Un model de învățare automată dezvăluie modul în care creierul recunoaște sunetele de comunicare

Un model de învățare automată dezvăluie modul în care creierul recunoaște sunetele de comunicare

Pittsburgh, 2 mai 2023 – Într-o lucrare publicată astăzi în Communications Biology, neurologii auditivi de la Universitatea din Pittsburgh Descrieți un model de învățare automată care ajută la explicarea modului în care creierul învață semnificația sunetelor de comunicare, cum ar fi apelurile animalelor sau cuvintele rostite.

Algoritmul descris în studiu arată modul în care animalele sociale, inclusiv maimuțele marmoset și cobai, folosesc rețelele de procesare a sunetului din creierul lor pentru a diferenția și acționa asupra categoriilor de sunet – cum ar fi apelurile de împerechere, hrana sau pericolul.

Studiul este un pas important către înțelegerea complexităților și complexităților procesării neuronale care stau la baza recunoașterii vocii. Perspectivele din această lucrare deschid calea pentru înțelegerea și, eventual, tratarea tulburărilor care afectează recunoașterea vorbirii și îmbunătățirea aparatelor auditive.

„Mai mult sau mai puțin toți cei pe care îi cunoaștem își vor pierde o parte din auz la un moment dat în viața lor, fie ca urmare a îmbătrânirii, fie a expunerii la zgomot. Este important să înțelegem biologia recunoașterii vocii și să găsim modalități de a o îmbunătăți.” Dar procesul de comunicare vocală este cool în sine. Modul în care creierul nostru interacționează unul cu celălalt și poate prelua idei și le transmite prin sunet nu este nimic mai puțin magic.

Oamenii și animalele întâlnesc o diversitate uimitoare de sunete în fiecare zi, de la cacofonia junglei până la zumzetul din interiorul unui restaurant aglomerat. Indiferent de poluarea sonoră din lumea care ne înconjoară, oamenii și alte animale sunt capabile să comunice și să se înțeleagă între ele, inclusiv tonul vocii sau tonul lor. Când auzim cuvântul „bună ziua”, de exemplu, îi recunoaștem semnificația indiferent dacă este rostit cu accent american sau britanic, dacă vorbitorul este o femeie sau un bărbat sau dacă ne aflăm într-o cameră liniștită sau aglomerată. cuib.

READ  Hyper Light Drifter primește o continuare 3D numită Hyper Light Breaker

Echipa a pornit de la ideea că modul în care creierul uman recunoaște și preia semnificația sunetelor de comunicare ar putea fi similar cu modul în care recunoaște fețele în comparație cu alte obiecte. Fețele sunt foarte diverse, dar au unele caracteristici comune.

În loc să asorteze fiecare față pe care o întâlnim cu o față „tipică” perfectă, creierul nostru captează trăsături utile, cum ar fi ochii, nasul și gura și pozițiile lor relative și creează o hartă mentală a acestor mici caracteristici care definesc o față.

Într-o serie de studii, echipa a arătat că sunetele de comunicare pot consta, de asemenea, în caracteristici atât de mici. Cercetătorii au construit mai întâi un model de procesare a sunetului de învățare automată pentru a recunoaște diferitele sunete produse de animalele sociale. Pentru a testa dacă răspunsurile creierului se potrivesc cu modelul, ei au înregistrat activitatea cerebrală a cobaiilor care ascultau sunetele comunicării rudelor lor. Neuronii din zonele creierului responsabile cu procesarea sunetelor s-au aprins cu un val de activitate electrică atunci când au auzit un zgomot care conținea caracteristici găsite în anumite tipuri de aceste sunete, similar cu un model de învățare automată.

Apoi au vrut să verifice performanța modelului față de comportamentul animalelor din viața reală.

Cobaii au fost plasați într-un incintă și expuși la diferite categorii de sunete – scârțâituri și mormăituri care au fost clasificate ca indicii vocale distincte. Cercetătorii i-au instruit apoi pe cobai să meargă în diferite colțuri ale incintei și să primească recompense de fructe în funcție de categoria de sunet redată.

Apoi, au făcut sarcinile mai provocatoare: pentru a imita modul în care oamenii învață semnificația cuvintelor rostite de oameni cu accente diferite, cercetătorii au făcut apeluri la cobai prin intermediul unui software de schimbare a vocii, accelerându-le sau încetinindu-le și ridicând sau coborând. pitch-ul lor. , sau adăugați zgomot și ecou.

READ  Ambalaj durabil - ce este?

Nu numai că animalele au fost capabile să îndeplinească sarcina în mod consecvent, ca și cum apelurile pe care le-au auzit nu s-ar fi schimbat, dar au continuat să funcționeze bine în ciuda ecoului sau a zgomotului artificial. Și mai bine, modelul de învățare automată a descris perfect comportamentul lor (și activarea de bază a celulelor de procesare a sunetului din creier).

Ca un pas următor, cercetătorii traduc acuratețea modelului de la animale la vorbirea umană.

„Din punct de vedere ingineresc, există modele mult mai bune pentru recunoașterea vorbirii. Lucrul unic la modelul nostru este că avem o potrivire apropiată cu comportamentul și activitatea creierului, ceea ce ne oferă mai multe perspective asupra biologiei. În viitor, aceste perspective ar putea să fie folosit pentru a ajuta oamenii cu afecțiuni de dezvoltare neurologică sau pentru a ajuta la proiectarea de aparate auditive mai bune”, a declarat autorul principal Satyaprata Pareda, PhD, cercetător postdoctoral la Departamentul de Neurobiologie Casa.

„Mulți oameni au afecțiuni care le îngreunează recunoașterea vorbirii”, a spus Manasweni Kar, un student în laboratorul lui Sadagoppan. „Înțelegerea modului în care creierul stereotip recunoaște cuvintele și dă un sens lumii auditive din jurul său va face posibilă înțelegerea și ajutarea celor care se luptă”.

Autor suplimentar al studiului este Shi Tong Liu, Ph.D., din Beth.

eliberare publică. Acest material de la organizația/autorii originali poate fi de natură punctuală și este editat pentru claritate, stil și lungime. Mirage.news nu ia poziții sau părți instituționale, iar toate opiniile, pozițiile și concluziile exprimate aici sunt exclusiv ale autorului (autorilor). Aici.

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *