ການປັບແຕ່ງສຽງ: ສະໝອງຮັບຮູ້ແຫຼ່ງສຽງແນວໃດ

ໂລກທີ່ຢູ່ອ້ອມຮອບພວກເຮົາເຕັມໄປດ້ວຍຂໍ້ມູນທຸກປະເພດທີ່ສະຫມອງຂອງພວກເຮົາດໍາເນີນການຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ລາວໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນນີ້ໂດຍຜ່ານອະໄວຍະວະຂອງຄວາມຮູ້ສຶກ, ແຕ່ລະຄົນຮັບຜິດຊອບສໍາລັບສ່ວນແບ່ງຂອງສັນຍານ: ຕາ (ວິໄສທັດ), ລີ້ນ (ລົດຊາດ), ດັງ (ກິ່ນ), ຜິວຫນັງ (ສໍາຜັດ), ອຸປະກອນ vestibular (ຄວາມສົມດູນ, ຕໍາແຫນ່ງໃນຊ່ອງແລະຄວາມຮູ້ສຶກຂອງ. ນ​້​ໍາ​ຫນັກ​) ແລະ​ຫູ (ສຽງ​)​. ໂດຍການລວມເອົາສັນຍານຈາກອະໄວຍະວະເຫຼົ່ານີ້, ສະຫມອງຂອງພວກເຮົາສາມາດສ້າງຮູບພາບທີ່ຖືກຕ້ອງຂອງສະພາບແວດລ້ອມຂອງພວກເຮົາ. ແຕ່ບໍ່ແມ່ນທຸກດ້ານຂອງການປະມວນຜົນສັນຍານພາຍນອກແມ່ນຮູ້ຈັກກັບພວກເຮົາ. ຫນຶ່ງໃນຄວາມລັບເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນກົນໄກສໍາລັບການທ້ອງຖິ່ນຂອງແຫຼ່ງສຽງ.

ນັກວິທະຍາສາດຈາກຫ້ອງທົດລອງຂອງ Neuroengineering ຂອງການປາກເວົ້າແລະການໄດ້ຍິນ (New Jersey Institute of Technology) ໄດ້ສະເຫນີຮູບແບບໃຫມ່ຂອງຂະບວນການ neural ຂອງທ້ອງຖິ່ນສຽງ. ຂະບວນການທີ່ແນ່ນອນເກີດຂື້ນໃນສະຫມອງແນວໃດໃນລະຫວ່າງການຮັບຮູ້ສຽງ, ສະຫມອງຂອງພວກເຮົາເຂົ້າໃຈຕໍາແຫນ່ງຂອງແຫຼ່ງສຽງແນວໃດ, ແລະວິທີການຄົ້ນຄ້ວານີ້ສາມາດຊ່ວຍໃນການຕໍ່ສູ້ກັບຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງການໄດ້ຍິນ. ພວກເຮົາຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບເລື່ອງນີ້ຈາກບົດລາຍງານຂອງກຸ່ມຄົ້ນຄ້ວາ. ໄປ.

ພື້ນຖານການຄົ້ນຄວ້າ

ຂໍ້​ມູນ​ທີ່​ສະ​ຫມອງ​ຂອງ​ພວກ​ເຮົາ​ໄດ້​ຮັບ​ຈາກ​ຄວາມ​ຮູ້​ສຶກ​ຂອງ​ພວກ​ເຮົາ​ແຕກ​ຕ່າງ​ກັນ​, ທັງ​ໃນ​ແງ່​ຂອງ​ແຫຼ່ງ​ຂອງ​ມັນ​ແລະ​ໃນ​ແງ່​ຂອງ​ການ​ປຸງ​ແຕ່ງ​ຂອງ​ມັນ​. ບາງສັນຍານປະກົດຂຶ້ນໃນສະໝອງຂອງພວກເຮົາທັນທີທີ່ເປັນຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງ, ໃນຂະນະທີ່ບາງສັນຍານຕ້ອງການຂະບວນການຄິດໄລ່ເພີ່ມເຕີມ. ເວົ້າປະມານ, ພວກເຮົາຮູ້ສຶກເຖິງການສໍາພັດທັນທີ, ແຕ່ເມື່ອພວກເຮົາໄດ້ຍິນສຽງ, ພວກເຮົາຍັງຕ້ອງຊອກຫາບ່ອນທີ່ມັນມາຈາກ.

ພື້ນ​ຖານ​ສໍາ​ລັບ​ການ localizing ສຽງ​ໃນ​ຍົນ​ແນວ​ນອນ​ແມ່ນ​ ພາຍໃນ* ຄວາມແຕກຕ່າງເວລາ (ITD ຈາກ ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງເວລາ) ສຽງ​ເຖິງ​ຫູ​ຂອງ​ຜູ້​ຟັງ​.

ພື້ນ​ຖານ​ລະ​ຫວ່າງ​ປະ​ເທດ * - ໄລ​ຍະ​ຫ່າງ​ລະ​ຫວ່າງ​ຫູ​.

ມີພື້ນທີ່ສະເພາະໃນສະໝອງ (ໝາກກອກເທດ ຫຼື MSO medial superior) ທີ່ຮັບຜິດຊອບຕໍ່ຂະບວນການນີ້. ໃນປັດຈຸບັນສັນຍານສຽງໄດ້ຖືກຮັບໃນ MVO, ຄວາມແຕກຕ່າງຂອງເວລາ interaural ຖືກປ່ຽນເປັນອັດຕາການຕິກິຣິຍາຂອງ neurons. ຮູບຮ່າງຂອງເສັ້ນໂຄ້ງຄວາມໄວຜົນຜະລິດ MBO ເປັນຫນ້າທີ່ຂອງ ITD ຄ້າຍຄືກັບຮູບຮ່າງຂອງຫນ້າທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ຂ້າມຂອງສັນຍານຂາເຂົ້າສໍາລັບແຕ່ລະຫູ.

ຂໍ້ມູນຖືກປະມວນຜົນ ແລະຕີຄວາມໝາຍແນວໃດໃນ MBO ຍັງບໍ່ຈະແຈ້ງທັງໝົດ, ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ມີຫຼາຍທິດສະດີທີ່ກົງກັນຂ້າມກັນຫຼາຍ. ທິດສະດີຄລາສສິກທີ່ມີຊື່ສຽງທີ່ສຸດແລະໃນຄວາມເປັນຈິງຂອງທ້ອງຖິ່ນສຽງແມ່ນຮູບແບບ Jeffress (Lloyd A. Jeffress). ມັນແມ່ນອີງໃສ່ ເສັ້ນ​ທີ່​ຫມາຍ * neurons ເຄື່ອງກວດຈັບທີ່ມີຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ກັບ synchrony binaural ຂອງ neural inputs ຈາກແຕ່ລະຫູ, ແຕ່ລະ neuron ມີຄວາມອ່ອນໄຫວສູງສຸດກັບຈໍານວນທີ່ແນ່ນອນຂອງ ITD (1A).

ຫຼັກ​ການ​ເສັ້ນ * ແມ່ນສົມມຸດຕິຖານທີ່ອະທິບາຍວ່າເສັ້ນປະສາດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ທັງຫມົດທີ່ໃຊ້ຫຼັກການທາງກາຍະພາບດຽວກັນໃນການສົ່ງ impulses ຕາມ axons, ສາມາດສ້າງຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ເສັ້ນປະສາດທີ່ຄ້າຍຄືກັນທີ່ມີໂຄງສ້າງສາມາດສ້າງຄວາມຮູ້ສຶກທາງດ້ານຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ແຕກຕ່າງກັນຖ້າພວກເຂົາເຊື່ອມຕໍ່ກັບ neurons ເປັນເອກະລັກໃນລະບົບປະສາດສ່ວນກາງທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການຖອດລະຫັດສັນຍານເສັ້ນປະສາດທີ່ຄ້າຍຄືກັນໃນທາງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

ຮູບພາບ #1

ຮູບແບບນີ້ແມ່ນການຄິດໄລ່ທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບລະຫັດປະສາດ, ໂດຍອີງໃສ່ຄວາມກ່ຽວຂ້ອງກັນຂ້າມຂອງສຽງທີ່ບໍ່ຈໍາກັດເຖິງຫູທັງສອງ.

ຍັງມີຕົວແບບທີ່ແນະນໍາວ່າການທ້ອງຖິ່ນສຽງສາມາດຖືກສ້າງແບບຈໍາລອງໂດຍອີງໃສ່ຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຄວາມໄວການຕອບສະຫນອງຂອງປະຊາກອນຈໍານວນຫນຶ່ງຂອງ neurons ຈາກ hemispheres ຂອງສະຫມອງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, i.e. ຮູບແບບຂອງ asymmetry interhemispheric (1B).

ຈົນກ່ວາໃນປັດຈຸບັນ, ມັນເປັນການຍາກທີ່ຈະລະບຸຢ່າງບໍ່ຊັດເຈນວ່າສອງທິດສະດີ (ແບບຈໍາລອງ) ທີ່ຖືກຕ້ອງ, ເນື່ອງຈາກພວກເຂົາແຕ່ລະຄົນຄາດຄະເນການເພິ່ງພາອາໄສທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງທ້ອງຖິ່ນສຽງກ່ຽວກັບຄວາມເຂັ້ມຂອງສຽງ.

ໃນການສຶກສາທີ່ພວກເຮົາກໍາລັງຊອກຫາໃນມື້ນີ້, ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ຕັດສິນໃຈສົມທົບທັງສອງແບບເພື່ອເຂົ້າໃຈວ່າການຮັບຮູ້ຂອງສຽງແມ່ນອີງໃສ່ລະຫັດ neural ຫຼືຄວາມແຕກຕ່າງໃນການຕອບສະຫນອງຂອງປະຊາກອນ neural ສ່ວນບຸກຄົນ. ການ​ທົດ​ລອງ​ຫຼາຍ​ຄັ້ງ​ໄດ້​ດຳ​ເນີນ​ຢູ່​ໃນ​ນັ້ນ​ມີ​ຜູ້​ມີ​ອາ​ຍຸ 18 ຫາ 27 ປີ (ຍິງ 5 ຄົນ ແລະ ຊາຍ 7 ຄົນ). ການວັດແທກສຽງຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ (ການວັດແທກຄວາມສະຫຼາດຂອງການໄດ້ຍິນ) ແມ່ນ 25 dB ຫຼືສູງກວ່າລະຫວ່າງ 250 ແລະ 8000 Hz. ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໃນການທົດລອງໄດ້ຖືກຈັດໃສ່ໃນຫ້ອງທີ່ມີສຽງ, ໃນອຸປະກອນພິເສດໄດ້ຖືກຈັດໃສ່, calibrated ດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງສູງ. ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຕ້ອງ, ເມື່ອໄດ້ຍິນສັນຍານສຽງ, ຊີ້ບອກທິດທາງທີ່ມັນມາ.

ຜົນການຄົ້ນຄວ້າ

ການ​ປະ​ເມີນ​ການ​ເພິ່ງ​ພາ​ອາ​ໄສ​ ດ້ານຂ້າງ* ກິດຈະກໍາຂອງສະຫມອງຈາກຄວາມເຂັ້ມຂົ້ນຂອງສຽງໃນການຕອບສະຫນອງຕໍ່ neurons ທີ່ຖືກຕິດສະຫຼາກ, ຂໍ້ມູນຄວາມໄວຕິກິຣິຍາຂອງ neurons ໃນ nucleus laminar ຂອງສະຫມອງ barn owl ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້.

ຄວາມສອດຄ່ອງ* - asymmetry ຂອງ halves ຊ້າຍແລະຂວາຂອງຮ່າງກາຍ.

ເພື່ອປະເມີນຄວາມເພິ່ງພາອາໄສຂອງການເຄື່ອນໄຫວຂອງສະ ໝອງ ດ້ານຂ້າງຕໍ່ຄວາມໄວປະຕິກິລິຍາຂອງປະຊາກອນບາງສ່ວນຂອງ neurons, ຂໍ້ມູນຈາກກິດຈະ ກຳ ຂອງໂຣກຄໍລິກຸນທີ່ຕໍ່າກວ່າຂອງສະ ໝອງ ລິງ rhesus ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້, ຫຼັງຈາກນັ້ນຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຄວາມໄວຂອງ neurons ຈາກ hemispheres ທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄດ້ຖືກຄິດໄລ່. .

ຮູບແບບເສັ້ນຂອງ neurons ເຄື່ອງກວດຈັບໄດ້ຄາດຄະເນວ່າເມື່ອຄວາມເຂັ້ມຂົ້ນສຽງຫຼຸດລົງ, ຂ້າງຂອງແຫຼ່ງຮັບຮູ້ຈະ converge ກັບຄ່າທີ່ຄ້າຍຄືກັບອັດຕາສ່ວນຂອງສຽງອ່ອນກັບສຽງດັງ (1).

ຮູບແບບ asymmetry hemispheric, ໃນທາງກັບກັນ, ແນະນໍາວ່າເມື່ອຄວາມເຂັ້ມຂອງສຽງຫຼຸດລົງໃນລະດັບໃກ້ກັບລະດັບ, ການຮັບຮູ້ທາງຂ້າງຈະປ່ຽນໄປສູ່ເສັ້ນກາງ (1D).

ຢູ່ທີ່ຄວາມເຂັ້ມຂອງສຽງທີ່ສູງຂຶ້ນ, ການວາງຕົວຂ້າງແມ່ນຄາດວ່າຈະມີຄວາມເຂັ້ມຂຸ້ນບໍ່ປ່ຽນແປງ (insets in 1 и 1D).

ດັ່ງນັ້ນ, ການວິເຄາະວ່າຄວາມເຂັ້ມຂອງສຽງມີຜົນກະທົບແນວໃດຕໍ່ການຮັບຮູ້ຂອງສຽງຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາກໍານົດຢ່າງຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບລັກສະນະຂອງຂະບວນການທີ່ເກີດຂື້ນໃນເວລານັ້ນ - neurons ຈາກພື້ນທີ່ທົ່ວໄປດຽວກັນຫຼື neurons ຈາກ hemispheres ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

ຢ່າງຊັດເຈນ, ຄວາມສາມາດຂອງບຸກຄົນໃນການຈໍາແນກ ITD ອາດຈະແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມຄວາມເຂັ້ມຂອງສຽງ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ນັກວິທະຍາສາດກ່າວວ່າມັນເປັນການຍາກທີ່ຈະຕີຄວາມຫມາຍການຄົ້ນພົບທີ່ຜ່ານມາທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ຄວາມອ່ອນໄຫວກັບ ITD ແລະການຕັດສິນຂອງຜູ້ຟັງກ່ຽວກັບທິດທາງຂອງແຫຼ່ງສຽງເປັນຫນ້າທີ່ຂອງຄວາມເຂັ້ມຂອງສຽງ. ການສຶກສາບາງຄົນເວົ້າວ່າເມື່ອຄວາມເຂັ້ມຂອງສຽງເຖິງຂອບເຂດຊາຍແດນ, ຄວາມຮັບຮູ້ທາງຂ້າງຂອງແຫຼ່ງຫຼຸດລົງ. ການສຶກສາອື່ນໆຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າບໍ່ມີຜົນຂອງຄວາມເຂັ້ມຂົ້ນຕໍ່ການຮັບຮູ້ໃດໆ.

ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ນັກວິທະຍາສາດແມ່ນ "ຄ່ອຍໆ" ແນະນໍາວ່າມີຂໍ້ມູນຫນ້ອຍໃນວັນນະຄະດີກ່ຽວກັບຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງ ITD, ຄວາມເຂັ້ມຂົ້ນສຽງແລະການກໍານົດທິດທາງຂອງແຫຼ່ງຂອງມັນ. ມີທິດສະດີທີ່ມີຢູ່ເປັນປະເພດຂອງ axioms, ໂດຍທົ່ວໄປໄດ້ຮັບການຍອມຮັບໂດຍຊຸມຊົນວິທະຍາສາດ. ດັ່ງນັ້ນ, ມັນໄດ້ຖືກຕັດສິນໃຈທີ່ຈະທົດສອບຢ່າງລະອຽດທຸກທິດສະດີ, ແບບຈໍາລອງແລະກົນໄກທີ່ເປັນໄປໄດ້ຂອງການຮັບຮູ້ການໄດ້ຍິນໃນການປະຕິບັດ.

ການທົດລອງຄັ້ງທໍາອິດແມ່ນອີງໃສ່ແບບແຜນ psychophysical ທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ການສຶກສາຂອງ ITD-based lateralization ເປັນຫນ້າທີ່ຂອງຄວາມເຂັ້ມຂອງສຽງໃນກຸ່ມຂອງສິບຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມການໄດ້ຍິນປົກກະຕິ.

ຮູບພາບ #2

ແຫຼ່ງສຽງໄດ້ຖືກປັບແຕ່ງໂດຍສະເພາະເພື່ອໃຫ້ກວມເອົາລະດັບຄວາມຖີ່ສ່ວນໃຫຍ່ພາຍໃນທີ່ມະນຸດສາມາດຮັບຮູ້ ITD, i.e. ຈາກ 300 ຫາ 1200 Hz (2A).

ໃນແຕ່ລະການທົດລອງ, ຜູ້ຟັງຕ້ອງຊີ້ບອກເຖິງຄວາມຮັບຮູ້ທາງຂ້າງ, ວັດແທກເປັນຫນ້າທີ່ຂອງລະດັບຄວາມຮູ້ສຶກ, ໃນໄລຍະຂອງຄ່າ ITD ຈາກ 375 ຫາ 375 ms. ເພື່ອກໍານົດຜົນກະທົບຂອງຄວາມເຂັ້ມຂອງສຽງ, ຮູບແບບຜົນກະທົບແບບປະສົມທີ່ບໍ່ມີເສັ້ນຊື່ (NMLE) ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເຊິ່ງລວມມີທັງຄວາມເຂັ້ມສຽງຄົງທີ່ ແລະແບບສຸ່ມ.

Graph 2B ສະ​ແດງ​ໃຫ້​ເຫັນ​ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ການ​ຂ້າງ​ຄຽງ​ທີ່​ມີ​ສຽງ​ຮາບ​ພຽງ​ຢູ່​ໃນ​ສອງ​ຄວາມ​ເຂັ້ມ​ຂອງ​ສຽງ​ສໍາ​ລັບ​ຜູ້​ຟັງ​ຜູ້​ຕາງ​ຫນ້າ​. ແລະຕາຕະລາງ 2 ສະ​ແດງ​ໃຫ້​ເຫັນ​ຂໍ້​ມູນ​ວັດ​ຖຸ​ດິບ (ແຜ່ນ​ປ້າຍ​ວົງ​ກົມ​) ແລະ​ຕົວ​ແບບ NMLE (ເສັ້ນ​) ເຫມາະ​ສົມ​ຂອງ​ຜູ້​ຟັງ​ທັງ​ຫມົດ​.

ຕາຕະລາງ # 1

ຕາຕະລາງຂ້າງເທິງສະແດງໃຫ້ເຫັນຕົວກໍານົດການ NLME ທັງຫມົດ. ມັນສາມາດເຫັນໄດ້ວ່າການຮັບຮູ້ທາງຂ້າງເພີ່ມຂຶ້ນກັບ ITD ທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ, ດັ່ງທີ່ນັກວິທະຍາສາດຄາດໄວ້. ໃນຂະນະທີ່ຄວາມເຂັ້ມຂອງສຽງຫຼຸດລົງ, ຄວາມຮັບຮູ້ໄດ້ປ່ຽນໄປສູ່ເສັ້ນກາງຫຼາຍຂຶ້ນ (ໃສ່ໃນເສັ້ນສະແດງ. 2C).

ທ່າອ່ຽງເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນຈາກຕົວແບບ NLME, ເຊິ່ງສະແດງໃຫ້ເຫັນຜົນກະທົບທີ່ສໍາຄັນຂອງ ITD ແລະຄວາມເຂັ້ມຂົ້ນຂອງສຽງໃນລະດັບສູງສຸດຂອງລັກສະນະຂ້າງຄຽງ, ສະຫນັບສະຫນູນຮູບແບບຂອງຄວາມແຕກຕ່າງ interhemispheric.

ນອກຈາກນັ້ນ, ລະດັບການວັດແທກລະດັບສຽງສໍາລັບສຽງທີ່ບໍລິສຸດມີຜົນກະທົບເລັກນ້ອຍຕໍ່ການຮັບຮູ້ທາງຂ້າງ. ແຕ່ຄວາມເຂັ້ມຂຸ້ນຂອງສຽງບໍ່ມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ຕົວຊີ້ວັດຂອງຫນ້າທີ່ psychometric.

ເປົ້າຫມາຍຕົ້ນຕໍຂອງການທົດລອງຄັ້ງທີສອງແມ່ນເພື່ອກໍານົດວ່າຜົນໄດ້ຮັບທີ່ໄດ້ຮັບໃນການທົດລອງທີ່ຜ່ານມາຈະປ່ຽນແປງແນວໃດເມື່ອຄໍານຶງເຖິງລັກສະນະ spectral ຂອງ stimuli (ສຽງ). ຄວາມຈໍາເປັນໃນການທົດສອບສໍາລັບສິ່ງລົບກວນ spectrally ຮາບພຽງຢູ່ທີ່ຄວາມເຂັ້ມຂອງສຽງຕ່ໍາແມ່ນວ່າພາກສ່ວນຂອງ spectrum ອາດຈະບໍ່ໄດ້ຍິນແລະນີ້ອາດຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ການກໍານົດທິດທາງຂອງສຽງ. ດັ່ງນັ້ນ, ຜົນໄດ້ຮັບຂອງການທົດລອງຄັ້ງທໍາອິດສາມາດເຂົ້າໃຈຜິດໃນຄວາມຈິງທີ່ວ່າຄວາມກວ້າງຂອງສ່ວນທີ່ໄດ້ຍິນຂອງ spectrum ສາມາດຫຼຸດລົງດ້ວຍການຫຼຸດລົງຂອງຄວາມເຂັ້ມຂອງສຽງ.

ດັ່ງນັ້ນ, ມັນໄດ້ຖືກຕັດສິນໃຈທີ່ຈະດໍາເນີນການທົດລອງອື່ນ, ແຕ່ໃຊ້ການປີ້ນກັບກັນ A-ນໍ້າໜັກ* ສິ່ງລົບກວນ

A-ຊັ່ງ* ນຳໃຊ້ກັບລະດັບສຽງເພື່ອຄຳນຶງເຖິງຄວາມດັງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທີ່ຫູມະນຸດຮັບຮູ້ໄດ້, ເພາະວ່າຫູມີຄວາມອ່ອນໄຫວໜ້ອຍຕໍ່ກັບຄວາມຖີ່ສຽງຕ່ຳ. A-weighting ແມ່ນປະຕິບັດໂດຍການເພີ່ມຕົວເລກໃນຕາຕະລາງຂອງຄ່າທີ່ລະບຸໄວ້ໃນແຖບ octave ກັບລະດັບຄວາມກົດດັນສຽງທີ່ວັດແທກໃນ dB.

ຢູ່ໃນຕາຕະລາງ 2D ສະ​ແດງ​ໃຫ້​ເຫັນ​ຂໍ້​ມູນ​ວັດ​ຖຸ​ດິບ (ວົງ​ມົນ​) ແລະ​ຂໍ້​ມູນ​ທີ່​ເຫມາະ​ຕົວ​ແບບ NMLE (ເສັ້ນ​) ຂອງ​ຜູ້​ເຂົ້າ​ຮ່ວມ​ທັງ​ຫມົດ​ໃນ​ການ​ທົດ​ລອງ​.

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເມື່ອທຸກພາກສ່ວນຂອງສຽງມີສຽງປະມານເທົ່າທຽມກັນ (ທັງໃນການທົດລອງຄັ້ງທໍາອິດແລະໃນຄັ້ງທີສອງ), ຄວາມຮູ້ສຶກທາງດ້ານຫຼັງແລະຄວາມຊັນໃນກາຟທີ່ອະທິບາຍເຖິງການປ່ຽນແປງຂອງສຽງຂ້າງຄຽງກັບ ITD ຫຼຸດລົງໂດຍຄວາມເຂັ້ມຂອງສຽງຫຼຸດລົງ.

ດັ່ງນັ້ນ, ຜົນໄດ້ຮັບຂອງການທົດລອງທີສອງໄດ້ຢືນຢັນຜົນໄດ້ຮັບຂອງຄັ້ງທໍາອິດ. ນັ້ນແມ່ນ, ໃນທາງປະຕິບັດມັນໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຮູບແບບທີ່ສະເຫນີຄືນໃນປີ 1948 ໂດຍ Jeffress ແມ່ນບໍ່ຖືກຕ້ອງ.

ມັນປະກົດວ່າສຽງທ້ອງຖິ່ນຮ້າຍແຮງຂຶ້ນເມື່ອຄວາມເຂັ້ມຂອງສຽງຫຼຸດລົງ, ແລະ Jeffress ເຊື່ອວ່າສຽງຖືກຮັບຮູ້ແລະປຸງແຕ່ງໂດຍມະນຸດໃນທາງດຽວກັນ, ໂດຍບໍ່ຄໍານຶງເຖິງຄວາມເຂັ້ມຂົ້ນຂອງມັນ.

ສໍາລັບການຮູ້ຈັກລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມກັບ nuances ຂອງການສຶກສາ, ຂ້າພະເຈົ້າແນະນໍາໃຫ້ເບິ່ງ ນັກວິທະຍາສາດລາຍງານ.

Epilogue

ການສົມມຸດຕິຖານທາງທິດສະດີແລະການທົດລອງປະຕິບັດການຢືນຢັນພວກເຂົາໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ neurons ສະຫມອງໃນສັດລ້ຽງລູກດ້ວຍນົມໄດ້ຖືກກະຕຸ້ນໃນອັດຕາທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂຶ້ນກັບທິດທາງຂອງສັນຍານສຽງ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ສະຫມອງຈະປຽບທຽບຄວາມໄວເຫຼົ່ານີ້ລະຫວ່າງ neurons ທັງຫມົດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຂະບວນການເພື່ອສ້າງແຜນທີ່ຂອງສະພາບແວດລ້ອມສຽງ.

ຕົວແບບຂອງ Jeffresson ແມ່ນຕົວຈິງແລ້ວບໍ່ຜິດ 100%, ເນື່ອງຈາກວ່າມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອອະທິບາຍການທ້ອງຖິ່ນຂອງແຫຼ່ງສຽງຢ່າງສົມບູນໃນ barn owls. ແມ່ນແລ້ວ, ສໍາລັບ barn owls ຄວາມເຂັ້ມຂອງສຽງບໍ່ສໍາຄັນ; ໃນກໍລະນີໃດກໍ່ຕາມ, ພວກເຂົາຈະກໍານົດຕໍາແຫນ່ງຂອງແຫຼ່ງຂອງມັນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຮູບແບບນີ້ບໍ່ໄດ້ເຮັດວຽກກັບ monkeys rhesus, ເປັນການທົດລອງທີ່ຜ່ານມາໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນ. ດັ່ງນັ້ນ, ຮູບແບບ Jeffresson ນີ້ບໍ່ສາມາດອະທິບາຍເຖິງທ້ອງຖິ່ນຂອງສຽງສໍາລັບສິ່ງທີ່ມີຊີວິດທັງຫມົດ.

ການທົດລອງກັບຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຂອງມະນຸດໄດ້ຢືນຢັນອີກເທື່ອຫນຶ່ງວ່າທ້ອງຖິ່ນສຽງເກີດຂື້ນໃນສິ່ງມີຊີວິດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຈໍານວນຫຼາຍບໍ່ສາມາດກໍານົດຕໍາແຫນ່ງຂອງແຫຼ່ງສັນຍານສຽງຢ່າງຖືກຕ້ອງເນື່ອງຈາກຄວາມເຂັ້ມຂອງສຽງຕ່ໍາ.

ນັກວິທະຍາສາດເຊື່ອວ່າວຽກງານຂອງພວກເຂົາສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມຄ້າຍຄືກັນບາງຢ່າງລະຫວ່າງວິທີທີ່ພວກເຮົາເຫັນແລະວິທີທີ່ພວກເຮົາໄດ້ຍິນ. ຂະບວນການທັງສອງແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມໄວຂອງ neurons ໃນສ່ວນຕ່າງໆຂອງສະຫມອງ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການປະເມີນຄວາມແຕກຕ່າງນີ້ເພື່ອກໍານົດທັງຕໍາແຫນ່ງຂອງວັດຖຸທີ່ພວກເຮົາເຫັນໃນອາວະກາດແລະຕໍາແຫນ່ງຂອງແຫຼ່ງຂອງສຽງທີ່ພວກເຮົາໄດ້ຍິນ.

ໃນອະນາຄົດ, ນັກຄົ້ນຄວ້າກໍາລັງຈະດໍາເນີນການທົດລອງຫຼາຍໆຄັ້ງເພື່ອກວດກາຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງການໄດ້ຍິນແລະການວິໄສທັດຂອງມະນຸດ, ເຊິ່ງຈະຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາເຂົ້າໃຈໄດ້ດີຂຶ້ນວ່າສະຫມອງຂອງພວກເຮົາສ້າງແຜນທີ່ຂອງໂລກອ້ອມຮອບຕົວເຮົາແນວໃດ.

ຂໍ​ຂອບ​ໃຈ​ທ່ານ​ສໍາ​ລັບ​ຄວາມ​ສົນ​ໃຈ​ຂອງ​ທ່ານ​, ຢູ່ curious ແລະ​ມີ​ອາ​ທິດ​ທີ່​ຍິ່ງ​ໃຫຍ່​ທຸກ​ຄົນ​! 🙂

ຂອບໃຈສໍາລັບການຢູ່ກັບພວກເຮົາ. ເຈົ້າມັກບົດຄວາມຂອງພວກເຮົາບໍ? ຕ້ອງການເບິ່ງເນື້ອຫາທີ່ຫນ້າສົນໃຈຫຼາຍບໍ? ສະຫນັບສະຫນູນພວກເຮົາໂດຍການວາງຄໍາສັ່ງຫຼືແນະນໍາໃຫ້ຫມູ່ເພື່ອນ, cloud VPS ສໍາລັບນັກພັດທະນາຈາກ $4.99, ສ່ວນຫຼຸດ 30% ສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ Habr ໃນການປຽບທຽບທີ່ເປັນເອກະລັກຂອງເຊີບເວີລະດັບເຂົ້າ, ເຊິ່ງຖືກປະດິດໂດຍພວກເຮົາສໍາລັບທ່ານ: ຄວາມຈິງທັງໝົດກ່ຽວກັບ VPS (KVM) E5-2650 v4 (6 Cores) 10GB DDR4 240GB SSD 1Gbps ຈາກ $20 ຫຼືວິທີການແບ່ງປັນເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ? (ສາມາດໃຊ້ໄດ້ກັບ RAID1 ແລະ RAID10, ສູງສຸດ 24 cores ແລະສູງສຸດ 40GB DDR4).

Dell R730xd ລາຄາຖືກກວ່າ 2 ເທົ່າ? ທີ່ນີ້ເທົ່ານັ້ນ 2 x Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5-2697v3 2.6GHz 14C 64GB DDR4 4x960GB SSD 1Gbps 100 TV ຈາກ $199 ໃນປະເທດເນເທີແລນ! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - ຈາກ $99! ອ່ານກ່ຽວກັບ ວິທີການສ້າງໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງບໍລິສັດ. ຫ້ອງຮຽນທີ່ມີການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຂອງ Dell R730xd E5-2650 v4 ມູນຄ່າ 9000 ເອີໂຣສໍາລັບເງິນບໍ?

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: www.habr.com