Люди могут легко распознавать и реагировать на естественные звуки и особенно настроены на выступление. Было проведено несколько исследований, направленных на локализацию и понимать речь-отдельные части мозга, но как же областями мозга являются в основном активные для всех звуков, остается неясным, является ли мозг имеет уникальные процессы для обработки речи, и как он осуществляет эти процессы. Одной из главных задач было, чтобы описать, как мозг игр сильно варьируется акустических сигналов в лингвистических представлений, когда нет взаимнооднозначного соответствия между двумя, например, как мозг выделяет те же слова, сказанные очень разных динамиков и диалектов, как же.
Для этого последнего исследования ученые под руководством профессора Риитты Salmelin, декодировать и реконструировать слова из милисекундных записи мозга в 16 здоровых финских добровольцев. Они приняли новый подход, используя естественный акустический изменчивость большое разнообразие звуков (слова, сказанные разными динамиками, звуки окружающей среды из многих категорий) и их сопоставления с магнитоэнцефалография (Мэг) данных с помощью физиологически-вдохновил модели машинного обучения. Эти типы моделей, с разрешением во времени и усредненной по времени представления звуков, были использованы в исследованиях мозга. Роман, масштабируемая разработки со-ведущий автор Али Фейсал, разрешенных для применения таких моделей в целом-мозг записями, и это исследование является первым, чтобы сравнить аналогичные модели для речи и других звуков.
Аалто исследователь и ведущий автор Анни Нора говорит, ‘Мы обнаружили, что время-блокировка активации коры головного мозга в развитии речевой ввод имеет решающее значение для кодирования речи. Когда мы слышим слово, например «кошка», наш мозг должен следовать очень точно вовремя, чтобы быть в состоянии понять ее смысл’.
В отличие от времени замок не был выделен в обработке корковых неречевых звуков окружающей среды, которые придавали такое же значение, как сказанные слова, такие как музыка или смех. Вместо этого, усредненные по времени анализ, достаточный для достижения их значений. ‘Это означает, что те же представления (как кошка выглядит, что он делает, как он чувствует себя и т. д.) получает доступ к мозгу также, Когда вы слышите мяуканье кошки, но сам звук анализируется как целое, без необходимости в подобное время,-замок от активации мозга, — объясняет Нора.
Блокировка по времени кодирования наблюдалась и бессмысленных слов. Однако, даже реакции на антропогенные неречевых звуков, таких как смех не показывают улучшенное декодирование с динамическим раз-блокируется механизм и лучше были реконструированы с помощью усредненной по времени модель, предполагая, что блокировка по времени кодирования-особенный для звуков определены в качестве речи.
Результаты свидетельствуют о том, что ответы мозга следите за речью, особенно с высокой временной точностью
Нынешние результаты свидетельствуют о том, что в организме человека, особое время-блокируется механизм кодирования может быть приспособлен к речи. На основе других исследований, этот механизм обработки, кажется, настроены на родном языке с большим воздействием языковой среды во время раннего развития.
В настоящее время нахождение заперта во времени кодирования, особенно для речи, углубляет понимание вычислений, необходимых для сопоставления акустических и лингвистических представлений (от звуков до слов). Текущие результаты поднимают вопрос о том, какие конкретные аспекты в звуки имеют решающее значение для затемнения мозгов на этот специальный режим кодирования. Чтобы исследовать это далее, исследователи целью следующего использования в реальной жизни, как слуховые сред, таких, как наложение звуков окружающего мира и речи. ‘Будущие исследования должны также определить, является ли подобное время,-замок может быть замечено со специализацией в обработке других звуков посредством опыта, например, для инструментальных звуков в музыкантов, — говорит Нора
Дальнейшая работа могла бы исследовать вклад различных свойств в речевой акустики и возможные последствия экспериментальных задач по увеличению объемов использования блокировка по времени или усредненные по времени режим обработки звука. Эти модели машинного обучения также может быть очень полезно при применении в клинических групп, таких как исследование лиц с нарушениями обработки речи.
История Источник:
Материалы , предоставленные университетом Аалто. Примечание: материалы могут быть отредактированы для стиля и длины.