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标题: Science：人类大脑是如何听出说话韵律的语调神经元 [打印本页]

作者: 顾汉现 时间: 2017-8-29 14:24
标题: Science：人类大脑是如何听出说话韵律的语调神经元
本帖最后由顾汉现于 2017-8-29 14:26 编辑

Science：人类大脑是如何听出说话韵律的

2017-08-25 15:38

2017年8月24日讯 /生物谷BIOON/加利福尼亚大学的研究者发现人类大脑中对讲话语调变化发生反应的神经元，语调是人类能清楚地表达自己的意思和情绪的重要基础。这项研究发表在《Science》杂志上。

“我们实验室的任务之一就是了解大脑是如何将声音转化成讯息的，我们观察到大脑的新皮层有很多神经元不仅仅在处理说些什么，还处理怎么说。”Tang说。

在谈话过程中的语调变化，部分语言学家称之为“语言韵律”是人类交流的基本组成成分，几乎就像旋律和音乐的关系一样。在有声调语言中，比如普通话，声调的变化后可以完全改变一个字的意思，然而在无声调语言中，比如说英语，音调的不同可以明显改变一句话的含义。就拿“Sarah plays soccer”说，“Sarah”是降调的话，表达的是Sarah这个人而不是其他人玩足球；如果是整句话都是降调的话，传达的是Sarah玩的是足球而不是其他的；如果在句子的末尾用升调的话，则是表示疑问。

考虑到每个说话人都有他们自己的声调和习惯，大脑能够快速地理解这些变化是非常了不起的事。而且，大脑一边要剖析哪些元音和辅音发生了改变，用了哪些单词，这些单词是怎样被组成短语和句子的，同时还必须跟上和理解这些音调变化，这一切的发生也就在毫秒之间。

之前在人类和非人类灵长动物的研究中鉴定出大脑的额叶和颞叶皮层对音调变化敏感，但是没有确切地回答到底这些区域的神经元是怎样察觉和把变化告诉大脑，让大脑理解说话人的意思的。

大脑颞叶皮层的不同神经元分辨讲话者、发音和音调

UCSF癫痫中心的神经外科学家Chang是切除诱发癫痫的脑部组织的外科手术专家。在一些情况下，为了准备手术，他会在患者的大脑表面放置一排高密度的微小电极，帮助鉴定诱发病人癫痫的位置和找到其他重要的区域——比方说与语言相关，这样就能避免在进行外科手术的时候伤害到这些区域。

在这项新研究中，Tang要求10名志愿者在安上电极等待手术时听4句由3种不同合成声音说的句子：

"Humans value genuine behavior"

"Movies demand minimal energy"

"Reindeer are a visual animal"

"Lawyers give a relevant opinion"

这些句子设计成同样的长度和结构，而且用4种语调进行叙述：平调，强调第一个单词，强调第三个单词或者是疑问。Tang和她的同事监测受试者的听觉皮层也就是颞上回的活动，他们发现颞上回的一些神经元主要根据讲话者的平均音调范围来分辨3个合成的讲话者；另外一些神经元可以根据发音的不同分辨4个句子，不管是哪个讲话者讲的；还有一些神经元可以分辨4种不同的声调，这些神经元根据句子的重音位置不同会做出相应的变化，但不会对是谁讲的还是到底是哪个句子做出反应。

为了证明他们自己的想法，研究人员设计了一个算法来预测神经元对不同讲话者、发声和声调的句子所做出的反应。他们的结果显示，对不同讲话者敏感的神经元只对讲话者的绝对音调敏感，对语调敏感的神经元对相对音调更敏感。

“对我来讲，这个是我们研究中最让人感到兴奋的地方。我们的结果不仅显示大脑能够读懂韵律，而且还解释了对音调的特殊变化大脑是怎么活动的。我们揭示了大脑是怎样把复杂的声音拆分开来和鉴定出我们听到的重要讯息的，因为谁说，说的什么，他们怎么说的都一样重要。”Tang说。 Chang说：“现在，主要需要解决的问题是大脑怎样控制我们的声音，让这些声音充满各种语调。我们希望我们能很快解决这个难题。”

USCF癫痫中心的志愿者让对人类大脑更深入了解成为现实

这项研究在USCF癫痫中心的患者全都是因为患有严重癫痫才进行手术的，大脑手术是有效控制癫痫的治疗方式，基本能够完全阻止癫痫发作，这与医疗技术能够准确鉴定大脑的诱发癫痫的区域密不可分，这个设备为了解人类的大脑到底是如何工作的提供了机会，因为此设备可以直接记录神经活动，还可以监测毫秒内的神经活动变化。（生物谷Bioon.com）

参考文献：
C. Tang, L. S. Hamilton, E. F. Chang. Intonational speech prosody encoding in the human auditory cortex. Science, 2017 DOI: 10.1126/science.aam8577

http://news.bioon.com/article/6708860.html

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