소리 위치 파악: 뇌가 음원을 인식하는 방법

우리 주변의 세상은 우리의 두뇌가 지속적으로 처리하는 모든 종류의 정보로 가득 차 있습니다. 사람은 눈(시각), 혀(미각), 코(후각), 피부(촉각), 전정 기관(균형, 공간에서의 위치 및 감각)과 같은 신호를 담당하는 감각 기관을 통해 이 정보를 받습니다. 무게)와 귀(소리). 이 모든 기관의 신호를 결합함으로써 우리의 뇌는 환경에 대한 정확한 그림을 구축할 수 있습니다. 그러나 외부 신호 처리의 모든 측면이 우리에게 알려진 것은 아닙니다. 이러한 비밀 중 하나는 소리의 출처를 파악하는 메커니즘입니다.

언어 및 청각 신경공학 연구소(뉴저지 공과대학)의 과학자들은 소리 위치 파악의 신경 과정에 대한 새로운 모델을 제안했습니다. 소리를 인식하는 동안 뇌에서 어떤 정확한 과정이 일어나는지, 우리 뇌가 음원의 위치를 ​​어떻게 이해하는지, 그리고 이 연구가 청력 결함과의 싸움에 어떻게 도움이 될 수 있는지를 설명합니다. 우리는 연구 그룹의 보고서에서 이에 대해 배웁니다. 가다.

연구기반

우리 두뇌가 감각으로부터 받는 정보는 그 출처와 처리 측면에서 서로 다릅니다. 일부 신호는 우리 뇌에 정확한 정보로 즉각적으로 나타나는 반면, 일부 신호는 추가적인 계산 과정이 필요합니다. 대략적으로 말하면, 우리는 즉시 촉감을 느끼지만, 소리를 들으면 여전히 그것이 어디서 오는지 찾아야 합니다.

수평면에서 소리의 위치를 ​​파악하는 기본은 다음과 같습니다. 양이간* 시차(ITD ~ 양이간 시차) 소리가 청취자의 귀에 도달합니다.

내부 베이스* - 귀 사이의 거리.

뇌에는 이 과정을 담당하는 특정 영역(내측상올리브 또는 MSO)이 있습니다. MVO에서 오디오 신호를 수신하는 순간 양이 사이의 시간 차이가 뉴런의 반응 속도로 변환됩니다. ITD의 함수로서 MVO 출력 속도 곡선의 모양은 각 귀에 대한 입력 신호의 상호 상관 함수의 모양과 유사합니다.

MBO에서 정보가 어떻게 처리되고 해석되는지는 완전히 명확하지 않으며, 이것이 바로 몇 가지 매우 모순된 이론이 있는 이유입니다. 소리 위치 파악에 대한 가장 유명하고 사실상 고전적인 이론은 Jeffress 모델(로이드 A. 제프리스). 그것은 기반으로합니다 표시선* 각 귀의 신경 입력의 양이 동시성에 민감한 감지 뉴런으로, 각 뉴런은 특정 양의 ITD에 최대로 민감합니다(1А).

표시선 원리* 축삭을 따라 자극을 전달하는 데 동일한 생리학적 원리를 사용하는 다양한 신경이 어떻게 서로 다른 감각을 생성할 수 있는지 설명하는 가설입니다. 구조적으로 유사한 신경이 유사한 신경 신호를 다른 방식으로 해독할 수 있는 중추신경계의 고유한 뉴런에 연결되면 다른 감각 인식을 생성할 수 있습니다.

이미지 #1

이 모델은 양쪽 귀에 도달하는 소리의 제한되지 않은 상호 상관을 기반으로 하는 신경 코딩과 계산적으로 유사합니다.

소리 위치 파악이 뇌의 서로 다른 반구에 있는 특정 뉴런 집단의 응답 속도 차이를 기반으로 모델링될 수 있음을 시사하는 모델도 있습니다. 반구간 비대칭 모델 (1V).

지금까지는 두 이론(모델) 중 어느 것이 올바른지 명확하게 말하기가 어려웠습니다. 각각의 이론은 소리 강도에 대한 소리 위치 파악의 서로 다른 의존성을 예측하기 때문입니다.

오늘 우리가 보고 있는 연구에서 연구자들은 소리에 대한 인식이 신경 코딩에 기초하는지 아니면 개별 신경 집단의 반응 차이에 기초하는지 이해하기 위해 두 모델을 결합하기로 결정했습니다. 18~27세(여성 5명, 남성 7명)의 사람들이 참여한 여러 실험이 수행되었습니다. 참가자의 청력검사(청력 예민도 측정)는 25~250Hz 사이에서 8000dB 이상이었습니다. 실험 참가자는 특수 장비가 배치되고 높은 정확도로 보정된 방음실에 배치되었습니다. 참가자들은 소리 신호를 들으면 신호가 오는 방향을 표시해야 했습니다.

연구 결과

의존성을 평가하려면 편측화* 표지된 뉴런에 반응하는 소리 강도로부터의 뇌 활동, 헛간 올빼미 뇌의 층류 핵에 있는 뉴런의 반응 속도에 대한 데이터가 사용되었습니다.

편측성* - 신체의 왼쪽과 오른쪽 절반의 비대칭.

특정 뉴런 집단의 반응 속도에 대한 뇌 활동의 측면화의 의존성을 평가하기 위해 붉은 털 원숭이 뇌의 하구의 활동 데이터를 사용한 후 다른 반구의 뉴런 속도 차이를 추가로 계산했습니다. .

검출기 뉴런의 표시된 선 모델은 소리 강도가 감소함에 따라 인지된 음원의 측면성이 작은 소리와 큰 소리의 비율과 유사한 평균 값으로 수렴할 것이라고 예측합니다(1S).

반구형 비대칭 모델은 소리 강도가 거의 임계값 수준으로 감소함에 따라 인지된 측면성이 중간선 쪽으로 이동한다는 것을 시사합니다(1D).

전반적인 소리 강도가 더 높을 때 측면화는 강도가 변하지 않을 것으로 예상됩니다(삽입 1S и 1D).

따라서 소리 강도가 인식된 소리 방향에 어떻게 영향을 미치는지 분석하면 해당 순간에 발생하는 프로세스의 특성, 즉 동일한 일반 영역의 뉴런 또는 다른 반구의 뉴런을 정확하게 결정할 수 있습니다.

분명히 ITD를 구별하는 사람의 능력은 소리 강도에 따라 달라질 수 있습니다. 그러나 과학자들은 ITD에 대한 민감도와 음원 방향에 대한 청취자의 판단을 소리 강도의 함수로 연결하는 이전 연구 결과를 해석하기 어렵다고 말합니다. 일부 연구에서는 소리 강도가 경계 임계값에 도달하면 음원의 인지된 측면성이 감소한다고 말합니다. 다른 연구에서는 강도가 지각에 전혀 영향을 미치지 않는다고 제안합니다.

즉, 과학자들은 ITD, 소리 강도 및 음원의 방향 결정 간의 관계에 관한 문헌에 정보가 거의 없음을 "부드럽게" 암시하고 있습니다. 과학계에서 일반적으로 받아들여지는 일종의 공리로 존재하는 이론이 있습니다. 따라서 실제로 청력 인식의 모든 이론, 모델 및 가능한 메커니즘을 자세히 테스트하기로 결정했습니다.

첫 번째 실험은 XNUMX명의 정상 청력 참가자 그룹에서 소리 강도의 함수로서 ITD 기반 편측화를 연구할 수 있는 정신물리학적 패러다임을 기반으로 했습니다.

이미지 #2

음원은 인간이 ITD를 인식할 수 있는 대부분의 주파수 범위를 포괄하도록 특별히 조정되었습니다. 300~1200Hz(2А).

각 시도에서 청취자는 375~375ms의 ITD 값 범위에 걸쳐 감각 수준의 함수로 측정된 인지된 측면성을 표시해야 했습니다. 사운드 강도의 효과를 확인하기 위해 고정 및 무작위 사운드 강도를 모두 포함하는 비선형 혼합 효과 모델(NMLE)이 사용되었습니다.

예정 2V 대표 청취자에 대해 두 가지 사운드 강도에서 스펙트럼적으로 평탄한 소음을 사용하여 추정된 측면화를 보여줍니다. 그리고 일정은 2S 모든 청취자의 원시 데이터(원)와 피팅된 NMLE 모델(선)을 보여줍니다.

표 번호 1

위의 표에는 모든 NLME 매개변수가 나와 있습니다. 과학자들이 예상한 대로 ITD가 증가함에 따라 인지된 측면성이 증가하는 것을 볼 수 있습니다. 소리 강도가 감소함에 따라 인식은 점점 더 중앙선 쪽으로 이동했습니다(그래프에 삽입됨). 2C).

이러한 경향은 NLME 모델에 의해 뒷받침되었으며, 이는 최대 측면도에 대한 ITD 및 소리 강도의 상당한 영향을 보여 반구간 차이 모델을 뒷받침합니다.

게다가, 순음에 대한 평균 청력학적 역치는 인지된 편측성에 거의 영향을 미치지 않았습니다. 그러나 소리의 강도는 심리 측정 기능 지표에 큰 영향을 미치지 않았습니다.

두 번째 실험의 주요 목표는 자극(소리)의 스펙트럼 특성을 고려할 때 이전 실험에서 얻은 결과가 어떻게 변하는지 확인하는 것이었습니다. 낮은 소리 강도에서 스펙트럼적으로 평탄한 소음을 테스트해야 하는 이유는 스펙트럼의 일부가 들리지 않을 수 있고 이것이 소리 방향 결정에 영향을 미칠 수 있다는 것입니다. 결과적으로, 첫 번째 실험의 결과는 소리 강도가 감소함에 따라 스펙트럼의 가청 부분의 폭이 감소할 수 있다는 사실로 잘못 오해될 수 있습니다.

따라서 또 다른 실험을 하기로 결정했지만, 그 반대의 방법을 사용했다. A-가중* 소음

A-계량* 귀는 낮은 소리 주파수에 덜 민감하기 때문에 사람의 귀가 인지하는 상대적 크기를 고려하기 위해 소리 수준에 적용됩니다. A-가중치는 측정된 음압 레벨(dB)에 옥타브 밴드로 나열된 값 테이블을 산술적으로 추가하여 구현됩니다.

차트에서 2D 실험에 참여한 모든 참가자의 원시 데이터(원)와 NMLE 모델 적합 데이터(선)를 보여줍니다.

데이터 분석에 따르면 소리의 모든 부분이 거의 동일하게 들리는 경우(첫 번째 및 두 번째 시도 모두), ITD에 따른 측면성의 변화를 설명하는 그래프의 인지된 측면성과 기울기는 소리 강도가 감소함에 따라 감소하는 것으로 나타났습니다.

따라서 두 번째 실험의 결과는 첫 번째 실험의 결과를 확인시켜 주었다. 즉, 실제로 Jeffress가 1948년에 제안한 모델이 정확하지 않은 것으로 나타났습니다.

소리의 강도가 감소할수록 소리 위치 파악이 악화되는 것으로 밝혀졌으며 Jeffress는 소리의 강도에 관계없이 인간이 소리를 동일한 방식으로 인식하고 처리한다고 믿었습니다.

연구의 뉘앙스에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하는 것이 좋습니다. 과학자 보고서.

커튼콜

이론적 가정과 이를 뒷받침하는 실제 실험을 통해 포유류의 뇌 뉴런은 소리 신호의 방향에 따라 다른 속도로 활성화되는 것으로 나타났습니다. 그런 다음 뇌는 프로세스에 관련된 모든 뉴런 간의 속도를 비교하여 소리 환경의 지도를 동적으로 구축합니다.

Jeffresson의 모델은 헛간 올빼미의 음원 위치를 완벽하게 설명하는 데 사용될 수 있기 때문에 실제로 100% 틀린 것은 아닙니다. 예, 헛간 올빼미의 경우 소리의 강도는 중요하지 않으며 어떤 경우에도 소리 소스의 위치가 결정됩니다. 그러나 이전 실험에서 알 수 있듯이 이 모델은 붉은 털 원숭이에서는 작동하지 않습니다. 따라서 이 Jeffresson 모델은 모든 생명체의 소리 위치를 설명할 수 없습니다.

인간 참가자를 대상으로 한 실험에서는 소리의 위치 파악이 유기체마다 다르게 발생한다는 사실이 다시 한 번 확인되었습니다. 많은 참가자들은 소리의 강도가 낮아서 소리 신호 소스의 위치를 ​​정확하게 판단할 수 없었습니다.

과학자들은 그들의 연구가 우리가 보는 방식과 듣는 방식 사이에 특정한 유사점을 보여준다고 믿습니다. 두 과정 모두 뇌의 다른 부분에 있는 뉴런의 속도와 관련이 있을 뿐만 아니라 공간에서 우리가 보는 물체의 위치와 우리가 듣는 소리의 소스 위치를 결정하기 위한 이 차이를 평가하는 것과도 관련이 있습니다.

앞으로 연구원들은 인간의 청각과 시각 사이의 연관성을 더 자세히 조사하기 위해 일련의 실험을 수행할 예정입니다. 이를 통해 우리의 뇌가 우리 주변 세계의 지도를 어떻게 역동적으로 구축하는지 더 잘 이해할 수 있을 것입니다.

많은 관심 부탁드리며 모두들 즐거운 한주 보내세요! 🙂

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출처 : habr.com