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結(jié)果顯示 說話后大腦反應(yīng)具有特別高的時(shí)間保真度

導(dǎo)讀 特別適合發(fā)聲。已經(jīng)進(jìn)行了幾項(xiàng)研究來定位和理解大腦語音的特定部分,但是由于同一大腦區(qū)域的大部分對(duì)所有聲音都是活躍的,所以不清楚大腦是

特別適合發(fā)聲。已經(jīng)進(jìn)行了幾項(xiàng)研究來定位和理解大腦語音的特定部分,但是由于同一大腦區(qū)域的大部分對(duì)所有聲音都是活躍的,所以不清楚大腦是否有獨(dú)特的語音處理過程以及如何處理它。它執(zhí)行這些過程。其中一個(gè)主要挑戰(zhàn)是描述當(dāng)高度可變的聲音信號(hào)和語言表達(dá)之間沒有一一對(duì)應(yīng)時(shí),大腦如何將它們匹配起來,例如,大腦如何識(shí)別說話者和方言使用的相同單詞,它們是相同的。

在這項(xiàng)最新的研究中,由Riitta Salmelin教授領(lǐng)導(dǎo)的研究人員根據(jù)16名健康芬蘭志愿者的毫秒大腦記錄解碼并重建了語音。他們采用了一種新穎的方法,即利用各種聲音(不同說話者說出的單詞、來自多個(gè)類別的環(huán)境聲音)的自然聲學(xué)可,并使用受生理學(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,并且之前已經(jīng)用于大腦研究。合著者阿里費(fèi)薩爾(Ali Faisal)提出的新穎且可擴(kuò)展的公式允許將這種模型應(yīng)用于全腦錄音,并且本研究首次將同一模型的聲音與其他聲音進(jìn)行比較。

阿爾托研究人員和主要作者安妮諾拉說:“我們發(fā)現(xiàn)皮層激活器的時(shí)間鎖定和擴(kuò)展的語音輸入之間的聯(lián)系對(duì)于語音編碼非常重要。當(dāng)我們聽到一個(gè)詞(如“貓”)時(shí),我們的大腦必須及時(shí)準(zhǔn)確地跟隨它來理解它的意思。

相比之下,時(shí)間鎖定在非言語環(huán)境聲音的皮層加工中并不突出,非言語環(huán)境聲音傳達(dá)的意義與口語相同,如音樂或笑聲。相反,時(shí)間平均分析足以實(shí)現(xiàn)其意義。這意味著當(dāng)你聽到貓的叫聲時(shí),大腦也會(huì)獲得同樣的表征(貓的外表、貓的行為、感覺等)。),但聲音本身會(huì)作為一個(gè)整體來分析,沒有諾拉的解釋。

對(duì)于無意義的新詞,也觀察到時(shí)間鎖定編碼。然而,即使是對(duì)笑聲等人工非語音聲音的響應(yīng),動(dòng)態(tài)時(shí)間鎖定機(jī)制也不能表現(xiàn)出更好的解碼效果,但可以利用時(shí)間平均模型進(jìn)行更好的重構(gòu),這表明時(shí)間鎖定編碼對(duì)識(shí)別出的聲音是特殊的。作為演講。

結(jié)果表明,大腦反應(yīng)在講話后具有特別高的時(shí)間保真度。

目前的結(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)進(jìn)化成了語音。根據(jù)其他研究,在早期發(fā)展過程中,這種加工機(jī)制似乎已經(jīng)針對(duì)母語進(jìn)行了調(diào)整,并廣泛暴露于語言環(huán)境中。

當(dāng)前對(duì)時(shí)間鎖定編碼的發(fā)現(xiàn),尤其是對(duì)語音的發(fā)現(xiàn),加深了對(duì)聲學(xué)和語言表示(從聲音到單詞)之間映射所需的計(jì)算的理解。目前對(duì)的發(fā)現(xiàn)提出了一個(gè)問題,即聲音的哪些特定方面對(duì)于促使大腦使用這種特殊的編碼模式至關(guān)重要。為了進(jìn)一步的研究,研究人員的下一個(gè)目標(biāo)是利用現(xiàn)實(shí)生活中如聽覺的環(huán)境,如重疊的環(huán)境聲音和聲音。諾拉說:“未來的研究還應(yīng)該確定我們是否可以通過經(jīng)驗(yàn)來處理類似的時(shí)間鎖定,并專門處理經(jīng)驗(yàn),比如處理音樂家的樂器聲音。"

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