Neues Paper: Neural modelling of the encoding of fast frequency modulation

Das menschliche Gehirn ist das Beste derzeit vorhandene Spracherkennungssystem. Allerdings sind die komputationalen Mechanismen, die das menschliche Gehirn bei der Spracherkennung einsetzt, noch lange nicht verstanden.

Hier untersuchen wir wie Formantübergänge im Gehirn verarbeitet werden. Bei Formantübergängen handelt es sich um kurze Frequenzmodulierte Klangbilder die Konsonanten charakterisieren, welche einen Vokal vorangestellt sind. Unsere Haupthypothese sagt aus, dass diese Frequenzmodulierten Klangbilder mit Hilfe einer prädiktiven Strategie verarbeitet und somit erwartete Repräsentation auf einer niedrigeren Ebene verstärkt werden. Mit Hilfe von Computermodellen haben wir vorhergesagt, wie ein solcher Mechanismus die Wahrnehmung einer Reihe von Frequenzmodulierte Laute, innerhalb des Frequenzbereichs und der Dauer von Formantübergängen, beeinflussen würde. Zur Testung des Modells führten wir ein Verhaltensexperiment durch.

Mit diesem wollten wir überprüfen ob Frequenzmodulierte Laute so wahrgenommen werden wie durch unser Modell vorhersagt. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass die prädiktive Verarbeitung ein wesentlicher Mechanismus für die Sprachverarbeitung ist, selbst in frühen Stufen der Verarbeitungshierarchie.

Tabas A. & von Kriegstein, K. (2021) Neural modelling of the encoding of fast frequency modulation. PLOS Computational Biology 17(3): e1008787. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008787