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一种基于声音分类学习的神经模型研究
  • ISSN号:1673-629X
  • 期刊名称:计算机技术与发展
  • 时间:2011
  • 页码:127-130
  • 分类:TP31[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南京邮电大学计算机学院,江苏南京210003
  • 相关基金:国家自然科学基金(61073115)
  • 相关项目:基于DIVA模型的机器人语音生成与获取小脑控制模型的研究
中文摘要:

语音感知能力是人类感知系统的一个重要方面。在婴儿时期,随着婴儿对母语音位的不断接触和学习,会产生分类感知和知觉磁效应现象,这与自组织特征映射的经典表述相矛盾。文中提出了一种能对这种现象进行解释的神经模型,并通过模型的仿真实验证明了该模型的可行性和正确性。模型进一步预测磁效应的产生是因为原型元音比非原型元音有更小的听觉皮层表示,通过功能磁共振成像实验对模型提出的预测进行了论证。

英文摘要:

Speech perception is an important part of the perception system. The category learning during infancy leads to the phenomena such as categorical perception and the perceptual magnet effect,which conflicts with the classical formulation of a self-organizing feature map. It proposes a model to explain this phenomenon and the simulation of model proves the feasibility and correctness of this model. The model further predicts that the magnet effect arises because prototypical vowels have smaller auditory cortical representations than nonprototypical vowels, which was supported by a functional magnetic resonance imaging ( fMRI ) experiment.

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期刊信息
  • 《计算机技术与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:陕西省工业和信息化厅
  • 主办单位:陕西省计算机学会
  • 主编:王守智
  • 地址:西安市雁塔路南段99号
  • 邮编:710054
  • 邮箱:ctad@vip.163.com
  • 电话:029-85522163
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-629X
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1450/TP
  • 邮发代号:52-127
  • 获奖情况:
  • 《CAJ-CD规范》执行优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊
  • 被引量:21263