【技术实现步骤摘要】
本申请涉及听觉注意解码领域，特别是涉及一种跨场景听觉注意力解码模型的生成方法、装置和电子设备。
技术介绍
1、脑电信号由于其非侵入性和高时间分辨率，已被广泛用于各种听觉注意力解码应用，包括助听器等神经控制设备。因此，开发一种有效的方案用于解码听觉注意是至关重要的。传统听觉注意力解码模型的生成方法，通常使用单一数据集（来自于同一场景或是相似场景）进行听觉注意力解码模型的训练，其存在诸多限制，主要问题包括模型泛化能力有限、外部有效性难以保证、数据偏差、过度拟合风险、缺乏多样性、实验设计偏差、评估准确性不足、适应性差、缺乏对真实世界复杂性的模拟以及限制研究深度。这些缺点意味着模型可能过度拟合特定场景的特征，难以适应多变的现实环境，且可能无法准确反映不同人群或条件下的情况。
2、针对传统听觉注意力解码模型的生成方法，无法生成能够适应不同场景的听觉注意力解码模型的问题，目前还没有提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、在本专利技术中提供了一种跨场景听觉注意力解码模型的生成方法，以解决传统...
【技术保护点】
1.一种跨场景听觉注意力解码模型的生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的跨场景听觉注意力解码模型的生成方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的跨场景听觉注意力解码模型的生成方法，其特征在于，所述不同场景包括音频刺激场景和音视频刺激场景。
4.根据权利要求1所述的跨场景听觉注意力解码模型的生成方法，其特征在于，所述特征提取模块包括时域特征提取分支和频域特征提取分支；
5.根据权利要求4所述的跨场景听觉注意力解码模型的生成方法，其特征在于，所述时域特征提取分支包括依次连接的transformer、...
【技术特征摘要】
1.一种跨场景听觉注意力解码模型的生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的跨场景听觉注意力解码模型的生成方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的跨场景听觉注意力解码模型的生成方法，其特征在于，所述不同场景包括音频刺激场景和音视频刺激场景。
4.根据权利要求1所述的跨场景听觉注意力解码模型的生成方法，其特征在于，所述特征提取模块包括时域特征提取分支和频域特征提取分支；
5.根据权利要求4所述的跨场景听觉注意力解码模型的生成方法，其特征在于，所述时域特征提取分支包括依次连接的transformer、kan网络和全连接块，所述kan网络的表达式为：
6.根...
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