Для этого последнего исследования ученые под руководством профессора Риитты Салмелин расшифровали и реконструировали произносимые слова из записей мозга в миллисекундном масштабе у 16 здоровых финских добровольцев. Они приняли новый подход, заключающийся в использовании естественной акустической изменчивости большого количества звуков (слов, произносимых разными говорящими, звуков окружающей среды из многих категорий) и сопоставления их с данными магнитоэнцефалографии (МЭГ) с использованием физиологических моделей машинного обучения.
Эти типы моделей с разрешенными по времени и усредненными по времени представлениями звуков использовались в исследованиях мозга раньше. Новая масштабируемая формулировка соавтора Али Фейсала позволила применить такие модели к записи всего мозга, и это исследование является первым, в котором сравниваются те же модели для речи и других звуков.
Исследователь Аалто и ведущий автор Анни Нора говорит: «Мы обнаружили, что временная привязка корковой активации к разворачивающемуся речевому вводу имеет решающее значение для кодирования речи.
Когда мы слышим слово, e.грамм. «кошка», наш мозг должен очень точно следить за ним во времени, чтобы понять его значение ».
В отличие от этого, временная привязка не была подчеркнута при корковой обработке неречевых звуков окружающей среды, которые передавали те же значения, что и произносимые слова, такие как музыка или смех.
Вместо этого усредненного по времени анализа достаточно, чтобы понять их значение. Это означает, что одни и те же представления (как кошка выглядит, что она делает, как она себя чувствует и т. Д.).) доступны для мозга также, когда вы слышите мяуканье кошки, но сам звук анализируется как единое целое, без необходимости аналогичной временной привязки активации мозга ”, – объясняет Нора.
Кодирование с синхронизацией по времени также наблюдалось для новых бессмысленных слов.
Однако даже ответы на искусственные неречевые звуки, такие как смех, не показали улучшенного декодирования с помощью механизма динамической синхронизации по времени и были лучше реконструированы с использованием усредненной по времени модели, что позволяет предположить, что кодирование с синхронизацией по времени является особенным для идентифицированных звуков. как речь.
Результаты показывают, что реакции мозга следуют за речью с особенно высокой точностью воспроизведения во времени
Текущие результаты предполагают, что у людей мог развиться специальный механизм кодирования с синхронизацией по времени для речи. Основываясь на других исследованиях, этот механизм обработки кажется настроенным на родной язык с обширным воздействием языковой среды на раннем этапе развития.
Настоящее открытие кодирования с синхронизацией по времени, 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 звуков имеют решающее значение для побуждения мозга к использованию этого особого режима кодирования. Чтобы исследовать это дальше, исследователи стремятся использовать реальную звуковую среду, такую как наложение звуков окружающей среды и речи.
В будущих исследованиях следует также определить, можно ли наблюдать аналогичную синхронизацию по времени со специализацией на обработке других звуков через опыт, e.грамм. инструментальных звуков в музыкантах », – говорит Нора
В будущей работе можно было бы исследовать вклад различных свойств в акустику речи и возможное влияние экспериментальной задачи на усиление использования режима синхронизации или усреднения по времени при обработке звука.
Эти модели машинного обучения также могут быть очень полезны при применении в клинических группах, например при исследовании лиц с нарушениями обработки речи.
Меня тут репетитор по английскому 2 класс заинтересовал, мне кажется такая информация порадует и заинтересует очень многих. По этому, если вам это интересно, то стоит обязательно посмотреть.