कम्प्यूटेशनल मॉडल डीकोड भाषण के द्वारा यह भविष्यवाणी — ScienceDaily


मस्तिष्क का विश्लेषण करती द्वारा बोली जाने वाली भाषा को पहचानने अक्षरों. वैज्ञानिकों से जिनेवा के विश्वविद्यालय (UNIGE) और विकसित भाषा के लिए राष्ट्रीय केन्द्र में क्षमता अनुसंधान (NCCR) बनाया गया है एक कम्प्यूटेशनल मॉडल reproduces कि जटिल तंत्र कार्यरत केंद्रीय तंत्रिका तंत्र द्वारा यह कार्रवाई करने के लिए. मॉडल, एक साथ लाता है जो दो स्वतंत्र सैद्धांतिक चौखटे का उपयोग करता है के बराबर neuronal दोलनों द्वारा उत्पादित मस्तिष्क गतिविधि की प्रक्रिया के लिए सतत ध्वनि प्रवाह के साथ जुड़ा हुआ भाषण दिया । मॉडल के अनुसार कार्य करने के लिए एक सिद्धांत के रूप में जाना जाता भविष्य कहनेवाला कोडिंग, जिससे मस्तिष्क का अनुकूलन धारणा द्वारा लगातार कोशिश कर रहा है की भविष्यवाणी करने के लिए संवेदी संकेतों के आधार पर उम्मीदवार hypotheses (अक्षरों, इस मॉडल में). जिसके परिणामस्वरूप मॉडल, पत्रिका में वर्णित है प्रकृति संचारमें मदद मिली है जीने की मान्यता के हजारों के अक्षरों में निहित के सैकड़ों वाक्य में बात की प्राकृतिक भाषा. यह पुष्टि की है कि विचार neuronal दोलनों कर सकते हैं इस्तेमाल किया जा करने के लिए समन्वय के प्रवाह के अक्षरों हम सुनने के द्वारा की गई भविष्यवाणी हमारे मस्तिष्क.

“मस्तिष्क की गतिविधियों का उत्पादन neuronal दोलनों मापा जा सकता है कि का उपयोग कर electroencephalography, शुरू होता है” ऐनी-Lise Giraud विभाग में प्रोफेसर के बुनियादी न्यूरो में UNIGE की चिकित्सा के संकाय और सह-निदेशक के विकसित भाषा NCCR. इन कर रहे हैं कि विद्युत चुम्बकीय तरंगों से परिणाम सुसंगत विद्युत गतिविधि के पूरे नेटवर्क के न्यूरॉन्स. वहाँ रहे हैं कई प्रकार परिभाषित किया गया, उनकी आवृत्ति के अनुसार. वे कर रहे हैं बुलाया अल्फा, बीटा, थीटा, डेल्टा या गामा तरंगों. व्यक्तिगत रूप से ले जाया या आरोपित, इन लय से जुड़े हुए हैं करने के लिए अलग अलग संज्ञानात्मक कार्यों, इस तरह के रूप में धारणा, स्मृति, ध्यान, सतर्कता, आदि.

हालांकि, neuroscientists अभी तक नहीं पता है कि वे सक्रिय रूप से योगदान करने के लिए इन कार्यों और कैसे. में एक पहले से प्रकाशित अध्ययन में 2015 में, प्रोफेसर Giraud की टीम से पता चला है कि थीटा तरंगों (कम आवृत्ति) और गामा तरंगों (उच्च आवृत्ति) का समन्वय करने के लिए अनुक्रम ध्वनि प्रवाह में अक्षरों और विश्लेषण करने के लिए अपनी सामग्री तो वे मान्यता प्राप्त किया जा सकता.

जिनेवा आधारित वैज्ञानिकों ने विकसित की एक spiking तंत्रिका नेटवर्क के कंप्यूटर मॉडल पर आधारित इन शारीरिक लय, जिसका प्रदर्शन में अनुक्रमण रहते हैं (पर-लाइन) अक्षरों की तुलना में बेहतर था कि पारंपरिक स्वत: भाषण मान्यता प्रणालियों.

लय के अक्षरों

में उनकी पहली मॉडल, थीटा तरंगों (के बीच 4 और 8 हर्ट्ज) यह संभव बना दिया करने के लिए की लय का पालन अक्षरों के रूप में वे थे माना जाता है प्रणाली द्वारा. गामा तरंगों (लगभग 30 हर्ट्ज) के लिए इस्तेमाल किया गया खंड श्रवण संकेत में छोटे स्लाइस और उन्हें सांकेतिक शब्दों में बदलना. इस का उत्पादन एक “ध्वनिग्रामिक” प्रोफ़ाइल से लिंक करने के लिए प्रत्येक ध्वनि अनुक्रम के साथ, जो हो सकता है की तुलना में, एक posteriori, की एक पुस्तकालय के लिए जाना जाता अक्षरों. के फायदों में से एक के इस प्रकार के मॉडल है कि यह अनायास adapts करने के लिए भाषण की गति भिन्न हो सकते हैं जो एक व्यक्ति से दूसरे करने के लिए.

भविष्य कहनेवाला कोडिंग

इस नए लेख, करने के लिए करीब रहने के लिए जैविक वास्तविकता, प्रोफेसर Giraud और उसकी टीम विकसित एक नए मॉडल जहां वे शामिल तत्वों में से एक सैद्धांतिक ढांचा, स्वतंत्र के neuronal दोलनों: “भविष्य कहनेवाला कोडिंग.” “इस सिद्धांत रखती है कि मस्तिष्क के कार्य तो बेहतर है, क्योंकि यह लगातार कोशिश कर रहा है पूर्वानुमान करने के लिए और समझाने के लिए क्या हो रहा है, वातावरण में का उपयोग करके सीखा है कैसे की मॉडल बाहर की घटनाओं उत्पन्न संवेदी संकेतों. के मामले में बोली जाने वाली भाषा है, इसे खोजने के लिए प्रयास की सबसे अधिक संभावना कारणों के कान द्वारा कथित ध्वनियों के रूप में भाषण करेंगी, के आधार पर एक सेट का मानसिक निरूपण किया गया है कि सीखा है, और किया जा रहा है कि स्थायी रूप से अद्यतन किया जाता है.,” कहते हैं डॉ Itsaso Olasagasti, कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंटिस्ट में Giraud की टीम है, जो की देखरेख के नए मॉडल के कार्यान्वयन.

“हम विकसित किया है एक कंप्यूटर मॉडल simulates कि इस भविष्य कहनेवाला कोडिंग,” बताते हैं Sevada Hovsepyan, एक शोधकर्ता विभाग में बुनियादी न्यूरो और लेख के पहले लेखक. “और हम इसे लागू करने से शामिल oscillatory तंत्र.”

पर परीक्षण किया 2,888 अक्षरों

ध्वनि सिस्टम में प्रवेश करने के पहले संग्राहक द्वारा एक थीटा (धीमा) लहर जैसा दिखता है कि क्या न्यूरॉन आबादी का उत्पादन. यह बनाता है यह संभव करने के लिए संकेत की आकृति अक्षरों. गाड़ियों के (उपवास) गामा लहरों फिर सांकेतिक शब्दों में मदद शब्दांश के रूप में और जब यह माना जाता है. प्रक्रिया के दौरान, सिस्टम पता चलता संभव अक्षरों और सही विकल्प यदि आवश्यक हो तो. जाने के बाद आगे और पीछे दोनों के बीच के स्तर के लिए कई बार, यह पता चलता है सही अक्षर. सिस्टम बाद में शून्य करने के लिए रीसेट प्रत्येक के अंत में कथित अक्षर.

मॉडल को सफलतापूर्वक किया गया है का उपयोग कर परीक्षण किया 2,888 अलग अलग अक्षरों में निहित 220 वाक्य, उच्चारण, बोली जाने वाली प्राकृतिक भाषा में अंग्रेजी में. “एक में हाथ, हम सफल लाने में एक साथ दो बहुत अलग सैद्धांतिक चौखटे में एक ही कंप्यूटर मॉडल बताते हैं,” प्रोफेसर Giraud । “दूसरे, हम पता चला है कि neuronal दोलनों सबसे अधिक संभावना लय संरेखित अंतर्जात कामकाज मस्तिष्क के संकेतों के साथ आया है कि के माध्यम से बाहर से संवेदी अंगों. यदि हम में इस वापस भविष्य कहनेवाला कोडन सिद्धांत, इसका मतलब है कि इन दोलनों की अनुमति शायद मस्तिष्क बनाने के लिए सही परिकल्पना बिल्कुल सही समय पर.”



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