人類(lèi)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(guò)程以及如何進(jìn)行語(yǔ)音處理。它執(zhí)行這些過(guò)程。主要挑戰(zhàn)之一是描述當(dāng)兩者之間沒(méi)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(shuō)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(shuō)話者說(shuō)出的單詞，來(lái)自多個(gè)類(lèi)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(lèi)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(lèi)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(kāi)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(tīng)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(lè)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(tīng)到貓的叫聲時(shí)，大腦也會(huì)訪問(wèn)相同的表示形式(貓的樣子，貓的行為，感覺(jué)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(shuō)。
對(duì)于無(wú)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(lèi)的非語(yǔ)音非人為聲音的響應(yīng)，也都無(wú)法通過(guò)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(lái)說(shuō)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(lèi)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(kāi)發(fā)過(guò)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(wèn)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(lái)的目標(biāo)是使用諸如聽(tīng)覺(jué)環(huán)境之類(lèi)的現(xiàn)實(shí)生活，例如重疊的環(huán)境聲音和語(yǔ)音。諾拉說(shuō)：“未來(lái)的研究還應(yīng)確定是否可以通過(guò)經(jīng)驗(yàn)處理類(lèi)似的時(shí)間鎖定，并專(zhuān)門(mén)處理經(jīng)驗(yàn)，例如處理音樂(lè)家的樂(lè)器聲音。”
未來(lái)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。
標(biāo)簽： 人腦
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