Iterative Residual Cross-Attention Mechanism: An Integrated Approach for Audio-Visual Navigation Tasks

📄 arXiv: 2509.25652v1 📥 PDF

作者: Hailong Zhang, Yinfeng Yu, Liejun Wang, Fuchun Sun, Wendong Zheng

分类: cs.AI, cs.MM, cs.SD

发布日期: 2025-09-30

备注: Accepted for publication by IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics 2025

💡 一句话要点

提出IRCAM-AVN，用于解决音频-视觉导航任务中信息融合与序列建模的冗余和不一致问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 音频-视觉导航 多模态融合 交叉注意力机制 残差学习 序列建模

📋 核心要点

  1. 传统音频-视觉导航方法采用模块化设计，在特征融合和序列建模阶段存在信息冗余和传递不一致的问题。
  2. IRCAM-AVN框架将多模态信息融合和序列建模集成到统一的IRCAM模块中，实现端到端的学习。
  3. 实验结果表明，使用IRCAM-AVN的智能体在音频-视觉导航任务中表现出更优越的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于音频-视觉导航（AVN）任务的迭代残差交叉注意力机制（IRCAM-AVN）框架。传统的AVN方法通常采用分阶段的模块化设计，即先进行特征融合，然后使用门控循环单元（GRU）进行序列建模，最后通过强化学习做出决策。这种方法虽然有效，但在特征融合和GRU序列建模阶段可能导致冗余信息处理和信息传递不一致。IRCAM-AVN是一个端到端框架，它将多模态信息融合和序列建模集成到一个统一的IRCAM模块中，从而取代了传统的独立融合和GRU组件。该机制采用多级残差设计，将初始多模态序列与处理后的信息序列连接起来，逐步优化特征提取过程，减少模型偏差，增强模型的稳定性和泛化能力。实验结果表明，采用迭代残差交叉注意力机制的智能体表现出卓越的导航性能。

🔬 方法详解

问题定义：音频-视觉导航任务旨在让智能体利用视觉和听觉信息找到声音目标。现有方法通常采用模块化设计，将特征融合、序列建模和决策分为独立阶段。这种设计可能导致冗余信息处理，并且各模块间的信息传递可能存在不一致性，限制了整体性能的提升。

核心思路：本文的核心思路是将多模态信息融合和序列建模整合到一个统一的模块中，从而避免传统模块化设计带来的信息冗余和传递不一致问题。通过迭代残差交叉注意力机制，逐步优化特征提取过程，减少模型偏差，提高模型的稳定性和泛化能力。

技术框架：IRCAM-AVN框架是一个端到端的架构，它使用一个统一的IRCAM模块来处理音频和视觉信息。该模块接收来自环境的音频和视觉输入，通过迭代残差交叉注意力机制进行特征融合和序列建模，然后直接输出导航决策。整个框架通过强化学习进行训练，以优化智能体的导航策略。

关键创新：最重要的技术创新点是迭代残差交叉注意力机制（IRCAM）。与传统的独立特征融合和序列建模方法不同，IRCAM将这两个过程集成到一个统一的模块中，并通过多级残差连接逐步优化特征提取。这种设计能够更有效地利用多模态信息，减少信息损失，并提高模型的鲁棒性。

关键设计：IRCAM模块的关键设计包括：1) 多级残差连接，将初始多模态序列与处理后的信息序列连接起来，逐步优化特征提取；2) 交叉注意力机制，用于在音频和视觉特征之间建立关联，从而更好地融合多模态信息；3) 迭代处理，通过多次迭代来逐步提炼特征，提高模型的性能。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述（未知）。损失函数采用强化学习中的标准损失函数（未知）。

📊 实验亮点

论文提出的IRCAM-AVN框架在音频-视觉导航任务中取得了显著的性能提升。具体的性能数据、对比基线和提升幅度在论文中进行了详细描述（未知）。实验结果表明，IRCAM-AVN能够有效地融合多模态信息，提高智能体的导航精度和效率。该研究为音频-视觉导航领域的研究提供了新的思路和方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、智能家居、自动驾驶等领域。例如，在复杂环境中，机器人可以利用视觉和听觉信息来定位目标，并规划最优路径。此外，该技术还可以用于开发更智能的语音助手，使其能够更好地理解用户的指令，并提供更准确的服务。未来，该研究有望推动多模态融合技术的发展，并为智能系统的设计提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Audio-visual navigation represents a significant area of research in which intelligent agents utilize egocentric visual and auditory perceptions to identify audio targets. Conventional navigation methodologies typically adopt a staged modular design, which involves first executing feature fusion, then utilizing Gated Recurrent Unit (GRU) modules for sequence modeling, and finally making decisions through reinforcement learning. While this modular approach has demonstrated effectiveness, it may also lead to redundant information processing and inconsistencies in information transmission between the various modules during the feature fusion and GRU sequence modeling phases. This paper presents IRCAM-AVN (Iterative Residual Cross-Attention Mechanism for Audiovisual Navigation), an end-to-end framework that integrates multimodal information fusion and sequence modeling within a unified IRCAM module, thereby replacing the traditional separate components for fusion and GRU. This innovative mechanism employs a multi-level residual design that concatenates initial multimodal sequences with processed information sequences. This methodological shift progressively optimizes the feature extraction process while reducing model bias and enhancing the model's stability and generalization capabilities. Empirical results indicate that intelligent agents employing the iterative residual cross-attention mechanism exhibit superior navigation performance.