Neurocomputational speech processing
ನ್ಯೂರೋ-ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸ್ಪೀಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಮಾನವ ನರಮಂಡಲದಲ್ಲಿ (ಕೇಂದ್ರ ನರಮಂಡಲ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ನರಮಂಡಲ) ಸಂಭವಿಸುವಂತೆ, ಮಾತಿನ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಮಾತಿನ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ನೈಸರ್ಗಿಕ ನರಕೋಶದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾತಿನ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಮಾತಿನ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ಅನುಕರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಷಯವು ನರವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನರವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಭಾಷಣ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ನ್ಯೂರೋ-ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾದರಿಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿವೆ. ಅವು ಕನಿಷ್ಠ ಅರಿವಿನ ಭಾಗ, ಚಲನಶೀಲ ಭಾಗ ಮತ್ತು ಸಂವೇದನಾ ಭಾಗವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ನ್ಯೂರೋ-ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾಡೆಲ್ ಆಫ್ ಸ್ಪೀಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ನ ಅರಿವಿನ ಅಥವಾ ಭಾಷಾ ಭಾಗವು ನರಗಳ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಭಾಷಣ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಬದಿಯಲ್ಲಿ ಫೋನೆಮಿಕ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಪೀಳಿಗೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ (ಉದಾ. ಆರ್ಡಿ ರೋಲೊಫ್ಸ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಲೆವೆಲ್ಟ್ ಮಾದರಿಯ ನ್ಯೂರೋ-ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತೃತ ಆವೃತ್ತಿಃ WEAVER + + ಜೊತೆಗೆ ನರಗಳ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಮಾತಿನ ಗ್ರಹಿಕೆ ಅಥವಾ ಮಾತಿನ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಬದಿಯಲ್ಲಿ ಉದ್ದೇಶ ಅಥವಾ ಅರ್ಥದ ಉತ್ಪಾದನೆ. ನ್ಯೂರೋ-ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾಡೆಲ್ ಆಫ್ ಸ್ಪೀಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ನ ಮೋಟಾರು ಭಾಗವು ಸ್ಪೀಚ್ ಐಟಂನ ಫೋನೆಮಿಕ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ, ಮೋಟಾರು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಪೀಚ್ ಐಟಂನ ಉಚ್ಚಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ (ಸಹ ನೋಡಿಃ ಆರ್ಟಿಕ್ಯುಲೇಟರಿ ಫೋನೆಟಿಕ್ಸ್). ನ್ಯೂರೋ-ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾಡೆಲ್ ಆಫ್ ಸ್ಪೀಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ನ ಸಂವೇದನಾ ಭಾಗವು ಸ್ಪೀಚ್ ಐಟಂನ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಸಿಗ್ನಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ (ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಸ್ಪೀಚ್ ಸಿಗ್ನಲ್), ಆ ಸಿಗ್ನಲ್ಗೆ ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆ ಸ್ಪೀಚ್ ಐಟಂಗೆ ಫೋನೆಮಿಕ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನ್ಯೂರೋ-ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸ್ಪೀಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ವಿಷಯಗಳು ನ್ಯೂರೋ-ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸ್ಪೀಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಎಂಬುದು ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳ ಮೂಲಕ ಭಾಷಣ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಾಗಿದೆ. ನರಗಳ ನಕ್ಷೆಗಳು, ನಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗಗಳು ಕೆಳಗೆ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ, ಮಾದರಿ ರಚನೆಗಳಾಗಿವೆ, ಅಂದರೆ. ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳೊಳಗಿನ ಪ್ರಮುಖ ರಚನೆಗಳು. ನರಗಳ ನಕ್ಷೆಗಳು ಒಂದು ಕೃತಕ ನರಗಳ ಜಾಲವನ್ನು ಮೂರು ರೀತಿಯ ನರಗಳ ನಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸಬಹುದು, ಇದನ್ನು "ಪದರಗಳು" ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆಃ ಇನ್ಪುಟ್ ನಕ್ಷೆಗಳು (ಭಾಷಣ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿಃ ಶ್ರವಣ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನೊಳಗಿನ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಶ್ರವಣದ ನಕ್ಷೆ, ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನೊಳಗಿನ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ನಕ್ಷೆ), ಔಟ್ಪುಟ್ ನಕ್ಷೆಗಳು (ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೋಟಾರು ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನೊಳಗಿನ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೋಟಾರು ನಕ್ಷೆ), ಮತ್ತು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ನಕ್ಷೆಗಳು ("ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳು" ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ). "ನ್ಯೂರಲ್ ಮ್ಯಾಪ್" ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಇಲ್ಲಿ "ನ್ಯೂರಲ್ ಲೇಯರ್" ಎಂಬ ಪದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ಮ್ಯಾಪ್ ಅನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕಿತ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ 2ಡಿ-ಮ್ಯಾಪ್ ಆಗಿ ರೂಪಿಸಬೇಕು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಸ್ವಯಂ-ಸಂಘಟಿಸುವ ನಕ್ಷೆಯಂತೆ; ಚಿತ್ರವನ್ನೂ ನೋಡಿ. 1). ಹೀಗಾಗಿ, ಈ 2ಡಿ-ನಕ್ಷೆಯೊಳಗಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು "ಮಾದರಿ ನರಕೋಶ" ಅಥವಾ "ಕೃತಕ ನರಕೋಶ" ವನ್ನು ದೈಹಿಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಕಾಲಮ್ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಸೆರೆಬ್ರಲ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಪದರದ ರಚನೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ನರಗಳ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳು (ನರಗಳ ಸ್ಥಿತಿಗಳು) ಕೃತಕ ನರಗಳ ಜಾಲದೊಳಗಿನ ನರಗಳ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನರಗಳ ನಕ್ಷೆಯೊಳಗಿನ ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಸಕ್ರಿಯಗೊಂಡ (ನರಗಳ) ಸ್ಥಿತಿಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನರ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನರಗಳ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮಾದರಿಯು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾತಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಈ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮಾದರಿಯು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ (ಉದಾ. ಅಕ್ಷರದಿಂದ ಅಕ್ಷರದವರೆಗೆ). ಎಸಿಟಿ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ (ಕೆಳಗೆ ನೋಡಿ), ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು "ನ್ಯೂರಲ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರೋಗ್ರಾಮ್" ನಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಊಹಿಸಲಾಗಿದೆ (ಚಿತ್ರ ನೋಡಿ. 2) ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ರಾಜ್ಯದ ನಕ್ಷೆಯೊಳಗೆ. ಈ ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಸ್ಥಿತಿಯ ನಕ್ಷೆಯು ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಸಂಘದ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ (ಸೆರೆಬ್ರಲ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ ನೋಡಿ). ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸ್ಪರ್ಶ ಮತ್ತು ಪ್ರೊಪ್ರಿಯೋಸೆಪ್ಟಿವ್ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಸ್ಥಿತಿಯ ನಕ್ಷೆಯೊಳಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನರಗಳ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮಾದರಿಯ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು. ಈ ಸ್ಥಿತಿಯ ನಕ್ಷೆಯು ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ (ಸೆರೆಬ್ರಲ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್, ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಸಿಸ್ಟಮ್, ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ ನೋಡಿ). ಮೋಟಾರು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಮೋಟಾರು ಯೋಜನೆ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು, ಅಂದರೆ. ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉಚ್ಚಾರಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಅಥವಾ ದೀರ್ಘವಾದ ಮಾತಿನ ಅಂಶಕ್ಕಾಗಿ (ಉದಾ. ಪದ, ಸಣ್ಣ ಪದಗುಚ್ಛ). ಈ ಸ್ಥಿತಿಯ ನಕ್ಷೆಯು ಪ್ರಿಮೋಟರ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ಸ್ಪೀಚ್ ಆರ್ಟಿಕ್ಯುಲೇಟರ್ನ ತತ್ಕ್ಷಣದ (ಅಥವಾ ಕೆಳಮಟ್ಟದ) ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೋಟಾರು ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನೊಳಗೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ (ಮೋಟಾರು ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ ನೋಡಿ). ಇಂದ್ರಿಯ ಮತ್ತು ಮೋಟಾರು ನಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುವ ನರಗಳ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳು (ಮೇಲೆ ಪರಿಚಯಿಸಿದಂತೆ) ವಿತರಿಸಿದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳಾಗಿವೆ (ಹಿಂಟನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. 1968): ಸಂವೇದನಾ ಅಥವಾ ಮೋಟಾರು ನಕ್ಷೆಯೊಳಗಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನರಕೋಶವು ಹೆಚ್ಚು ಕಡಿಮೆ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮಾದರಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾತಿನ ಧ್ವನಿ ನಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಮಾತಿನ ಘಟಕಗಳ ನರಗಳ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವು (ಕೆಳಗೆ ನೋಡಿಃ ಡಿ. ಐ. ವಿ. ಎ. ಮಾದರಿ) ಒಂದು ಸಮಯನಿಷ್ಠ ಅಥವಾ ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾತಿನ ಅಂಶ ಅಥವಾ ಮಾತಿನ ಘಟಕವನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನರಕೋಶದಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಮಾದರಿ ಕೋಶ, ಕೆಳಗೆ ನೋಡಿ). ನ್ಯೂರಲ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ಗಳು (ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಗಳು) ನ್ಯೂರಲ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಎರಡು ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ. ನ್ಯೂರಲ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ಗಳು (ನ್ಯೂರಲ್ ಮಾರ್ಗಗಳಿಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ) ತಮ್ಮ ನ್ಯೂರಲ್ ಲಿಂಕ್ ತೂಕಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ತರಬೇತಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ (ಕೃತಕ ನ್ಯೂರಾನ್, ಕೃತಕ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ನೋಡಿ). ನ್ಯೂರಲ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ಗಳು ಇತರ ನಕ್ಷೆಯೊಳಗಿನ ಸಮಯನಿಷ್ಠ ಅಥವಾ ಸ್ಥಳೀಯ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯಿಂದ ಸಂವೇದನಾ ಅಥವಾ ಮೋಟಾರು ನಕ್ಷೆಯೊಳಗೆ ಸಂವೇದನಾ ಅಥವಾ ಮೋಟಾರು ಸ್ಥಿತಿಯ ವಿತರಿಸಿದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು (ಮೇಲೆ ನೋಡಿ) ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಅಥವಾ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸ್ಪೀಚ್ ಸೌಂಡ್ ಮ್ಯಾಪ್ನಿಂದ ಮೋಟಾರು ನಕ್ಷೆಗೆ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ನೋಡಿ, ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಗುರಿ ಪ್ರದೇಶದ ನಕ್ಷೆಗೆ, ಅಥವಾ ಡಿಐವಿಎ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಸೋಮಾಟೋಸೆನ್ಸರಿ ಗುರಿ ಪ್ರದೇಶದ ನಕ್ಷೆಗೆ, ಕೆಳಗೆ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ; ಅಥವಾ ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಫೋನೆಟಿಕ್ ನಕ್ಷೆಯಿಂದ ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಸ್ಥಿತಿ ನಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಎಸಿಟಿ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಮೋಟಾರು ಯೋಜನೆ ಸ್ಥಿತಿ ನಕ್ಷೆಗೆ ನರಗಳ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನೋಡಿ, ಕೆಳಗೆ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ. 3). ಎರಡು ನ್ಯೂರಲ್ ನಕ್ಷೆಗಳ ನಡುವಿನ ನ್ಯೂರಲ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಸಾಂದ್ರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ದಟ್ಟವಾಗಿರುತ್ತದೆಃ ಒಂದು ನ್ಯೂರಲ್ ನಕ್ಷೆಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನ್ಯೂರಾನ್ ಇತರ ನ್ಯೂರಲ್ ನಕ್ಷೆಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನ್ಯೂರಾನ್ನೊಂದಿಗೆ (ಸುಮಾರು) ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದೆ (ಅನೇಕ-ರಿಂದ-ಅನೇಕ-ಸಂಪರ್ಕ, ಕೃತಕ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ನೋಡಿ). ನರಗಳ ನಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಈ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಮಾನದಂಡದಿಂದಾಗಿ, ನರಗಳ ನಕ್ಷೆಯಿಂದ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದ ನರಗಳ ನಕ್ಷೆಗಳು ಪರಸ್ಪರ ದೂರದಲ್ಲಿರುವುದಿಲ್ಲ. ನ್ಯೂರಲ್ ಮಾರ್ಗಗಳು ನ್ಯೂರಲ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ಗಳಿಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ ನ್ಯೂರಲ್ ಮಾರ್ಗಗಳು ದೂರದಲ್ಲಿರುವ ನ್ಯೂರಲ್ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಹಾಲೆಗಳಲ್ಲಿ, ಸೆರೆಬ್ರಲ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ನೋಡಿ). ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ನರಗಳ ಮಾರ್ಗಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸದೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರವಾನಿಸುತ್ತವೆ. ನರಗಳ ನಕ್ಷೆಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ನರಗಳ ಮಾರ್ಗಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆ ನರಗಳ ಸಂಪರ್ಕಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಎರಡೂ ನರಗಳ ನಕ್ಷೆಗಳ ನರಕೋಶಗಳ ಒಂದರಿಂದ ಒಂದು ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನರಗಳ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು (ಸ್ಥಳಾಕೃತಿ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ನೋಡಿ ಮತ್ತು ಸೊಮಾಟೊಟೋಪಿಕ್ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ನೋಡಿ). ಉದಾಹರಣೆಃ ಎರಡು ನ್ಯೂರಲ್ ನಕ್ಷೆಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ 1,000 ಮಾದರಿ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ನ್ಯೂರಲ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ಗೆ 1,000,000 ನ್ಯೂರಲ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳು (ಅನೇಕರಿಂದ ಅನೇಕ ಸಂಪರ್ಕಗಳು) ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ನ್ಯೂರಲ್ ಪಾಥ್ವೇ ಸಂಪರ್ಕದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಕೇವಲ 1,000 ಸಂಪರ್ಕಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ನ್ಯೂರಲ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ನೊಳಗಿನ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಲಿಂಕ್ ತೂಕವನ್ನು ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸರಿಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನ್ಯೂರಲ್ ಮಾರ್ಗದಲ್ಲಿ ನ್ಯೂರಲ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ (ಪ್ರತಿ ಸಂಪರ್ಕವು ಗರಿಷ್ಠ ಪ್ರದರ್ಶನವಾಗಿದೆ). ಡಿ. ಐ. ವಿ. ಎ. ಮಾದರಿ ಭಾಷಣ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ನರ ಗಣಕಯಂತ್ರದ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಫ್ರಾಂಕ್ ಎಚ್. ಗ್ವೆಂಥರ್ ಮತ್ತು ಬೋಸ್ಟನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದಲ್ಲಿ ಅವರ ಗುಂಪು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಡಿ. ಐ. ವಿ. ಎ. ಮಾದರಿ. ಈ ಮಾದರಿಯು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಫೋನೆಟಿಕ್ ಮತ್ತು ನ್ಯೂರೋಇಮೇಜಿಂಗ್ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಆದರೆ-ಪ್ರತಿ ನ್ಯೂರೋ-ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾದರಿಯಂತೆ-ಸ್ವಲ್ಪ ಮಟ್ಟಿಗೆ ಊಹಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ. ಮಾದರಿಯ ರಚನೆ ಡಿ. ಐ. ವಿ. ಎ. ಮಾದರಿಯ ರಚನೆ ಅಥವಾ ರಚನೆಯನ್ನು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. 4. ಭಾಷಣ ಧ್ವನಿ ನಕ್ಷೆಃ ಪ್ರಾರಂಭದ ಬಿಂದುವಾಗಿ ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಭಾಷಣ ಧ್ವನಿ ನಕ್ಷೆಯು-ಬ್ರೋಕಾದ ಪ್ರದೇಶದ ಕೆಳಮಟ್ಟದ ಮತ್ತು ಹಿಂಭಾಗದ ಭಾಗದಲ್ಲಿ (ಎಡ ಮುಂಭಾಗದ ಆಪರ್ಕ್ಯುಲಮ್) ಇದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ-ಇದು (ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ) ಭಾಷಾ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭಾಷಣ ಘಟಕಗಳನ್ನು (ಶಬ್ದಗಳು, ಉಚ್ಚಾರಾಂಶಗಳು, ಪದಗಳು, ಸಣ್ಣ ಪದಗುಚ್ಛಗಳು) ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾತಿನ ಘಟಕ (ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಉಚ್ಚಾರಾಂಶಗಳು; ಉದಾ. ಉಚ್ಚಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ಪದ "ಪಾಮ್"/ಪಾಮ್/, ಉಚ್ಚಾರಾಂಶಗಳು/ಪಾ/,/ಟಾ/,/ಕಾ/,) ಅನ್ನು ಭಾಷಣ ಧ್ವನಿ ನಕ್ಷೆಯೊಳಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿ ಕೋಶದಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಅಂದರೆ. ಸಮಯನಿಷ್ಠ ನರಗಳ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳು, ಮೇಲೆ ನೋಡಿ). ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿ ಜೀವಕೋಶವು (ಕೃತಕ ನರಕೋಶವನ್ನು ನೋಡಿ) ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ, ಅವು ಹತ್ತಿರದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿವೆ ಮತ್ತು ಅವು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಫೀಡ್ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ನಿಯಂತ್ರಣಃ ಮೋಟಾರು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು ಮಾತಿನ ಧ್ವನಿ ನಕ್ಷೆಯೊಳಗಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನರಕೋಶವನ್ನು (ಮಾದರಿ ಕೋಶ, ಕೃತಕ ನರಕೋಶ) ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ತರುವಾಯ ಮೋಟಾರು ನಕ್ಷೆಯ ಕಡೆಗೆ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಮೋಟಾರು ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ವೇಗ ಮತ್ತು ಸ್ಥಾನ ನಕ್ಷೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆ ಮೋಟಾರು ನಕ್ಷೆಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿರುವ ಸಕ್ರಿಯ ನರಗಳ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವು ಭಾಷಣ ಘಟಕದ ಉಚ್ಚಾರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ. ಆ ಮಾತಿನ ಘಟಕವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಮಯದ ಮಧ್ಯಂತರದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಆರ್ಟಿಕ್ಯುಲೇಟರ್ಗಳನ್ನು (ತುಟಿಗಳು, ನಾಲಿಗೆ, ವೇಲಮ್, ಗ್ಲೋಟಿಸ್) ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಸೆರೆಬೆಲ್ಲಮ್ನಂತಹ ಸಬ್ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇಲ್ಲಿ ವಿವರವಾಗಿ ರೂಪಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಭಾಷಣ ಘಟಕವು ಅದೇ ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದಾದ ಭಾಷಣ ವಸ್ತುಗಳ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾತಿನ ಘಟಕವನ್ನು ಮಾತಿನ ಧ್ವನಿ ನಕ್ಷೆಯೊಳಗೆ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನರಕೋಶವು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮಾತಿನ ಘಟಕದ ಸಾಕ್ಷಾತ್ಕಾರವು ಕೆಲವು ಉಚ್ಚಾರಣಾ ಮತ್ತು ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬಹುದು. ಈ ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಡಿಐವಿಎ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಸಂವೇದನಾ ಗುರಿ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಪ್ರೇರಣೆಯಾಗಿದೆ (ಗ್ವೆಂಥರ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ನೋಡಿ. 1998). ಆರ್ಟಿಕ್ಯುಲೇಟರ್ ಮಾದರಿಃ ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಮತ್ತು ಶ್ರವಣ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು ಮೋಟಾರು ನಕ್ಷೆಯೊಳಗಿನ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮಾದರಿಯು ಮಾತಿನ ವಸ್ತುವಿನ ಎಲ್ಲಾ ಮಾದರಿ ಆರ್ಟಿಕ್ಯುಲೇಟರ್ಗಳ (ತುಟಿಗಳು, ನಾಲಿಗೆ, ವೇಲಮ್, ಗ್ಲೋಟಿಸ್) ಚಲನೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡದಿರಲು, ನರಸ್ನಾಯುಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಯಾವುದೇ ವಿವರವಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಮೈದಾ ಆರ್ಟಿಕ್ಯುಲೇಟರಿ ಸ್ಪೀಚ್ ಸಿಂಥಸೈಸರ್ ಅನ್ನು ಆರ್ಟಿಕ್ಯುಲೇಟರ್ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಮಯ-ಬದಲಾಗುವ ಗಾಯನ ಪ್ರದೇಶದ ರೂಪವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭಾಷಣ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಸ್ಪೀಚ್ ಸಿಗ್ನಲ್ನ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಸ್ಯ ಎಂದು ಕರೆಯಬಹುದು (ಅಂದರೆ. ಮೆದುಳಿನಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆ); ಇದು ನರಕೋಶದ ಭಾಷಣ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಾಕಾರದ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಮಾದರಿಯು ಸಂವೇದನಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಡಿಐವಿಎ ಮಾದರಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ (ಕೆಳಗೆ ನೋಡಿಃ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣ). ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನಿಯಂತ್ರಣಃ ಸಂವೇದನಾ ಗುರಿ ಪ್ರದೇಶಗಳು, ರಾಜ್ಯದ ನಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ದೋಷ ನಕ್ಷೆಗಳು ಒಂದೆಡೆ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಮಾದರಿಯು ಸಂವೇದನಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ. ಶ್ರವಣದ ಸ್ಥಿತಿ ನಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ (ವಿತರಿಸಿದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ) ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಪ್ರತಿ ಭಾಷಣ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಶ್ರವಣದ ಸ್ಥಿತಿ, ಮತ್ತು ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಸ್ಥಿತಿ ನಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ (ವಿತರಿಸಿದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವೂ ಸಹ) ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಪ್ರತಿ ಭಾಷಣ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಸ್ಥಿತಿ. ಶ್ರವಣ ಸ್ಥಿತಿಯ ನಕ್ಷೆಯು ಉನ್ನತ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಸ್ಥಿತಿಯ ನಕ್ಷೆಯು ಕೆಳಮಟ್ಟದ ಪ್ಯಾರಿಯಲ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಮಾತಿನ ಧ್ವನಿ ನಕ್ಷೆಯು, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾತಿನ ಘಟಕಕ್ಕಾಗಿ ಸಕ್ರಿಯಗೊಂಡರೆ (ಏಕ ನರಕೋಶ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ; ಸಮಯಪ್ರಜ್ಞೆಯ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ), ಮಾತಿನ ಧ್ವನಿ ನಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಗುರಿ ಪ್ರದೇಶದ ನಕ್ಷೆಯ ನಡುವೆ ಮತ್ತು ಮಾತಿನ ಧ್ವನಿ ನಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಗುರಿ ಪ್ರದೇಶದ ನಕ್ಷೆಯ ನಡುವೆ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಗಳ ಮೂಲಕ ಸಂವೇದನಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಮತ್ತು ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಗುರಿ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಉನ್ನತ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಉನ್ನತ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ನೆಲೆಗೊಂಡಿವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಭಾಷಣ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಈ ಗುರಿ ಪ್ರದೇಶದ ಸಂವೇದನಾ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಭಾಷಣ ಸ್ವಾಧೀನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಲಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ (ಅನುಕರಣೆಯ ತರಬೇತಿಯ ಮೂಲಕ; ಕೆಳಗೆ ನೋಡಿಃ ಕಲಿಕೆ). ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಮಾತಿನ ಧ್ವನಿ ನಕ್ಷೆಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಮಾತಿನ ಘಟಕವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದರೆ ಎರಡು ರೀತಿಯ ಸಂವೇದನಾ ಮಾಹಿತಿಗಳು ಲಭ್ಯವಿರುತ್ತವೆಃ (i) ಕಲಿತ ಸಂವೇದನಾ ಗುರಿ ಪ್ರದೇಶಗಳು (ಅಂದರೆ. ಒಂದು ಮಾತಿನ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಉದ್ದೇಶಿತ ಸಂವೇದನಾ ಸ್ಥಿತಿ) ಮತ್ತು (ii) ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾತಿನ ಘಟಕದ ಬಹುಶಃ ಅಪೂರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯಿಂದ (ಉಚ್ಚಾರಣೆ) ಉಂಟಾಗುವ ಸಂವೇದನಾ ಸ್ಥಿತಿ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳು (ಅಂದರೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂವೇದನಾ ಸ್ಥಿತಿ, ಆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾತಿನ ಘಟಕದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಉಚ್ಚಾರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ). ಎರಡೂ ರೀತಿಯ ಸಂವೇದನಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂವೇದನಾ ದೋಷ ನಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಂದರೆ. ಶ್ರವಣ ದೋಷ ನಕ್ಷೆಯು ಉನ್ನತ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ (ಶ್ರವಣ ಸ್ಥಿತಿಯ ನಕ್ಷೆಯಂತೆ) ಮತ್ತು ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ದೋಷ ನಕ್ಷೆಯು ಕೆಳಮಟ್ಟದ ಪ್ಯಾರಿಯಲ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ (ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಸ್ಥಿತಿಯ ನಕ್ಷೆಯಂತೆ) (ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೋಡಿ. 4). ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂವೇದನಾ ಸ್ಥಿತಿಯು ಉದ್ದೇಶಿತ ಸಂವೇದನಾ ಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿದ್ದರೆ, ಎರಡೂ ದೋಷ ನಕ್ಷೆಗಳು ಮೋಟಾರು ನಕ್ಷೆಯ ಕಡೆಗೆ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಿಸಲಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವು ಮೋಟಾರು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮತ್ತು ತರುವಾಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಭಾಷಣ ಘಟಕದ ಉಚ್ಚಾರಣೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ಮೋಟಾರು ನಕ್ಷೆಯ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮಾದರಿಯು ಭಾಷಣ ಘಟಕಕ್ಕಾಗಿ ಕಲಿತ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಫೀಡ್ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಆಜ್ಞೆಯಿಂದ (ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಧ್ವನಿ ನಕ್ಷೆಯಿಂದ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತದೆ) ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಸಂವೇದನಾ ದೋಷ ನಕ್ಷೆಗಳ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಆಜ್ಞೆಯಿಂದಲೂ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ (ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೋಡಿ. 4). ಕಲಿಕೆ (ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಸ್ಪೀಚ್ ಅಕ್ವಿಸಿಷನ್) ಭಾಷಣ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಟಿಫಿಕ್ ಮಾದರಿಯ ರಚನೆ (ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ. 4 ಡಿ. ಐ. ವಿ. ಎ. ಮಾದರಿಗೆ) ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ವಿಕಸನೀಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, (ಭಾಷೆ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ) ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು (ಭಾಷೆ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ) ಮಾತನಾಡುವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಭಾಷಣ ಸ್ವಾಧೀನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಲಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡಿ. ಐ. ವಿ. ಎ. ಮಾದರಿಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನವಜಾತ ಶಿಶುವು ಈಗಾಗಲೇ ರಚನಾತ್ಮಕವಾದ (ಭಾಷೆ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ) ಮಾತಿನ ಧ್ವನಿ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ; ಅಂದರೆ. ಮಾತಿನ ಧ್ವನಿ ನಕ್ಷೆಯೊಳಗಿನ ಯಾವುದೇ ನರಕೋಶವು ಯಾವುದೇ ಮಾತಿನ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿಲ್ಲ. ಬದಲಿಗೆ ಮಾತಿನ ಧ್ವನಿ ನಕ್ಷೆಯ ಸಂಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಮೋಟಾರು ನಕ್ಷೆಗೆ ಮತ್ತು ಸಂವೇದನಾ ಗುರಿ ಪ್ರದೇಶದ ನಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಮಾತಿನ ಸ್ವಾಧೀನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಲಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆರಂಭಿಕ ಭಾಷಣ ಸ್ವಾಧೀನದ ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಹಂತಗಳನ್ನು ಡಿ. ಐ. ವಿ. ಎ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆಃ ಬಬ್ಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅನುಕರಣೆಯ ಮೂಲಕ ಕಲಿಯುವುದು. ಬಬ್ಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವಾಗ ಸಂವೇದನಾ ದೋಷ ನಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಮೋಟಾರು ನಕ್ಷೆಗಳ ನಡುವಿನ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಗಳನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಅರೆ-ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪೂರಕ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ. ಡಿ. ಐ. ವಿ. ಎ. ಮಾದರಿ "ಬಬಲ್ಸ್". ಈ ಬಬ್ಲಿಂಗ್ ಆಜ್ಞೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ "ಪೂರ್ವ-ಭಾಷಿಕ (ಅಂದರೆ. ಭಾಷಾ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಲ್ಲದ) ಮಾತಿನ ಅಂಶ "(ಅಂದರೆ. ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಮಾದರಿಯು ಬಬ್ಲಿಂಗ್ ಮೋಟಾರ್ ಆಜ್ಞೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಚಲನೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ). ತರುವಾಯ, ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉಚ್ಚಾರಣಾ ಮತ್ತು ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಸಂಕೇತದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಸಂವೇದನಾ ಸ್ಥಿತಿಯ ನಕ್ಷೆಗಳ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶ್ರವಣ ಮತ್ತು ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಸ್ಥಿತಿಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೋಡಿ. 4) ಪ್ರತಿ (ಪೂರ್ವ-ಭಾಷಿಕ) ಮಾತಿನ ವಿಷಯಕ್ಕೆ. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಡಿಐವಿಎ ಮಾದರಿಯು ವಿವಿಧ ಭಾಷಣ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಸಂವೇದನಾ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಮೋಟಾರು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದು ಸಂವೇದನಾ ದೋಷ ನಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಮೋಟಾರು ನಕ್ಷೆಗಳ ನಡುವೆ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಗಳನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಡಿಐವಿಎ ಮಾದರಿಯು ಬಬ್ಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವಾಗ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ (ಅಂದರೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂವೇದನಾ ಇನ್ಪುಟ್ಗಾಗಿ ಸರಿಯಾದ (ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ) ಮೋಟಾರು ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು). ಅನುಕರಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡಿಐವಿಎ ಮಾದರಿಯು ತನ್ನ ಮಾತಿನ ಧ್ವನಿ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಆಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾತಿನ ಧ್ವನಿ ನಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಮೋಟಾರು ನಕ್ಷೆಯ ನಡುವಿನ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಗಳನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ-ಅಂದರೆ. ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಮೋಟಾರ್ ಕಮಾಂಡ್ಗಳ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್-ಜೊತೆಗೆ ಸ್ಪೀಚ್ ಸೌಂಡ್ ಮ್ಯಾಪ್ ಮತ್ತು ಸಂವೇದನಾ ಗುರಿ ಪ್ರದೇಶಗಳ ನಡುವಿನ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಗಳು (ಚಿತ್ರ ನೋಡಿ. 4). ಭಾಷಾ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭಾಷಣ ಘಟಕಗಳ ಸಾಕ್ಷಾತ್ಕಾರಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಸ್ಪೀಚ್ ಸಿಗ್ನಲ್ಗಳ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒಡ್ಡುವ ಮೂಲಕ ಅನುಕರಣೆ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ ಮಾತಿನ ಶಬ್ದಗಳು, ಉಚ್ಚಾರಾಂಶಗಳು, ಪದಗಳು, ಸಣ್ಣ ಪದಗುಚ್ಛಗಳು). ಮಾತಿನ ಧ್ವನಿ ನಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಗುರಿ ಪ್ರದೇಶದ ನಕ್ಷೆಯ ನಡುವಿನ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಗಳ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಮಾತಿನ ಧ್ವನಿ ನಕ್ಷೆಯ ಒಂದು ನರಕೋಶವನ್ನು ಆ ಮಾತಿನ ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಕ್ಕೆ ನಿಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಆ ಮಾತಿನ ವಸ್ತುವಿನ ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಗುರಿ ಪ್ರದೇಶದ ನಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿದೆ. ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಪ್ರದೇಶಗಳು (ಅಂದರೆ. ಮಾತಿನ ಘಟಕದ ಶ್ರವಣದ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಒಂದು ವಿವರಣೆ) ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾತಿನ ಘಟಕ (ಅಂದರೆ. ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು) ಹಲವಾರು (ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ) ವಿಭಿನ್ನ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ (ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ) ಸಾಕ್ಷಾತ್ಕಾರಗಳಿಂದ ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಬಹುದು (ಭಾಷಣ ವಸ್ತು ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಘಟಕದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಕ್ಕಾಗಿ ಮೇಲೆ ನೋಡಿಃ ಫೀಡ್ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ನಿಯಂತ್ರಣ). ಮಾತಿನ ಧ್ವನಿ ನಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಮೋಟಾರು ನಕ್ಷೆಯ ನಡುವಿನ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಗಳ ಶ್ರುತಿ (ಅಂದರೆ. ಇಂದ್ರಿಯ ದೋಷ ನಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಮೋಟಾರು ನಕ್ಷೆಗಳ ನಡುವಿನ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಗಳನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಬಬ್ಲಿಂಗ್ ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲಾಗಿರುವುದರಿಂದ (ಮೇಲೆ ನೋಡಿ) ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಆಜ್ಞೆಗಳ ಸಹಾಯದಿಂದ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಮೋಟಾರ್ ಕಮಾಂಡ್ಗಳ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಡಿ. ಐ. ವಿ. ಎ. ಮಾದರಿಯು ಸೂಕ್ತವಾದ ಫೀಡ್ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಮೋಟಾರು ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಭಾಷಣದ ವಸ್ತುವನ್ನು "ಅನುಕರಿಸಲು" ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ತರುವಾಯ, ಮಾದರಿಯು ಆ ಮಾತಿನ ವಸ್ತುವಿಗಾಗಿ ಈಗಾಗಲೇ ಕಲಿತ ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಗುರಿ ಪ್ರದೇಶದೊಂದಿಗೆ (ಉದ್ದೇಶಿತ ಸಂವೇದನಾ ಸ್ಥಿತಿ) ಫಲಿತಾಂಶದ ಸಂವೇದನಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು (ಆ ಪ್ರಯತ್ನದ ಉಚ್ಚಾರಣೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂವೇದನಾ ಸ್ಥಿತಿ) ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಮಾದರಿಯು ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಶ್ರವಣ ದೋಷ ನಕ್ಷೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಪ್ರಸ್ತುತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮೋಟಾರು ಆಜ್ಞೆಯಿಂದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮೋಟಾರು ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹಲವಾರು ಬಾರಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬಹುದು (ಹಲವಾರು ಪ್ರಯತ್ನಗಳು). ಡಿಐವಿಎ ಮಾದರಿಯು ಪ್ರಸ್ತುತ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಿತ ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಸ್ಥಿತಿಯ ನಡುವಿನ ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನದಿಂದ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮಾತಿನ ವಸ್ತುವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಅನುಕರಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡಿಐವಿಎ ಮಾದರಿಯು ಮಾತಿನ ಧ್ವನಿ ನಕ್ಷೆಯಿಂದ ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಗುರಿ ಪ್ರದೇಶದ ನಕ್ಷೆಗೆ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಗಳನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರತಿ ಹೊಸ ಅನುಕರಣೆಯ ಪ್ರಯತ್ನವು ಮಾತಿನ ವಸ್ತುವಿನ ಹೊಸ ಉಚ್ಚಾರಣೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೀಗೆ ಆ ಮಾತಿನ ವಸ್ತುವಿನ ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಸ್ಥಿತಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧತೆಯ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಎಫ್1ನ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧತೆಃ ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರಭಾವ ಭಾಷಣದ ಸ್ವಾಧೀನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾದುದಾದರೂ, ಪ್ರತಿ ಭಾಷಣ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಮಾದರಿಯು ಸರಿಯಾದ ಪೂರಕ ಮೋಟಾರು ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಕಲಿತಿದ್ದರೆ ಅದನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧತೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಲವಾಗಿ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಫಾರ್ಮಾಂಟ್ ಆವರ್ತನವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು, ಟೂರ್ವಿಲ್ಲೆ ಮತ್ತು ಇತರರು. 2005). ಇದು ದೃಶ್ಯ ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧತೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ತಲುಪುವಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಬಲವಾದ ಪ್ರಭಾವಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಪ್ರಿಸ್ಮ್ ಮೂಲಕ ನೋಡುವ ಮೂಲಕ ವಸ್ತುಗಳ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು). ದವಡೆಯ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆಃ ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರಭಾವ ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ಮಾತಿನ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಹ ಬಲವಾಗಿ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ದವಡೆಯ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ (ಟೂರ್ವಿಲ್ಲೆ ಮತ್ತು ಇತರರು. 2005). ವಾಕ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ನ್ಯೂರೋ-ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಮತ್ತೊಂದು ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಬರ್ನ್ಡ್ ಜೆ. ಕ್ರೋಗರ್ ಮತ್ತು ಅವರ ಗುಂಪು ಜರ್ಮನಿಯ ಆರ್ಡಬ್ಲ್ಯೂಟಿಎಚ್ ಆಚೆನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಎಸಿಟಿ ಮಾದರಿ (ಕ್ರೋಗರ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. 2014, ಕ್ರೋಗರ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. 2009, ಕ್ರೋಗರ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. 2011). ಎಸಿಟಿ ಮಾದರಿಯು ದೊಡ್ಡ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಡಿಐವಿಎ ಮಾದರಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿದೆ. ಎಸಿಟಿ ಮಾದರಿಯು "ಆಕ್ಷನ್ ರೆಪೊಸಿಟರಿ" ಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ (ಅಂದರೆ. ಮಾನಸಿಕ ಪಠ್ಯಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಸಂವೇದಕ-ಚಾಲಕ ಮಾತನಾಡುವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಭಂಡಾರವಾದ ಲೆವೆಲ್ಟ್ ಮತ್ತು ವೀಲ್ಡನ್ 1994 ಅನ್ನು ನೋಡಿ), ಇದನ್ನು ಡಿಐವಿಎ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ವಿವರವಾಗಿ ಉಚ್ಚರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಎಸಿಟಿ ಮಾದರಿಯು ಮೋಟಾರು ಯೋಜನೆಗಳ ಒಂದು ಮಟ್ಟವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ. ಮಾತಿನ ಪದಾರ್ಥಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಗಾಗಿ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಮೋಟಾರು ವಿವರಣೆ (ಮೋಟಾರು ಗೋಲುಗಳು, ಮೋಟಾರು ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ ನೋಡಿ). ಎಸಿಟಿ ಮಾದರಿಯು-ಯಾವುದೇ ನರ ಗಣನೆಯ ಮಾದರಿಯಂತೆ-ಸ್ವಲ್ಪ ಮಟ್ಟಿಗೆ ಊಹಾತ್ಮಕವಾಗಿಯೇ ಉಳಿದಿದೆ. ಎಸಿಟಿ ಮಾದರಿಯ ರಚನೆ ಅಥವಾ ರಚನೆಯನ್ನು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ. 5ರಷ್ಟಿದೆ. ಮಾತಿನ ಉತ್ಪಾದನೆಗಾಗಿ, ACT ಮಾದರಿಯು ಮಾತಿನ ವಸ್ತುವಿನ (ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ ನಕ್ಷೆ) ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಆಗಾಗ್ಗೆ ಉಚ್ಚಾರಾಂಶದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಫೋನೆಟಿಕ್ ನಕ್ಷೆಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಸಹ-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂವೇದನಾ ಸ್ಥಿತಿಯ ನಕ್ಷೆಗಳ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಉದ್ದೇಶಿತ ಸಂವೇದನಾ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಸಹ-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಮೋಟಾರು ಯೋಜನೆ ನಕ್ಷೆಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಮೋಟಾರು ಯೋಜನೆ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸಹ-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ವಿರಳವಾದ ಉಚ್ಚಾರಾಂಶದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ ನಕ್ಷೆಯ ಮೂಲಕ ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ ರೀತಿಯ ಮಾತಿನ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಮೋಟಾರು ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಆ ಮಾತಿನ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಮೋಟಾರು ಯೋಜನೆ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನಿಂದ ಮೋಟಾರು ಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಕ್ರೋಗರ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ನೋಡಿ. 2011). ಮೋಟಾರು ಯೋಜನೆ ಅಥವಾ ಗಾಯನ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಟ್ ಆಕ್ಷನ್ ಸ್ಕೋರ್ ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ಗಾಯನ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಟ್ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಮೋಟಾರು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್, ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನಿಂದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತರುವಾಯ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. (ಉದ್ದೇಶಿತ) ಮೋಟಾರು ಯೋಜನೆಯ ಸರಿಯಾದ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಈ ಘಟಕವು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಮೋಟಾರು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೋಟಾರು ನಕ್ಷೆಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮಾದರಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತರುವಾಯ ನರಸ್ನಾಯುಕ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಮೊಟೊನ್ಯೂರಾನ್ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳು ಸ್ನಾಯು ಶಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ತರುವಾಯ ಎಲ್ಲಾ ಮಾದರಿ ಆರ್ಟಿಕ್ಯುಲೇಟರ್ಗಳ (ತುಟಿಗಳು, ನಾಲಿಗೆ, ವೇಲಮ್, ಗ್ಲೋಟಿಸ್) ಚಲನೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ. ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಸ್ಪೀಚ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ಬಿರ್ಖೋಲ್ಜ್ 3ಡಿ ಆರ್ಟಿಕ್ಯುಲೇಟರಿ ಸಿಂಥಸೈಜರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಂದ್ರಿಯ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಮತ್ತು ಶ್ರವಣ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಆರ್ಟಿಕ್ಯುಲೇಟರಿ ಮತ್ತು ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಶ್ರವಣ ಮತ್ತು ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ನಕ್ಷೆಯ ಕಡೆಗೆ ರವಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂವೇದನಾ-ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಘಟಕಗಳ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ, ಶ್ರವಣ ಮತ್ತು ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಸ್ಮರಣೆ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಸಂವೇದನಾ ಸಂಕೇತದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಇಎಸ್, ಫಿಗರ್. 5, ಇವುಗಳನ್ನು ಸಂವೇದನಾ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಲೂಪ್ ಮೂಲಕ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ) ಇದನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಸಂವೇದನಾ ಸಂಕೇತಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದು (ಟಿಎಸ್, ಚಿತ್ರ. 5, ಇವು ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ ನಕ್ಷೆಯ ಮೂಲಕ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ). ಬಾಹ್ಯ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಿತ (ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ) ಸಂವೇದನಾ ಸಂಕೇತಗಳು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿದ್ದರೆ ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಮತ್ತು ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ದೋಷ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು (ಸಿಎಫ್. ದಿವಾ ಮಾದರಿ). ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ತಿಳಿ ಹಸಿರು ಪ್ರದೇಶ. 5 ಆ ನರ ನಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಕ್ಷರವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣ ಘಟಕವಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ (ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಮಯ ವಿಂಡೋ ಸುಮಾರು 100 ಎಂಎಸ್ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು). ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಂವೇದಕ-ಸಂವೇದಕ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಘಟಕಗಳೊಳಗೆ ಸಂವೇದಕ ನಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ನೇರವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಸಂವೇದಕ ಸ್ಥಿತಿಯ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ನೇರವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಮೋಟಾರು ಯೋಜನೆ ಸ್ಥಿತಿಯ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೋಟಾರು ನಕ್ಷೆ ಮತ್ತು (ಪ್ರಾಥಮಿಕ) ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಮತ್ತು (ಪ್ರಾಥಮಿಕ) ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ನಕ್ಷೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಣ್ಣ ಸಮಯದ ಕಿಟಕಿಗಳನ್ನು (ಎಸಿಟಿ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 10 ಎಮ್ಎಸ್) ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಎಸಿಟಿ ಮಾದರಿಯೊಳಗಿನ ನರ ನಕ್ಷೆಗಳ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. 6. ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೋಟಾರು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಸಂವೇದನಾ ನಕ್ಷೆಗಳ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಮೆಜೆಂಟಾದಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ, ಮೋಟಾರು ಯೋಜನೆಯ ಸ್ಥಿತಿ ನಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಸಂವೇದನಾ ಸ್ಥಿತಿಯ ನಕ್ಷೆಗಳ (ಡಿಐವಿಎಯಲ್ಲಿನ ದೋಷ ನಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಸಂವೇದನಾ-ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನೊಳಗೆ) ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಕಿತ್ತಳೆ ಬಣ್ಣದಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿತ ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ ನಕ್ಷೆಯ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಕೆಂಪು ಬಣ್ಣದಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ಎರಡು ಬಾಣಗಳು ನರಕೋಶದ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ನರಗಳ ನಕ್ಷೆಗಳು ನರಗಳ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತವೆ, ಅವು ಪರಸ್ಪರ ದೂರದಲ್ಲಿರುವುದಿಲ್ಲ (ಮೇಲೆ ನೋಡಿ). ಫೋನೆಟಿಕ್ ನಕ್ಷೆಯ ಎರಡು ಪ್ರತಿಬಿಂಬದ ಸ್ಥಳಗಳು ನರಗಳ ಮಾರ್ಗದ ಮೂಲಕ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿವೆ (ಮೇಲೆ ನೋಡಿ), ಇದು ಫೋನೆಟಿಕ್ ನಕ್ಷೆಯ ಎರಡೂ ಸಾಕ್ಷಾತ್ಕಾರಗಳಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮಾದರಿಯ (ಸರಳ) ಒಂದರಿಂದ ಒಂದಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. ಫೋನೆಟಿಕ್ ನಕ್ಷೆಯ ಎರಡು ಸ್ಥಳಗಳ ನಡುವಿನ ಈ ನರಗಳ ಮಾರ್ಗವು ಫ್ಯಾಸಿಕ್ಯುಲಸ್ ಆರ್ಕ್ಯುಯೇಟಸ್ನ ಒಂದು ಭಾಗವೆಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ (ಎಎಫ್, ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೋಡಿ. 5 ಮತ್ತು ಅಂಕಿ. 6). ಮಾತಿನ ಗ್ರಹಿಕೆಗಾಗಿ, ಮಾದರಿಯು ಬಾಹ್ಯ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಸಂಕೇತದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಬಾಹ್ಯ ಸ್ಪೀಕರ್ನಿಂದ ಉತ್ಪಾದಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ). ಈ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಶ್ರವಣದ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಶ್ರವಣದ-ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಉಚ್ಚಾರಾಂಶ ಅಥವಾ ಪದಕ್ಕೆ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮಾದರಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ (ಇಎಸ್ಃ ಬಾಹ್ಯ ಸಂಕೇತ, ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೋಡಿ. 5). ಮಾತಿನ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಕುಹರದ ಮಾರ್ಗವು (ಹಿಕ್ಕೋಕ್ ಮತ್ತು ಪೊಯೆಪ್ಪೆಲ್ 2007 ನೋಡಿ) ಲೆಕ್ಸಿಕಲ್ ಐಟಂ ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದನ್ನು ಎಸಿಟಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಬದಲಿಗೆ, ಎ. ಸಿ. ಟಿ. ಯಲ್ಲಿ ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ ಸ್ಥಿತಿಯ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ ನಕ್ಷೆಯ ಮೂಲಕ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೀಗಾಗಿ ಆ ಮಾತಿನ ಅಂಶಕ್ಕೆ ಮೋಟಾರು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು (ಅಂದರೆ. ಮಾತಿನ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಡೋರ್ಸಲ್ ಮಾರ್ಗ; ಐಬಿಡ್.). ಚಲನೆಯ ನಕ್ಷೆಯು ಮೋಟಾರು ಯೋಜನೆಯ ಸ್ಥಿತಿಯ ನಕ್ಷೆ, ಸಂವೇದನಾ ಸ್ಥಿತಿಯ ನಕ್ಷೆಗಳು (ಸಂವೇದನಾ-ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ) ಮತ್ತು ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ (ಸ್ಥಿತಿ) ನಕ್ಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಗ್ಗೂಡಿ ಕ್ರಿಯೆಯ ಭಂಡಾರವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಫೋನೆಟಿಕ್ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಎ. ಸಿ. ಟಿ. ಯಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂ-ಸಂಘಟಿಸುವ ನರ ನಕ್ಷೆಯಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ನಕ್ಷೆಯೊಳಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಭಾಷಣ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ನರಕೋಶಗಳು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ (ಸಮಯಪ್ರಜ್ಞೆಯ ಅಥವಾ ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ, ಮೇಲೆ ನೋಡಿಃ ನರಗಳ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳು). ಫೋನೆಮಿಕ್ ನಕ್ಷೆಯು ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆಃ ಒಂದು ಫೋನೆಮಿಕ್ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಫೋನೆಟಿಕ್ ನಕ್ಷೆಯೊಳಗೆ ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಫೋನೆಟಿಕ್ ಸಾಕ್ಷಾತ್ಕಾರವು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು (ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಫೋನೆಮಿಕ್ ಲಿಂಕ್ ತೂಕಗಳನ್ನು ನೋಡಿ. 7: ಉದಾ. ಉಚ್ಚಾರಾಂಶ/ಡಿಃ ಎಂ/ಅನ್ನು ಫೋನೆಟಿಕ್ ನಕ್ಷೆಯೊಳಗೆ ಮೂರು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ) ಫೋನೆಟೊಟೋಪಿಃ ಫೋನೆಟಿಕ್ ನಕ್ಷೆಯು ವಿವಿಧ ಫೋನೆಟಿಕ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಭಾಷಣ ವಸ್ತುಗಳ ಕ್ರಮವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ (ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಫೋನೆಮಿಕ್ ಲಿಂಕ್ ತೂಕಗಳನ್ನು ನೋಡಿ. 7. ಮೂರು ಉದಾಹರಣೆಗಳುಃ (i) ಉಚ್ಚಾರಾಂಶಗಳು/p @/,/t @/, ಮತ್ತು/k @/ಧ್ವನಿ ನಕ್ಷೆಯ ಎಡಭಾಗದಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ಮುಖ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತವೆ; (ii) ಧ್ವನಿ ನಕ್ಷೆಯ ಮೇಲಿನ ಎಡಭಾಗದಲ್ಲಿ ಅಕ್ಷರ-ಆರಂಭಿಕ ಪ್ಲೋಸಿವ್ಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಉಚ್ಚಾರಾಂಶದ ಆರಂಭಿಕ ಫ್ರಿಕೇಟಿವ್ಗಳು ಕೆಳಗಿನ ಬಲ ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ; (iii) ಸಿ. ವಿ. ಅಕ್ಷರಗಳು ಮತ್ತು ಸಿ. ವಿ. ಸಿ. ಅಕ್ಷರಗಳು ಧ್ವನಿ ನಕ್ಷೆಯ ವಿವಿಧ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ.) ಫೋನೆಟಿಕ್ ನಕ್ಷೆಯು ಹೈಪರ್ಮೋಡಲ್ ಅಥವಾ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಆಗಿದೆಃ ಫೋನೆಟಿಕ್ ನಕ್ಷೆಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಫೋನೆಟಿಕ್ ಐಟಂನ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು (i) ಫೋನೆಮಿಕ್ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ (ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಫೋನೆಮಿಕ್ ಲಿಂಕ್ ತೂಕಗಳನ್ನು ನೋಡಿ. 7), (ii) ಮೋಟಾರು ಯೋಜನೆಯ ಸ್ಥಿತಿ (ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಮೋಟಾರು ಯೋಜನೆಯ ಲಿಂಕ್ ತೂಕಗಳನ್ನು ನೋಡಿ. 7), (iii) ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಸ್ಥಿತಿ (ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಕೊಂಡಿ ತೂಕಗಳನ್ನು ನೋಡಿ. 7), ಮತ್ತು (iv) ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಸ್ಥಿತಿ (ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. 7). ಈ ಎಲ್ಲಾ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ ನಕ್ಷೆಯೊಳಗೆ ಪ್ರತಿ ನರಕೋಶದ ನಡುವಿನ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಲಿಂಕ್ ತೂಕವನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮಾತನಾಡುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಲಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಮೋಟಾರು ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಸಂವೇದನಾ ಸ್ಥಿತಿಯ ನಕ್ಷೆಗಳೊಳಗಿನ ಎಲ್ಲಾ ನರಕೋಶಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ (ಚಿತ್ರವನ್ನೂ ನೋಡಿ. 3). ಫೋನೆಟಿಕ್ ನಕ್ಷೆಯು ಎಸಿಟಿ ಮಾದರಿಯೊಳಗೆ ಆಕ್ಷನ್-ಪರ್ಸೆಪ್ಷನ್-ಲಿಂಕ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ (ಚಿತ್ರವನ್ನೂ ನೋಡಿ. 5 ಮತ್ತು ಅಂಕಿ. 6: ಮುಂಭಾಗದ ಹಾಲೆಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಟೆಂಪೋರಲ್ ಲೋಬ್ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾರಿಯಲ್ ಲೋಬ್ಗಳ ಛೇದಕದಲ್ಲಿ ಫೋನೆಟಿಕ್ ನಕ್ಷೆಯ ಡ್ಯುಯಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ). ಮೋಟಾರು ಯೋಜನೆಯು ಮಾತಿನ ಪದಾರ್ಥಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಉಚ್ಚಾರಣೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಮೋಟಾರು ವಿವರಣೆಯಾಗಿದೆ (ಮೋಟಾರು ಗುರಿಗಳು, ಮೋಟಾರು ಕೌಶಲ್ಯಗಳು, ಉಚ್ಚಾರಣಾತ್ಮಕ ಧ್ವನಿಶಾಸ್ತ್ರ, ಉಚ್ಚಾರಣಾತ್ಮಕ ಧ್ವನಿವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ನೋಡಿ). ನಮ್ಮ ನ್ಯೂರೋ-ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾಡೆಲ್ ಎ. ಸಿ. ಟಿ. ಯಲ್ಲಿ ಮೋಟಾರು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ವೋಕಲ್ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಟ್ ಆಕ್ಷನ್ ಸ್ಕೋರ್ ಎಂದು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ವೋಕಲ್ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಟ್ ಆಕ್ಷನ್ ಸ್ಕೋರ್ಗಳು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ವೋಕಲ್ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಟ್ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು (ಆರ್ಟಿಕ್ಯುಲೇಟರಿ ಸನ್ನೆಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತವೆ) ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಮಾತಿನ ವಸ್ತುವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ, ಅವುಗಳ ಸಾಕ್ಷಾತ್ಕಾರ ಮತ್ತು ಅವಧಿಯ ಮಟ್ಟ, ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಗಾಯನ ಪ್ರದೇಶದ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಸಂಘಟನೆಯು ಮಾತಿನ ವಸ್ತುವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ (ವೋಕಲ್ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಟ್ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ವಿವರವಾದ ವಿವರಣೆಗಾಗಿ ಸ್ಕೋರ್ಗಳನ್ನು ನೋಡಿ ಉದಾ. ಕ್ರೋಗರ್ ಮತ್ತು ಬಿರ್ಖೋಲ್ಜ್ 2007). ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗಾಯನ ಪ್ರದೇಶದ ಕ್ರಿಯೆಯ ವಿವರವಾದ ಸಾಕ್ಷಾತ್ಕಾರವು (ಉಚ್ಚಾರಣಾತ್ಮಕ ಗೆಸ್ಚರ್) ಮಾತಿನ ವಸ್ತುವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಎಲ್ಲಾ ಗಾಯನ ಪ್ರದೇಶದ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಸಂಘಟನೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅವುಗಳ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಅತಿಕ್ರಮಣದ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಮಾತಿನ ಅಂಶದೊಳಗಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗಾಯನ ಪ್ರದೇಶದ ಕ್ರಿಯೆಯ ವಿವರವಾದ ಸಾಕ್ಷಾತ್ಕಾರವನ್ನು ನಮ್ಮ ನ್ಯೂರೋ-ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾದರಿ ಎ. ಸಿ. ಟಿ. ಯಲ್ಲಿ ಮೋಟಾರು ಯೋಜನೆ ಮಟ್ಟಕ್ಕಿಂತ ಕೆಳಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ (ಕ್ರೋಗರ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ನೋಡಿ. 2011). ಸಂವೇದಕ ಚಾಲಕ ಮತ್ತು ಅರಿವಿನ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದುಃ ಕ್ರಿಯೆಯ ಭಂಡಾರ ಮತ್ತು ಮಾನಸಿಕ ನಿಘಂಟಿನ ಸಂಯೋಜನೆ ಭಾಷಣ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ಸಂವೇದಕ ಚಾಲಕ ಮಾದರಿಗಳ (ಡಿ. ಐ. ವಿ. ಎ. ಅಥವಾ ಎ. ಸಿ. ಟಿ. ಯಂತಹ) ತೀವ್ರವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ, ಭಾಷಣ ಸ್ವಾಧೀನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ ನಕ್ಷೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಸಂಭವನೀಯ ಪರಿಹಾರವೆಂದರೆ ಮಾತಿನ ಸ್ವಾಧೀನದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಧ್ವನ್ಯಾತ್ಮಕ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪರಿಚಯಿಸದೆ ಕ್ರಿಯೆಯ ಭಂಡಾರ ಮತ್ತು ಮಾನಸಿಕ ನಿಘಂಟಿನ ನೇರ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿರಬಹುದು (ಅನುಕರಣೆಯ ತರಬೇತಿಯ ಪ್ರಾರಂಭದಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ; ಕ್ರೋಗರ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ನೋಡಿ. 2011 ಪಾಲಡಿನ್ ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಬಿಹೇವಿಯರಲ್ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್). ಪ್ರಯೋಗಗಳುಃ ಮಾತಿನ ಸ್ವಾಧೀನ ಎಲ್ಲಾ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಟಿಫಿಕ್ ಅಥವಾ ನ್ಯೂರೋ-ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾದ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು. ಮಾದರಿಯ ರಚನೆಯು (ಅಂದರೆ. ಭಾಷಣವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಮಾನವನ ನರಕೋಶದ ಜಾಲವನ್ನು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ವಿಕಸನೀಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಂದ ಭಾಷಣ ಸ್ವಾಧೀನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. (i) ಐದು ಸ್ವರಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆ/i, e, a, o, u/ಅನ್ನು ಕಲಿಯಲು ACT ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ವಿವಿಧ ಕಲಿಕಾ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲಾಯಿತು (ಕ್ರೋಗರ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ನೋಡಿ. 2009), (ii) ಒಂದು ಸಣ್ಣ ವ್ಯಂಜನ ವ್ಯವಸ್ಥೆ (ಧ್ವನಿಯ ಪ್ಲೋಸಿವ್ಗಳು/ಬಿ, ಡಿ, ಜಿ/ಮತ್ತು ಈ ಹಿಂದೆ ಸಿ. ವಿ ಅಕ್ಷರಗಳಾಗಿ ಪಡೆದ ಎಲ್ಲಾ ಐದು ಸ್ವರಗಳ ಸಂಯೋಜನೆ (ಐಬಿಡ್). ), (iii) ಐದು ಸ್ವರಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿ ಭಾಷೆ, ಧ್ವನಿ ಮತ್ತು ಧ್ವನಿಯಿಲ್ಲದ ಸ್ವರಗಳು/ಬಿ, ಡಿ, ಜಿ, ಪಿ, ಟಿ, ಕೆ/, ಮೂಗುಗಳು/ಎಂ, ಎನ್/ಮತ್ತು ಪಾರ್ಶ್ವ/ಎಲ್/ಮತ್ತು ಮೂರು ಉಚ್ಚಾರಾಂಶದ ಪ್ರಕಾರಗಳು (ವಿ, ಸಿ. ವಿ, ಮತ್ತು ಸಿ. ಸಿ. ವಿ) (ಕ್ರೋಗರ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ನೋಡಿ. 2011) ಮತ್ತು (iv) 6 ವರ್ಷದ ಮಗುವಿಗೆ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಜರ್ಮನ್ನ 200 ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉಚ್ಚಾರಾಂಶಗಳು (ಕ್ರೋಗರ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ನೋಡಿ. 2011). ಎಲ್ಲಾ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ವಿವಿಧ ಫೋನೆಟಿಕ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಫೋನೆಟಿಕ್ ವಸ್ತುಗಳ ಕ್ರಮವನ್ನು ಗಮನಿಸಬಹುದು. ಪ್ರಯೋಗಗಳುಃ ಮಾತಿನ ಗ್ರಹಿಕೆ ಅದರ ಹಿಂದಿನ ಆವೃತ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಎಸಿಟಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಶುದ್ಧ ಮಾತಿನ ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾದರಿಯಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ (ಮಾತಿನ ಸ್ವಾಧೀನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ), ಮಾದರಿಯು ಮಾತಿನ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಮೂಲಭೂತ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಅಂದರೆ. ವರ್ಗೀಕರಣದ ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೆಕ್ಗರ್ಕ್ ಪರಿಣಾಮ. ವರ್ಗೀಕರಣದ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಸ್ವರಗಳಿಗಿಂತ ಪ್ಲೋಸಿವ್ಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಗ್ರಹಿಕೆಯು ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಮಾದರಿಯು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ (ಕ್ರೋಗರ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ನೋಡಿ. 2009). ಇದಲ್ಲದೆ, ಫೋನೆಟಿಕ್ ನಕ್ಷೆಯ ಮಟ್ಟದ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಂಧಿಸುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತಂದರೆ, ACT ಮಾದರಿಯು ಮೆಕ್ಗರ್ಕ್ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು (ಕ್ರೋಗರ್ ಮತ್ತು ಕಣ್ಣಂಪುಳಾ 2008 ಅನ್ನು ನೋಡಿ). ಸ್ಪೀಚ್ ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್ ಸ್ಪೀಚ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಷನ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ ಆರ್ಟಿಕ್ಯುಲೇಟರಿ ಸಿಂಥೆಸಿಸ್ ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ. ನಿರ್ಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ ಆಪ್ಟಿಮಮ್ ನ್ಯೂರಲ್-ನೆಟ್ವರ್ಕ್-ಆಧಾರಿತ ಆಂತರಿಕ ಮಾದರಿಯ ಮೂಲಕ ಸ್ಪೀಚ್ ರೋಬೋಟ್ನ ನಿಯಂತ್ರಣ. ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಐ. ಇ. ಇ. ಇ ವಹಿವಾಟುಗಳು, ಸಂಪುಟ. 26, ಇಲ್ಲ. 1, ಪು. 142-159, ಫೆಬ್ರವರಿ 2010. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ ಭಾಷಣ ಸಂಸ್ಕರಣೆ