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NJIT工程师为人类定位声音的方式提出了一种新模型

听力丧失的一个持久难题是人确定声音起源的能力的下降,这是一个重要的生存能力,可以使动物(从蜥蜴到人类)查明危险,猎物和小组成员的位置。在近代,通过使用“查找我的设备”应用程序查找丢失的手机,只是发现它已滑入沙发枕头下,这取决于到达耳朵的铃声的微小差异。

与其他感官知觉不同,例如感觉雨滴落在皮肤上的感觉或能够区分钢琴高音与低音的感觉,必须计算声音的方向。大脑通过处理两只耳朵的到达时间差(即耳间时间差(ITD))来估计它们。生物医学工程师之间的长期共识是,人类以类似于空间图或指南针的方案定位声音,神经元从左向右排列,当被给定角度的声音(例如,从左向左30度)激活时会单独发射头部的中心。

但是在本月发表在《eLife》杂志上的研究中,NJIT语音与听力实验室神经工程总监安吉·艾勒菲尔德(Antje Ihlefeld)提出了一种基于更具动态性的神经代码的不同模型。她说,这一发现提供了新的希望,即工程师有一天可能会设计出助听器,以纠正这种缺陷。如今,助听器现在在恢复声音方向方面非常差。

“如果大脑中的静态图会退化并且无法修复,那么将是一个艰巨的障碍。这意味着人们可能无法“重新学习”本地化的声音。但是,如果这种感知能力是基于动态的,神经密码,它给我们更多的重新训练人们的大脑的希望,” Ihlefeld指出。“我们将对助听器和人工耳蜗进行编程,这不仅是为了补偿个人的听力损失,还取决于该人如何适应使用设备提示的能力。这对于有背景声音且没有助听器的情况尤其重要。目前可以恢复选择目标声音的能力。我们知道,提供提示来恢复声音方向确实会有所帮助。”

导致她得出这个结论的是学术研究工作的旅程,该旅程始于与纽约大学的一位著名神经生理学家罗伯特·沙普利(Robert Shapley)的对话,他谈到了人类双眼深度感知的特殊性-确定视觉物体有多远的能力-这还取决于计算比较两只眼睛接收到的输入。Shapley指出,相对于高对比度的刺激,这些距离估计对于低对比度刺激(较难于与周围环境区分的图像)在系统上不那么准确。

Ihlefeld和Shapley想知道相同的神经原理是否适用于声音定位:柔和的声音是否比响亮的声音更不准确。但这与流行的空间地图理论(称为Jeffress模型)背道而驰,该理论认为所有体积的声音都以相同的方式处理-因此被感知。生理学家认为哺乳动物依赖于更具动态性的神经模型,长期以来一直不同意这种观点。他们认为,哺乳动物神经元倾向于根据定向信号以不同的速率发射,然后大脑会比较各组神经元的这些速率,以动态建立声音环境图。

她说:“证明或反驳这些理论的挑战在于,由于相关的神经元位于人脑干中,因此我们不能直接看待这些感知的神经代码,因此我们无法获得它们的高分辨率图像。”“但是我们有预感,这两种模型将以非常低的音量给出不同的声音位置预测。”

他们在文献中搜索了证据,并发现只有两篇论文以这些低声从神经组织中记录下来。一项研究是在仓n中进行的,这是一种基于鸟类大脑组织中高分辨率记录而被认为依赖于Jeffress模型的物种;另一项研究是在哺乳动物恒河猴中被认为是利用动态速率编码。然后,他们仔细地重建了这些古老研究中记录的神经元的放电特性,并利用它们的重建来估计声音方向与ITD和音量的关系。

“我们期望对于谷仓猫头鹰数据来说,声源的声音多大无关紧要-无论声音大小如何,预测的声音方向都应该是准确的-我们能够确认这一点。但是,我们发现了猴子的数据是,预测的声音方向取决于ITD和音量。”她说。“然后,我们在人类文献中搜索了关于感知的声音方向与ITD的关系的研究,该研究也被认为不依赖于音量,但令人惊讶的是,没有发现任何证据支持这种长期存在的信念。”

她和她的研究生Nima Alamatsaz随后邀请NJIT校园的志愿者测试其假设,使用声音测试音量如何影响人们认为声音出现的位置。

Alamatsaz指出:“我们用专门的校准设备建造了一个极其安静,隔音的房间,使我们能够向志愿者提供高精度的声音,并记录他们感觉到声音的发源地。当然,人们会误认为柔和的声音,” Alamatsaz指出。 。

“到目前为止,我们还无法精确描述大脑中的声音定位计算,” Ihlefeld补充说。“但是,当前的结果与人脑依赖于类似Jeffress的计算的观点不一致。相反,我们似乎依赖的是一种稍微不那么精确的机制。

研究人员说,更广泛地说,他们的研究指出了在听觉和视觉上的直接相似之处,而这些相似之处在此之前被人们忽略了,这表明基于速率的编码是从两个感官输入计算空间尺寸时的基本基本操作。

“由于我们的工作发现了两种感觉的统一原理,因此我们希望感兴趣的听众包括听觉和视觉方面的认知科学家,生理学家和计算模型专家,” Ihlefeld说。“比较大脑如何利用到达我们的眼睛和耳朵的信息来理解我们周围的世界,并发现视觉和听觉这两个看似无关的感知毕竟可能实际上非常相似,真是令人着迷。”

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