El cerebro analiza el lenguaje hablado al reconocer las sílabas. Los científicos de la Universidad de Ginebra UNIGE y el Centro Nacional de Competencia en Investigación NCCR, por sus siglas en inglés han diseñado un modelo computacional que reproduce el complejo mecanismo empleado por el sistema nervioso central pararealizar esta operación. El modelo, que reúne dos marcos teóricos independientes, utiliza el equivalente de las oscilaciones neuronales producidas por la actividad cerebral para procesar el flujo continuo de sonido del habla conectada. El modelo funciona de acuerdo con una teoría conocida como codificación predictiva, mediante la cual el cerebrooptimiza la percepción al tratar constantemente de predecir las señales sensoriales basadas en hipótesis candidatas sílabas en este modelo. El modelo resultante, descrito en la revista Comunicaciones de la naturaleza , ha ayudado al reconocimiento en vivo de miles de sílabas contenidas en cientos de oraciones habladas en lenguaje natural. Esto ha validado la idea de que las oscilaciones neuronales pueden usarse para coordinar el flujo de sílabas que escuchamos con las predicciones hechas por nuestro cerebro.
"La actividad cerebral produce oscilaciones neuronales que se pueden medir mediante electroencefalografía", comienza Anne-Lise Giraud, profesora del Departamento de Neurociencias Básicas de la Facultad de Medicina de UNIGE y codirectora del NCCR de Evolving Language. Estas son ondas electromagnéticas que resultande la actividad eléctrica coherente de redes enteras de neuronas. Hay varios tipos, definidos de acuerdo con su frecuencia. Se llaman ondas alfa, beta, theta, delta o gamma. Tomados individualmente o superpuestos, estos ritmos están vinculados a diferentes funciones cognitivas,como percepción, memoria, atención, estado de alerta, etc.
Sin embargo, los neurocientíficos aún no saben si contribuyen activamente a estas funciones y cómo. En un estudio anterior publicado en 2015, el equipo del profesor Giraud demostró que las ondas theta baja frecuencia y las ondas gamma alta frecuencia se coordinan para secuenciarflujo de sonido en sílabas y analizar su contenido para que puedan ser reconocidos.
Los científicos con sede en Ginebra desarrollaron un modelo de computadora de red neuronal basado en estos ritmos fisiológicos, cuyo desempeño en la secuenciación de sílabas en vivo en línea fue mejor que el de los sistemas tradicionales de reconocimiento automático de voz.
El ritmo de las sílabas
En su primer modelo, las ondas theta entre 4 y 8 Hertz permitieron seguir el ritmo de las sílabas tal como fueron percibidas por el sistema. Se utilizaron ondas gamma alrededor de 30 Hertz para segmentar la señal auditiva enrebanadas más pequeñas y las codifica. Esto produce un perfil "fonémico" vinculado a cada secuencia de sonido, que podría compararse, a posteriori, con una biblioteca de sílabas conocidas. Una de las ventajas de este tipo de modelo es que se adapta espontáneamente avelocidad del habla, que puede variar de un individuo a otro.
codificación predictiva
En este nuevo artículo, para estar más cerca de la realidad biológica, la profesora Giraud y su equipo desarrollaron un nuevo modelo en el que incorporan elementos de otro marco teórico, independiente de las oscilaciones neuronales: "codificación predictiva". Esta teoría sostiene que elel cerebro funciona de manera óptima porque constantemente está tratando de anticipar y explicar lo que está sucediendo en el entorno mediante el uso de modelos aprendidos de cómo los eventos externos generan señales sensoriales. En el caso del lenguaje hablado, intenta encontrar las causas más probables de los sonidos percibidosa medida que se desarrolla el habla, sobre la base de un conjunto de representaciones mentales que se han aprendido y que se están actualizando permanentemente ", dice el Dr. Itsaso Olasagasti, neurocientífico computacional en el equipo de Giraud, quien supervisó la implementación del nuevo modelo.
"Desarrollamos un modelo de computadora que simula esta codificación predictiva", explica Sevada Hovsepyan, investigador del Departamento de Neurociencias Básicas y primer autor del artículo. "Y lo implementamos incorporando mecanismos oscilatorios".
Probado en 2,888 sílabas
El sonido que ingresa al sistema se modula primero por una onda theta lenta que se asemeja a lo que producen las poblaciones de neuronas. Permite señalizar los contornos de las sílabas. Los trenes de ondas gamma rápidas ayudan a codificar la sílaba como ycuando se percibe. Durante el proceso, el sistema sugiere posibles sílabas y corrige la elección si es necesario. Después de ir y venir entre los dos niveles varias veces, descubre la sílaba correcta. El sistema se restablece a cero al final decada sílaba percibida
El modelo ha sido probado con éxito usando 2,888 sílabas diferentes contenidas en 220 oraciones, habladas en lenguaje natural en inglés. "Por un lado, logramos reunir dos marcos teóricos muy diferentes en un solo modelo de computadora", explica el profesor Giraud"Por otro lado, hemos demostrado que las oscilaciones neuronales probablemente alinean rítmicamente el funcionamiento endógeno del cerebro con señales que provienen del exterior a través de los órganos sensoriales. Si volvemos a esto en la teoría de la codificación predictiva, significa que estas oscilaciones probablemente permitanel cerebro para hacer la hipótesis correcta exactamente en el momento correcto "
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Materiales proporcionado por Universidad de Ginebra . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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