В недавней статье Nature Communications Ши Тонг Лю, кандидат наук по биоинженерии из инженерной школы Университета Питтсбурга Суонсон, подробно описывает вычислительную модель, которая исследует, как слуховая система решает эту сложную задачу. Исследованием руководит Сривацун Садагопан, доцент кафедры нейробиологии, чья лаборатория изучает восприятие сложных звуков в реалистичных условиях прослушивания.
«Слово может произноситься разными голосами по-разному, но вы все равно можете объединить все эти высказывания в категорию (конкретное слово) с определенным значением», – сказал Садагопан. «В этом исследовании мы изучили, как мозг достигает этого, используя крики животных в качестве значительно упрощенной модельной системы. Вокальные виды животных, такие как мартышки, макаки и морские свинки, издают несколько типов криков, которые несут различные поведенческие "значения", но они также сталкиваются с проблемой, что разные животные издают эти крики с большой вариабельностью."
В опубликованной статье «Оптимальные характеристики слуховой категоризации» основное внимание уделяется вокализации обыкновенной мартышки.
Сяоцинь Ван, профессор биомедицинской инженерии в Университете Джона Хопкинса, предоставил большой набор вокализаций мартышек, которые захватили широкий диапазон вариативности этих звуков. Затем команда использовала теорию информации и «жадный» алгоритм поиска, чтобы найти особенности каждого типа вокализации, которые постоянно возникали, несмотря на всю изменчивость.
Их стратегия заключалась в том, чтобы выбрать набор функций, которые вместе повышали бы производительность, но избегали функций, которые были бы слишком похожи друг на друга.
«Мы загрузили в наш алгоритм банк звонков мартышек и попросили его найти наиболее информативные и легко узнаваемые особенности», – пояснил Лю. «Конечным результатом был набор« наиболее информативных черт », которые характерны для определенного типа звонка – во многом как отличительные черты лица (e.грамм. найти глаза или нос на изображении).
Обнаруживая присутствие или отсутствие этих наиболее информативных характеристик в поступающих звуках, модель может определить тип вокализации с очень высокой точностью."
После того, как в теоретической модели было показано, что эти функции эффективны, команда вернулась к животным, чтобы проверить, действительно ли мозг ищет эти информативные функции. Они обнаружили интересные результаты, когда сравнили данные своей модели с нейронными реакциями, записанными Садагопаном из слуховой коры мартышек, когда он был аспирантом в лаборатории Сяоцинь Вана.
«Нейронные данные подтверждают нашу модель, а это значит, что ее можно использовать в качестве прочной основы для будущих исследований», – сказал Лю. "Наша модель дает мощные и точные предсказания того, что мозг прислушивается к вокализациям.
Это исследование находит применение в развитии технологии распознавания речи и слуховых протезов, и я планирую использовать эту работу, чтобы лучше понять, как мозг может изолировать соответствующие звуки в людных местах."
Работа команды была поддержана исследовательскими грантами Национальных институтов глухоты и других коммуникативных расстройств (NIDCD), Пенсильванского исследовательского фонда слуха Львов и Фонда Сэмюэля и Эммы Винтерс.