Para que los humanos logren un reconocimiento de voz preciso y se comuniquen entre sí, el sistema auditivo debe reconocer distintas categorías de sonidos, como palabras, de un flujo continuo de sonidos entrantes. Esta tarea se complica cuando se considera la variabilidad en los sonidos producidospor individuos con diferentes acentos, tonos o entonaciones.
en un reciente Comunicaciones de la naturaleza artículo, Shi Tong Liu, candidato a doctorado en bioingeniería en la Facultad de Ingeniería Swanson de la Universidad de Pittsburgh, detalla un modelo computacional que explora cómo el sistema auditivo aborda esta compleja tarea. La investigación está dirigida por Srivatsun Sadagopan, profesor asistente de neurobiología,cuyo laboratorio estudia la percepción de sonidos complejos en condiciones de audición realistas.
"Una 'palabra' puede ser pronunciada de diferentes maneras por diferentes voces, pero todavía puede agrupar todas estas expresiones en una categoría una palabra específica con un significado distinto", dijo Sadagopan. "En este estudio,Examinamos cómo el cerebro logra esto mediante el uso de llamadas de animales como un sistema modelo muy simplificado. Las especies de animales vocales como los titíes, macacos y conejillos de Indias producen varios tipos de llamadas que tienen distintos significados de comportamiento, pero también enfrentan el problema de quediferentes animales producen estas llamadas con mucha variabilidad "
El artículo publicado, "Características óptimas para la categorización auditiva", se centra en las vocalizaciones del tití común. Xiaoqin Wang, profesor de ingeniería biomédica en la Universidad Johns Hopkins, proporcionó un amplio conjunto de vocalizaciones de tití que capturaron la amplia gama de variabilidad en estosLuego, el equipo utilizó la teoría de la información y un algoritmo de búsqueda "codicioso" para encontrar características de cada tipo de vocalización que ocurrieran consistentemente a pesar de toda la variabilidad. Su estrategia fue seleccionar un conjunto de características que maximizaran conjuntamente el rendimiento, pero evitar las características que erandemasiado similar el uno al otro.
"Alimentamos a nuestro algoritmo con un banco de llamadas de tití y le pedimos que encontrara las características más informativas y consistentemente reconocibles", explicó Liu. "El resultado final fue un conjunto de 'características más informativas' que son características de un tipo de llamada en particular- al igual que las características distintivas de una cara por ejemplo, encontrar ojos o una nariz en una imagen. Al detectar la presencia o ausencia de estas características más informativas en los sonidos entrantes, el modelo puede identificar el tipo de vocalización con una precisión muy alta ".
Después de que se demostró que las características eran efectivas en el modelo teórico, el equipo regresó a los animales para probar si el cerebro realmente estaba buscando estas características informativas. Encontraron resultados interesantes cuando compararon los datos de su modelo con las respuestas neuronales registradasde la corteza auditiva tití por Sadagopan cuando era un estudiante graduado en el laboratorio de Xiaoqin Wang.
"La evidencia neuronal respalda nuestro modelo, lo que significa que puede usarse como una base sólida para futuros estudios", dijo Liu. "Nuestro modelo ofrece predicciones poderosas y precisas de lo que el cerebro está escuchando en las vocalizaciones. Esta investigación tiene aplicacionespara avanzar en la tecnología de reconocimiento de voz y las prótesis auditivas, y planeo usar este trabajo para comprender mejor cómo el cerebro puede aislar sonidos relevantes en espacios abarrotados ".
El trabajo del equipo fue apoyado por becas de investigación de los Institutos Nacionales para la Sordera y otros Trastornos de la Comunicación NIDCD, la Fundación de Investigación de la Audición de los Leones de Pensilvania y la Fundación Winters Samuel y Emma.
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Materiales proporcionado por Universidad de Pittsburgh . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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