［2021］犬の音声分割の統計的学習の基礎となる神経過程

Neural processes underlying statistical learning for speech segmentation in dogs

Abstract:

Summary

単語を学習するために、ヒトは音声から統計的な規則性を抽出する。

しかし、ヒト以外の動物における音声分割の神経基盤は、ほとんど解明されていない。

本研究では、ヒトの社会的・言語的環境を効率的にナビゲートする系統的に遠い哺乳類であるイヌを対象に、音声分割の計算的・神経的マーカーを調べた。

脳電図（EEG）を用いて、異なる分布統計量を持つ連続音声ストリームで事前に提示された人工語に対する事象関連反応（ERP）を比較した。

その結果、遷移確率の早期効果（220-470ミリ秒）と、単語頻度と遷移確率の両方によって変調される後期成分（590-790ミリ秒）が明らかになった。

fMRIを用いて、音声の統計的規則性に敏感な脳領域を探索した。

構造化された音声は、シーケンス学習に関与する大脳基底核の活動を低下させ、聴覚皮質では繰り返しが増強された。

イヌの音声セグメンテーションは、ヒトのそれと同様に、複雑な計算を伴い、領域全般的な脳領域とモダリティ特異的な脳領域の両方が関与している。

Keywords:

statistical learning; fMRI; EEG; ERP; language acquisition; dogs; auditory cortex; basal ganglia; speech processing; word segmentation