传递给大脑进行处理和理解。研究人员正致力于从神经科学和计算机科学两个领域探索人脑的听觉感知机制。一个关键目标是从人脑中解码神经信息，并重建原始的刺激。常见的大脑到音频的重建任务可以分为三类：大脑到声音的任务，用于重建环境中的所有自然声音；大脑到音乐的任务，用于音乐；以及大脑到语音的任务，用于人声，这些任务基于不同的刺激音频。

研究表明，在人耳的耳蜗和亚皮质结构中，声音被分解成类似频谱图的频率特定时间模式。进入大脑皮层后，人类听觉系统有两条从低级到高级的信息处理通路。初级听觉皮层对浅层或中级DNN特征更敏感，这些特征代表低级声学特征，而非初级听觉皮层对深层DNN特征更敏感，这些特征代表高级语义特征。

受到声学到语义流的启发，我们模拟了听觉处理路径的每个生理结构，并提出了一种相反的从粗到细的音频重建方法。我们使用非侵入性fMRI作为神经信号。首先，进行一个从粗到细的大脑解码过程。我们将fMRI数据解码到低维CLAP空间以获得粗粒度的语义特征，然后在这些语义特征的引导下，我们将fMRI数据解码到高维AudioMAE潜在空间以获得精细的声学特征。接下来，我们使用解码的精细神经特征作为条件，通过潜在扩散模型（LDM）重建mel频谱图，然后使用声码器恢复刺激波形。

1、方法

利用无创功能性磁共振成像（fMRI）数据，模拟听觉处理的逆路径，从而实现高质量的音频重建。

1.1 粗粒度语义解码

使用预训练的多模态模型 CLAP（对比语言-音频预训练），将 fMRI 数据解码到低维语义空间，提取粗粒度的语义特征。

CLAP 模型通过对比语言-音频预训练，将音频与自然语言描述对齐，从而提供丰富的语义信息。

1.2 细粒度声学解码

在语义特征的指导下，将 fMRI 数据进一步解码到 AudioMAE 模型的潜在空间，获取细粒度的声学特征。

AudioMAE 模型是一个自监督预训练模型，专注于重建掩码块，能够保留更多低层声学细节并更好地保留高层语义信息。

选择AudioMAE 模型的理由：

AudioMAE保留了更多的低级声学细节。
与VAE相比，AudioMAE更好地保留了高级语义信息。
在包含自然声音、人类和动物声音以及音乐的AudioSet上预训练，AudioMAE可以在通用音频领域中很好地工作。

1.3 音频重建

使用潜在扩散模型（LDM）作为生成模型，在细粒度声学特征的条件下重建刺激音频的梅尔频谱图。

LDM 是一种强大的生成模型，能够在潜在空间中建模复杂的数据分布，并已被广泛应用于音频生成任务。

1.4 声码器

使用预训练的 HiFiGAN 声码器将重建的梅尔频谱图转换为波形，最终生成高质量的音频。

2、实验

2.1 实验设置

粗粒度解码：对于 Brain2Sound 和 Brain2Speech 数据集，仅使用听觉皮层（AC）区域的体素；对于 Brain2Music 数据集，使用整个大脑的体素。
细粒度解码：使用 4 层 Transformer 编码器和解码器，并使用预训练的 AudioMAE 模型初始化。
音频重建：使用预训练的 AudioLDM2 模型作为 LDM，并使用预训练的 HiFiGAN 声码器将梅尔频谱图转换为波形。

2.2 实验对比

直接解码方法：将 fMRI 信号直接解码到梅尔频谱图，包括线性回归、多层感知机、双向 LSTM 和 Transformer 编码器。
细粒度解码方法：将 fMRI 信号直接解码到 AudioMAE 模型的潜在空间，然后使用 LDM 重建音频。
粗到细解码方法：首先将 fMRI 信号解码到 CLAP 空间获取语义特征，然后在语义特征的指导下解码到 AudioMAE 潜在空间获取声学特征，最后使用 LDM 重建音频。

2.3 评估指标

2.3.1 高层次音频表示指标

FD (Fréchet Distance): 计算生成样本和目标样本在音频分类器 PANNs 提取的特征空间中的距离。
FAD (Fréchet Audio Distance): 类似于 FD，但使用 VGGish 模型提取特征。
KL (Kullback–Leibler divergence): 计算分类器 PANNs 的分类 logit 的 KL 散度，使用 Softmax 激活函数。
KL-S (Kullback–Leibler divergence): 计算分类器 PANNs 的分类 logit 的 KL 散度，使用 Sigmoid 激活函数。