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人腦比其他聲音更及時(shí)地跟蹤語(yǔ)音

導(dǎo)讀 人類可以毫不費(fèi)力地識(shí)別自然聲音并對(duì)其做出反應(yīng),尤其適合于語(yǔ)音。已經(jīng)進(jìn)行了幾項(xiàng)旨在定位和理解大腦語(yǔ)音特定部分的研究,但是由于同一大腦

人類可以毫不費(fèi)力地識(shí)別自然聲音并對(duì)其做出反應(yīng),尤其適合于語(yǔ)音。已經(jīng)進(jìn)行了幾項(xiàng)旨在定位和理解大腦語(yǔ)音特定部分的研究,但是由于同一大腦區(qū)域大部分對(duì)所有聲音都活躍,因此,尚不清楚大腦是否具有獨(dú)特的語(yǔ)音處理過程以及如何進(jìn)行語(yǔ)音處理。它執(zhí)行這些過程。主要挑戰(zhàn)之一是描述當(dāng)兩者之間沒有一對(duì)一的對(duì)應(yīng)關(guān)系時(shí),大腦如何將高度可變的聲音信號(hào)與語(yǔ)言表示相匹配,例如,大腦如何識(shí)別說話者和方言所使用的相同單詞,相同。

在這項(xiàng)最新研究中,由Riitta Salmelin教授領(lǐng)導(dǎo)的研究人員從16位健康的芬蘭志愿者的毫秒級(jí)大腦記錄中解碼并重建了語(yǔ)音。他們采用了一種新穎的方法,即利用多種聲音的自然聲學(xué)可變性(由不同說話者說出的單詞,來自多個(gè)類別的環(huán)境聲音),然后使用生理學(xué)啟發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型將它們映射到腦磁圖(MEG)數(shù)據(jù)。這些類型的模型具有聲音的時(shí)間分辨和時(shí)間平均表示,以前已經(jīng)在大腦研究中使用。共同首席作者阿里·費(fèi)薩爾(Ali Faisal)提出的新穎,可擴(kuò)展的公式允許將此類模型應(yīng)用于全腦錄音,并且這項(xiàng)研究是首次比較相同模型的語(yǔ)音和其他聲音。

阿爾托研究人員和主要作者安妮·諾拉(Anni Nora)表示:“我們發(fā)現(xiàn),將皮質(zhì)激活物的時(shí)間鎖定與正在展開的語(yǔ)音輸入相連接對(duì)于語(yǔ)音編碼至關(guān)重要。當(dāng)我們聽到一個(gè)單詞,例如“貓”時(shí),我們的大腦必須及時(shí)非常準(zhǔn)確地跟隨它才能理解其含義。

相比之下,在非語(yǔ)音環(huán)境聲音的皮質(zhì)處理中未突出顯示時(shí)間鎖定,該聲音傳達(dá)了與口語(yǔ)相同的含義,例如音樂或笑聲。相反,時(shí)間平均分析足以達(dá)到其含義。``這意味著當(dāng)您聽到貓的叫聲時(shí),大腦也會(huì)訪問相同的表示形式(貓的樣子,貓的行為,感覺等),但是聲音本身會(huì)作為一個(gè)整體進(jìn)行分析,不需要諾拉解釋說。

對(duì)于無意義的新單詞,也觀察到了時(shí)間鎖定編碼。但是,即使是對(duì)諸如笑聲之類的非語(yǔ)音非人為聲音的響應(yīng),也都無法通過動(dòng)態(tài)時(shí)間鎖定機(jī)制顯示出更好的解碼效果,并且可以使用時(shí)間平均模型更好地進(jìn)行重構(gòu),這表明時(shí)間鎖定編碼對(duì)于識(shí)別出的聲音來說是特殊的。作為演講。

結(jié)果表明,大腦反應(yīng)在語(yǔ)音之后具有特別高的時(shí)間保真度

當(dāng)前的結(jié)果表明,在人類中,一種特殊的時(shí)間鎖定編碼機(jī)制可能已經(jīng)演變?yōu)檎Z(yǔ)音。根據(jù)其他研究,在早期開發(fā)過程中,這種處理機(jī)制似乎已針對(duì)母語(yǔ)進(jìn)行了調(diào)整,并廣泛暴露于語(yǔ)言環(huán)境中。

時(shí)鎖編碼的當(dāng)前發(fā)現(xiàn),尤其是語(yǔ)音的發(fā)現(xiàn),加深了對(duì)聲學(xué)和語(yǔ)言表示(從聲音到單詞)之間映射所需的計(jì)算的理解。當(dāng)前的發(fā)現(xiàn)提出了一個(gè)問題,即聲音中的哪些特定方面對(duì)于提示大腦使用這種特殊的編碼模式至關(guān)重要。為了對(duì)此進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)查,研究人員接下來的目標(biāo)是使用諸如聽覺環(huán)境之類的現(xiàn)實(shí)生活,例如重疊的環(huán)境聲音和語(yǔ)音。諾拉說:“未來的研究還應(yīng)確定是否可以通過經(jīng)驗(yàn)處理類似的時(shí)間鎖定,并專門處理經(jīng)驗(yàn),例如處理音樂家的樂器聲音。”

未來的工作可能會(huì)調(diào)查語(yǔ)音聲學(xué)中不同屬性的貢獻(xiàn)以及實(shí)驗(yàn)任務(wù)可能會(huì)產(chǎn)生的效果,以促進(jìn)在聲音處理中使用時(shí)間鎖定或時(shí)間平均模式。當(dāng)將這些機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于臨床組時(shí),例如對(duì)語(yǔ)音處理受損的個(gè)人進(jìn)行調(diào)查時(shí),它們也可能非常有用。

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