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大脑如何区分音乐和言语?

大脑如何区分音乐和言语?

概括: 一项新的研究揭示了我们的大脑如何使用简单的声学参数来区分音乐和语音。 研究人员发现,较慢、稳定的声音被视为音乐,而较快、不规则的声音则被视为语音。

这些想法可以改善失语症等语言障碍的治疗方案。 该研究提供了对听觉处理的更深入的理解。

关键事实:

  • 参数简单:大脑使用基本的声学参数来区分音乐和语音。
  • 治疗潜力:这些发现可以改善失语症等语言障碍的治疗。
  • 搜索详情:该研究有 300 多名参与者收听合成音频片段。

来源: 纽约大学

音乐和语音是我们听到的最常见的声音类型。 但我们如何识别两者之间的差异呢?

一个国际研究小组通过一系列实验绘制了这一过程,得出的见解为改进失语症治疗中使用音乐恢复言语的治疗方案提供了一种潜在的方法。

研究人员指出,了解人脑如何区分音乐和语音可能对患有听力或语言障碍(例如失语症)的人有益。 图片来源:神经科学新闻

这种语言障碍每年影响超过三百个美国人中的一个,其中包括温迪·威廉姆斯和布鲁斯·威利斯。

“虽然音乐和语音在很多方面都有所不同,从音高到音色再到声音结构,但我们的研究结果表明,听觉系统使用极其简单的声学参数来区分音乐和语音。” 心理学系和发表在该杂志上的论文的主要作者 公共科学图书馆生物学

“一般来说,仅包含噪音的较慢、稳定的音节听起来更像音乐,而更快、更不规则的音节听起来更像语音。”

科学家以精确的测量单位测量信号速率:赫兹 (Hz)。 较高的赫兹数比较较低的数意味着每秒重复(或循环)的次数较多。 例如,人们通常以每秒 1.5 至 2 步的速度行走,即 1.5-2 Hz。

Stevie Wonder 1972 年的歌曲“Superstition”的节奏约为 1.6 Hz,而 Anna Karina 1967 年的歌曲“Roller Girl”的节奏为 2 Hz。 相比之下,语音通常比 4-5 Hz 的语音快两到三倍。

有充分证据表明,随着时间的推移,歌曲的音量或响度(称为“幅度调制”)相对恒定在 1-2 Hz。 相比之下,语音的幅度调制通常为 4-5 Hz,这意味着其音量会频繁变化。

尽管音乐和语音无处不在,但学者们之前对如何自动将声音识别为音乐或语音缺乏清晰的认识。

为了更好地理解他们生活中的这个过程 公共科学图书馆生物学 在这项研究中,张和他的同事进行了一系列四项实验,其中 300 多名参与者聆听了一系列具有不同调幅速度和规律的合成音乐和类语音噪声的音频片段。

音频噪声片段仅允许检测音量和速度。 参与者被要求判断这些模棱两可的噪音片段,他们被告知是音乐或被噪音掩盖的演讲,听起来是否像音乐或演讲。

观察参与者将数百个噪音片段分类为音乐或语音的模式,揭示了速度和/或规律性的每个特征在多大程度上影响了他们对音乐和语音的判断。 科学家们得出结论,这是“在云中看到面孔”的听觉版本:如果声波中的某个特征与听众对音乐或语音听起来应该如何的想法相匹配,那么即使是白噪声片段也可以听起来像音乐或语音。演讲。

结果表明,我们的听觉系统使用非常简单和基本的声学参数来区分音乐和语音:对于参与者来说,音节的速度较慢(

研究人员指出,了解人脑如何区分音乐和语音可能对患有听力或语言障碍(例如失语症)的人有益。

例如,旋律语调疗法是一种很有前途的方法,可以训练失语症患者唱出他们想说的话,利用他们完整的“音乐机制”来覆盖受损的言语机制。 因此,了解音乐和言语在大脑中相似或不同的原因可以帮助设计更有效的康复计划。

该论文的其他作者是香港中文大学的滕向斌,M. 墨西哥国立自治大学 (UNAM) 的弗洛伦西亚·阿萨诺 (Florencia Asaño) 和纽约大学心理学系教授、德国法兰克福恩斯特·斯特朗曼神经科学研究所 (Ernst Strungmann Institute for Neuroscience) 常务董事戴维·波佩尔 (David Poppel)。

融资: 该研究得到了美国国立卫生研究院下属的国家耳聋和其他沟通障碍研究所 (F32DC018205) 和 Leon Levy 神经科学捐赠基金的资助。

关于听觉神经科学研究新闻

作者: 詹姆斯·德维特
来源: 纽约大学
沟通: 詹姆斯·德维特 – 纽约大学
图片: 图片来源:神经科学新闻

原始搜索: 开放访问。
人类听觉系统使用幅度调制来区分音乐和语音“作者:Andrew Chang 等人。 公共科学图书馆生物学


总结

人类听觉系统使用幅度调制来区分音乐和语音

音乐和语音是人类体验背后复杂而独特的听觉信号。 每个领域的潜在机制都得到了广泛的研究。

然而,将声音转化为音乐或语音的认知机制是什么?如何转化? 基本的 区分它们所需的声学信息仍然是一个悬而未决的问题。

在这里,我们假设幅度调制(AM)是一种基本的时间声学特征,可驱动听觉系统跨处理级别,对于区分音乐和语音至关重要。

具体来说,与使用自然声学信号(可能难以解释)的模型相比,我们使用噪声筛选方法来理清听觉机制:如果 AM 速率和规律性对于感知区分音乐和语音至关重要,那么判断噪声人工合成的模糊音频信号必须与其 AM 参数保持一致。

跨越 4 个实验(n = 335),具有较高峰值 AM 频率的信号往往被判断为语音,而不是音乐。 有趣的是,所有听众都一致使用这一原则来判断语音,但只有音乐水平高的听众才能使用。

此外,具有更规则的AM的信号被判断为音乐而不是语音,并且无论音乐的复杂程度如何,这个特征对于判断音乐来说更重要。

数据表明,听觉系统可以依靠像调幅这样基本的低级声学特性来区分音乐和语音,这一简单原理引发了神经生理学和进化实验和猜测。

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