Detta dokument beskriver en neural modell av talinhämtning och produktion som står för ett brett spektrum av akustiska, kinematiska och neuroimerande data om kontroll av talrörelser. Modellen är ett neuralt nätverk vars komponenter motsvarar regioner av hjärnbarken och cerebellum, inklusive förmotoriska, motoriska, hörsel- och somatosensory kortikala områden. Datorsimuleringar av modellen verifierar dess förmåga att redogöra för kompensation till läpp och käke perturbations under tal. Specifika anatomiska placeringar av modellens komponenter uppskattas, och dessa uppskattningar används för att simulera fMRI-experiment av enkel stavbar produktion. 1 Tillkomsten av funktionella hjärnavbildningstekniker som är säkra för användning på människor har lett till en explosion i mängden data om hjärnans aktivitet under tal- och språkuppgifter. Den aktuella artikeln beskriver en neural modell av talproduktion som ger en konceptuell och beräkningsram för att tolka många av dessa datauppsättningar. Modellen är en neural nätverksmodell av tal förvärv och produktion, kallas DIVA-modellen (Vägbeskrivning Into Velocities of Articulators), som använder en babbel cykel för att lära sig att styra rörelser av simulerade tal artikulatorer för att producera phoneme strängar. Under det senaste årtiondet har vårt laboratorium använt numeriska simuleringar för att visa hur modellen ger en relativt enkel, enhetlig redogörelse för ett mycket brett spektrum av talproduktionsfenomen, inklusive motorisk likvärdighet, kontextuell variabilitet, förutseende och överföring koarticulation, hastighet/distansförhållanden, talfrekvenseffekter och talfärdighetsförvärv (t.ex., Guenther, 1994; Guenther, 1995; Guenther, Hampson, & Johnson, 1998; Nieto-Castanon, i pressen). Förutsägelser om talproduktion hos vuxna har hämtats från modellen och testats med hjälp av elektromagnetisk artikulometri (t.ex. Guenther et al., 1999; Perkell et al., 2004). Modellen har använts för att redogöra för frågor i barns utveckling (t.ex., Guenther, 1995), inklusive en demonstration av dess förmåga att hantera de dramatiska förändringarna i storlek och form av tal artikulatorer som äger rum under de tre första levnadsåren (Callan, Kent, Guenther, & Vorperian, 2000). Modellen har också använts för att undersöka rollen av hörselåterkoppling i talproduktion i normalt hörande individer, döva individer, och individer som nyligen återfått viss hörsel genom användning av cochlear implantat (Perkel et al., 2000), och för att undersöka stamning (Max, Guenther, Gracco, Ghosh, & Wallace, 2004). Eftersom DIVA-modellen definieras som ett neuralt nätverk kan dess komponenter tolkas i termer av hjärnfunktion på ett enkelt sätt. Modellen ger således en idealisk ram för att tolka data från funktionella bildstudier av den mänskliga hjärnan under taluppgifter. Preliminära associationer av modellens komponenter med specifika hjärnregioner har presenterats på annat håll (t.ex., Guenther, 1998; Guenther, 2001; Guenther m.fl., 2003); ett primärt mål med det aktuella dokumentet är att ge en mer grundlig behandling av den hypoteserade neurala basen av modellens komponenter. Ett andra syfte med det nuvarande arbetet är att utvidga modellen till att omfatta realistiska neurala processförseningar, och därför mer realistiskt ta itu med frågan om att kombinera feedforward och feedback kontroll strategier. Tidigare versioner av DIVA-modellen antog effektivt ögonblicklig överföring av neurala signaler. Men nervsystemet måste hantera potentiellt destabiliserande förseningar i kontrollen av artikulator rörelser. Till exempel, ett motorkommando som genereras i den primära motor cortex tar normalt 40 ms eller mer innan det påverkar rörelse av den tillhörande tal artikulatorn. På liknande sätt fördröjs sensorisk information från artikulatorerna och sochlea av tiotals ms innan de når de primära sensoriska kortikorna. Dessa överföringsförseningar kan vara mycket problematiska för ett system som måste kontrollera de snabba ledrörelser som ligger till grund för tal. De flesta vuxna kan uttala ordet "dilapidated" på mindre än en sekund; detta ord kräver 10 övergångar mellan fonemes, med varje övergång tar mindre än 100ms för att slutföra. Ett rent återkopplingsbaserat kontrollsystem som står inför de förseningar som nämns ovan skulle inte kunna ge ett stabilt tal i denna takt. Istället måste vårt talproduktionssystem komplettera återkopplingskontroll med feedforward-kontrollmekanismer. I den här artikeln behandlar vi integrering av återkoppling och feedforward kontroll delsystem i kontrollen av talrörelser med realistiska processförseningar, och vi tillhandahåller modellsimuleringar av perturbation studier som sonderar temporal respons egenskaper feedback kontroll mekanismer. Flera aspekter av DIVA modellen skiljer den från andra modeller i talproduktion litteratur (t.ex., Levelt, Roelofs, & Meyer, 1999; Saltzman & Munhall, 1989; Morasso, Sanguineti, & Frisone, 2001; Westermann & Reck, 2004). Medan Levelt, Roelofs, & Meyer (1999)-modellen fokuserar på språkliga och fonologiska beräkningar ner till stavelsenivån, fokuserar DIVA-modellen på de sensorimotoriska transformationer som ligger till grund för kontrollen av artikulatoriska rörelser. DIVA-modellen fokuserar på talstyrning på stavelse- och lägre motornivåer. Den uppgiftsdynamiska modellen av Saltzman et al. (1989) är en beräkningsmodell som ger en alternativ redovisning av kontrollen av artikulatorrörelser. Till skillnad från DIVA-modellen är dess komponenter dock inte förknippade med särskilda hjärnregioner, neurontyper eller synapsvägar. Av nuvarande biologiskt rimliga neurala nätverk modeller för talproduktion (t.ex., Morasso et al., 2001; Westermann et al., 2004), DIVA modellen är den mest noggrant definierade och testade, och det är unikt genom att använda en pseudoinverse-stil kontrollsystem (från vilken modellens namn härleds) som har visat sig ge korrekta konton av mänskliga artikulator kinematiska data (t.ex., Guenther et al., 1998; Guenther et al., 1999; Nieto Castanon et al., i pressen). Det är också unikt genom att använda en kombination av återkoppling och feedforward kontrollmekanismer (som beskrivs i den nuvarande artikeln), samt förkroppsliga en konvex region teori för de mål för tal som har visat sig ge en enhetlig redovisning av en stor mängd tal akustiska, kinematiska och EMG-data (Guenther, 1995). I nästa avsnitt ges en översikt över DIVA-modellen och en beskrivning av dess komponenter. Följande avsnitt relaterar modellens komponenter till regioner i hjärnbarken och cerebellum, inklusive
Bland försöken att modellera köp av tal finns DIVA modellen REF.
Neural modeling and imaging of the cortical interactions underlying syllable production
{'venue': 'Brain and Language', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}