Neurocomputational speech processing
নিউরোকম্পিউটেশনাল স্পিচ প্রসেসিং হল মানব স্নায়ুতন্ত্রে (কেন্দ্রীয় স্নায়ুতন্ত্র এবং পেরিফেরাল স্নায়ুতন্ত্র) ঘটে যাওয়া বক্তৃতা উৎপাদন এবং বক্তৃতা উপলব্ধির প্রাকৃতিক স্নায়ুতন্ত্রের প্রক্রিয়াগুলিকে উল্লেখ করে বক্তৃতা উৎপাদন এবং বক্তৃতা উপলব্ধির কম্পিউটার-সিমুলেশন। এই বিষয়টি স্নায়ুবিজ্ঞান এবং গণনামূলক স্নায়ুবিজ্ঞানের উপর ভিত্তি করে। সংক্ষিপ্ত বিবরণ বক্তৃতা প্রক্রিয়াকরণের নিউরোকম্পিউটেশনাল মডেলগুলি জটিল। এগুলি কমপক্ষে একটি জ্ঞানীয় অংশ, একটি মোটর অংশ এবং একটি সংবেদনশীল অংশ নিয়ে গঠিত। বক্তৃতা প্রক্রিয়াকরণের একটি স্নায়বিক গণনামূলক মডেলের জ্ঞানীয় বা ভাষাগত অংশটি স্নায়বিক সক্রিয়করণ বা বক্তৃতা উৎপাদনের পাশে একটি ধ্বনিতাত্ত্বিক উপস্থাপনার প্রজন্ম নিয়ে গঠিত (যেমন। আর্ডি রোলফস দ্বারা বিকশিত লেভেল্ট মডেলের নিউরো-গণনামূলক এবং বর্ধিত সংস্করণঃ দুর্বল + + পাশাপাশি স্নায়বিক সক্রিয়করণ বা বক্তৃতা উপলব্ধি বা বক্তৃতা বোঝার পাশে একটি অভিপ্রায় বা অর্থের প্রজন্ম। বক্তৃতা প্রক্রিয়াকরণের একটি নিউরো-গণনামূলক মডেলের মোটর অংশ একটি বক্তৃতা আইটেমের ধ্বনিগত উপস্থাপনা দিয়ে শুরু হয়, একটি মোটর পরিকল্পনা সক্রিয় করে এবং সেই নির্দিষ্ট বক্তৃতা আইটেমের উচ্চারণের সাথে শেষ হয় (আরও দেখুনঃ আর্টিকুলেটরি ফোনেটিকস)। স্পিচ প্রসেসিং-এর একটি নিউরোকম্পিউটেশনাল মডেলের সংবেদনশীল অংশ একটি স্পিচ আইটেমের (অ্যাকোস্টিক স্পিচ সিগন্যাল) অ্যাকোস্টিক সিগন্যাল দিয়ে শুরু হয়, সেই সিগন্যালের জন্য একটি শ্রবণ উপস্থাপনা তৈরি করে এবং সেই স্পিচ আইটেমের জন্য একটি ধ্বনিগত উপস্থাপনা সক্রিয় করে। নিউরোকম্পিউটেশনাল স্পিচ প্রসেসিং বিষয় নিউরোকম্পিউটেশনাল স্পিচ প্রসেসিং হল কৃত্রিম স্নায়ুতন্ত্র দ্বারা স্পিচ প্রসেসিং। নিউরাল ম্যাপ, ম্যাপিং এবং পথগুলি নীচে বর্ণিত মডেল কাঠামো, অর্থাৎ। কৃত্রিম স্নায়ুতন্ত্রের মধ্যে গুরুত্বপূর্ণ কাঠামো। একটি কৃত্রিম স্নায়ুতন্ত্রকে তিন ধরনের স্নায়ুতন্ত্রের মানচিত্রে বিভক্ত করা যেতে পারে, যাকে "স্তর" ও বলা হয়ঃ ইনপুট মানচিত্র (বক্তৃতা প্রক্রিয়াকরণের ক্ষেত্রেঃ শ্রবণ কর্টেক্সের মধ্যে প্রাথমিক শ্রবণ মানচিত্র, সোমাটোসেন্সরি কর্টেক্সের মধ্যে প্রাথমিক সোমাটোসেন্সরি মানচিত্র), আউটপুট মানচিত্র (প্রাথমিক মোটর কর্টেক্সের মধ্যে প্রাথমিক মোটর মানচিত্র) এবং উচ্চ স্তরের কর্টিকাল মানচিত্র (যাকে "লুকানো স্তর" ও বলা হয়)। "নিউরাল ম্যাপ" শব্দটি এখানে "নিউরাল লেয়ার" শব্দটির চেয়ে বেশি পছন্দ করা হয়েছে, কারণ একটি কর্টিকাল নিউরাল ম্যাপকে আন্তঃসংযুক্ত নিউরনের 2ডি-ম্যাপ হিসাবে মডেল করা উচিত (যেমন। একটি স্ব-সংগঠিত মানচিত্রের মতো; আরও দেখুন চিত্র। 1)। সুতরাং, এই 2ডি-ম্যাপের মধ্যে প্রতিটি "মডেল নিউরন" বা "কৃত্রিম নিউরন" শারীরবৃত্তীয়ভাবে একটি কর্টিকাল কলাম দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয় কারণ সেরিব্রাল কর্টেক্স শারীরবৃত্তীয়ভাবে একটি স্তরযুক্ত কাঠামো প্রদর্শন করে। স্নায়বিক উপস্থাপনা (স্নায়বিক অবস্থা) একটি কৃত্রিম স্নায়বিক নেটওয়ার্কের মধ্যে একটি স্নায়বিক উপস্থাপনা একটি নির্দিষ্ট স্নায়বিক মানচিত্রের মধ্যে একটি অস্থায়ীভাবে সক্রিয় (স্নায়বিক) অবস্থা। প্রতিটি স্নায়বিক অবস্থা একটি নির্দিষ্ট স্নায়বিক সক্রিয়করণ প্যাটার্ন দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়। বক্তৃতা প্রক্রিয়াকরণের সময় এই সক্রিয়করণ প্যাটার্ন পরিবর্তিত হয় (যেমন। সিলেবল থেকে সিলেবল)। এসিটি মডেলে (নীচে দেখুন), এটি ধরে নেওয়া হয় যে একটি শ্রবণ অবস্থা একটি "নিউরাল স্পেকট্রোগ্রাম" দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা যেতে পারে (চিত্র দেখুন। 2) একটি শ্রবণ রাষ্ট্রের মানচিত্রের মধ্যে। এই শ্রবণ অবস্থার মানচিত্রটি শ্রবণ সমিতি কর্টেক্স-এ অবস্থিত বলে মনে করা হয় (সেরিব্রাল কর্টেক্স দেখুন)। একটি সোমাটোসেন্সরি অবস্থা একটি স্পর্শকাতর এবং প্রোপ্রিওসেপ্টিভ অবস্থায় বিভক্ত করা যেতে পারে এবং সোমাটোসেন্সরি অবস্থার মানচিত্রের মধ্যে একটি নির্দিষ্ট স্নায়বিক সক্রিয়করণ প্যাটার্ন দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা যেতে পারে। এই অবস্থার মানচিত্রটি সোমাটোসেন্সরি অ্যাসোসিয়েশন কর্টেক্স-এ অবস্থিত বলে মনে করা হয় (দেখুন সেরিব্রাল কর্টেক্স, সোমাটোসেন্সরি সিস্টেম, সোমাটোসেন্সরি কর্টেক্স)। একটি মোটর পরিকল্পনার প্রতিনিধিত্ব করার জন্য একটি মোটর পরিকল্পনার অবস্থা ধরে নেওয়া যেতে পারে, অর্থাৎ। একটি নির্দিষ্ট শব্দের জন্য বা একটি দীর্ঘ বক্তৃতা আইটেমের জন্য বক্তৃতা উচ্চারণের পরিকল্পনা (যেমন। শব্দ, সংক্ষিপ্ত বাক্যাংশ)। এই অবস্থার মানচিত্রটি প্রিমোটর কর্টেক্সের মধ্যে অবস্থিত বলে মনে করা হয়, যেখানে প্রতিটি স্পিচ আর্টিকুলেটরের তাৎক্ষণিক (বা নিম্ন স্তরের) সক্রিয়করণ প্রাথমিক মোটর কর্টেক্সের মধ্যে ঘটে (মোটর কর্টেক্স দেখুন)। সংবেদনশীল এবং মোটর মানচিত্রে ঘটে যাওয়া স্নায়বিক উপস্থাপনাগুলি (উপরে প্রবর্তিত হিসাবে) বিতরণকৃত উপস্থাপনা (হিন্টন এট আল। 1968): সংবেদনশীল বা মোটর মানচিত্রের মধ্যে প্রতিটি নিউরন কমবেশি সক্রিয় হয়, যা একটি নির্দিষ্ট সক্রিয়করণ প্যাটার্নের দিকে পরিচালিত করে। স্পিচ সাউন্ড মানচিত্রে সংঘটিত স্পিচ ইউনিটগুলির জন্য স্নায়বিক উপস্থাপনা (নীচে দেখুনঃ ডি. আই. ভি. এ মডেল) একটি সময়ানুবর্তী বা স্থানীয় উপস্থাপনা। প্রতিটি বক্তৃতা আইটেম বা বক্তৃতা ইউনিট এখানে একটি নির্দিষ্ট নিউরন দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয় (মডেল কোষ, নীচে দেখুন)। নিউরাল ম্যাপিং (সিনাপটিক প্রজেকশন) একটি নিউরাল ম্যাপিং দুটি কর্টিকাল নিউরাল ম্যাপকে সংযুক্ত করে। নিউরাল ম্যাপিং (নিউরাল পথের বিপরীতে) তাদের নিউরাল লিঙ্ক ওজন সামঞ্জস্য করে প্রশিক্ষণের তথ্য সঞ্চয় করে (কৃত্রিম নিউরন, কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক দেখুন)। নিউরাল ম্যাপিং অন্য মানচিত্রের মধ্যে একটি সময়োপযোগী বা স্থানীয় সক্রিয়করণ থেকে একটি সংবেদনশীল বা মোটর মানচিত্রের মধ্যে একটি সংবেদনশীল বা মোটর অবস্থার একটি বিতরণ প্রতিনিধিত্ব (উপরে দেখুন) তৈরি বা সক্রিয় করতে সক্ষম (উদাহরণস্বরূপ স্পিচ সাউন্ড ম্যাপ থেকে মোটর মানচিত্রে সিনাপটিক প্রজেকশন দেখুন, শ্রবণ লক্ষ্য অঞ্চলের মানচিত্রে, বা ডি. আই. ভি. এ মডেলের সোমাটোসেন্সরি লক্ষ্য অঞ্চলের মানচিত্রে, নীচে ব্যাখ্যা করা হয়েছে; অথবা উদাহরণস্বরূপ দেখুন ফোনেটিক ম্যাপ থেকে শ্রবণ অবস্থার মানচিত্র এবং এ. সি. টি মডেলের মোটর প্ল্যান অবস্থার মানচিত্রে নিউরাল ম্যাপিং, নীচে ব্যাখ্যা করা হয়েছে এবং চিত্র। 3)। দুটি স্নায়বিক মানচিত্রের মধ্যে স্নায়বিক ম্যাপিং সংক্ষিপ্ত বা ঘনঃ একটি স্নায়বিক মানচিত্রের প্রতিটি নিউরন অন্য স্নায়বিক মানচিত্রের প্রতিটি নিউরনের সাথে (প্রায়) আন্তঃসংযুক্ত (অনেক-থেকে-অনেক-সংযোগ, কৃত্রিম স্নায়বিক নেটওয়ার্ক দেখুন)। নিউরাল ম্যাপিং-এর জন্য এই ঘনত্বের মানদণ্ডের কারণে, নিউরাল ম্যাপিং দ্বারা আন্তঃসংযুক্ত নিউরাল ম্যাপগুলি একে অপরের থেকে খুব বেশি দূরে নয়। নিউরাল পাথওয়ে নিউরাল ম্যাপিংয়ের বিপরীতে নিউরাল পাথওয়েগুলি নিউরাল ম্যাপগুলিকে সংযুক্ত করতে পারে যা অনেক দূরে (যেমন। বিভিন্ন কর্টিকাল লোবে, সেরিব্রাল কর্টেক্স দেখুন)। কার্যকরী বা মডেলিং দৃষ্টিকোণ থেকে, স্নায়বিক পথগুলি মূলত এই তথ্য প্রক্রিয়াকরণ ছাড়াই তথ্যকে এগিয়ে নিয়ে যায়। নিউরাল ম্যাপিংয়ের তুলনায় একটি নিউরাল পাথওয়েতে অনেক কম নিউরাল সংযোগের প্রয়োজন হয়। উভয় স্নায়বিক মানচিত্রের নিউরনের এক-থেকে-এক সংযোগ ব্যবহার করে একটি স্নায়বিক পথের মডেল তৈরি করা যেতে পারে (টপোগ্রাফিক ম্যাপিং দেখুন এবং সোমাটোটোপিক ব্যবস্থা দেখুন)। উদাহরণস্বরূপঃ দুটি নিউরাল ম্যাপের ক্ষেত্রে, প্রতিটি 1,000 মডেল নিউরন নিয়ে গঠিত, একটি নিউরাল ম্যাপিংয়ের জন্য 1,000,000 নিউরাল সংযোগ (অনেক-থেকে-অনেক-সংযোগ) প্রয়োজন, যেখানে নিউরাল পাথওয়ে সংযোগের ক্ষেত্রে শুধুমাত্র 1,000 সংযোগের প্রয়োজন হয়। উপরন্তু, একটি নিউরাল ম্যাপিংয়ের মধ্যে সংযোগগুলির লিঙ্ক ওজন প্রশিক্ষণের সময় সামঞ্জস্য করা হয়, যখন একটি নিউরাল পথের ক্ষেত্রে নিউরাল সংযোগগুলি প্রশিক্ষিত করার প্রয়োজন হয় না (প্রতিটি সংযোগ সর্বাধিক প্রদর্শনী)। ডি. আই. ভি. এ মডেল বক্তৃতা উৎপাদনের নিউরোকম্পিউটেশনাল মডেলিংয়ের শীর্ষস্থানীয় পদ্ধতি হল ডি. আই. ভি. এ মডেল যা ফ্রাঙ্ক এইচ. গুয়েন্টার এবং বোস্টন বিশ্ববিদ্যালয়ের তাঁর দল দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। মডেলটি ধ্বনিগত এবং নিউরোইমেজিং তথ্যের বিস্তৃত পরিসরের জন্য দায়ী তবে-প্রতিটি নিউরোকম্পিউটেশনাল মডেলের মতো-কিছুটা অনুমানমূলক রয়ে গেছে। মডেলের কাঠামো ডি. আই. ভি. এ মডেলের সংগঠন বা কাঠামো চিত্রে দেখানো হয়েছে। 4. বক্তৃতা শব্দের মানচিত্রঃ প্রারম্ভিক বিন্দু হিসাবে ধ্বনিগত উপস্থাপনা বক্তৃতা শব্দের মানচিত্র-যা ব্রোকার এলাকার নিম্নতর এবং পশ্চাৎ অংশে অবস্থিত বলে ধরে নেওয়া হয় (বাম সামনের অপেরকুলাম)-(ধ্বনিগতভাবে নির্দিষ্ট) ভাষা-নির্দিষ্ট বক্তৃতা একক (শব্দ, শব্দাংশ, শব্দ, সংক্ষিপ্ত বাক্যাংশ) উপস্থাপন করে। প্রতিটি বক্তৃতা একক (প্রধানত শব্দাংশ; যেমন। শব্দাংশ এবং শব্দ "পাম"/পাম/, শব্দাংশ/পা/,/তা/,/কা/,) বক্তৃতা শব্দ মানচিত্রের মধ্যে একটি নির্দিষ্ট মডেল কোষ দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয় (অর্থাৎ। সময়ানুবর্তী স্নায়বিক উপস্থাপনা, উপরে দেখুন)। প্রতিটি মডেল কোষ (কৃত্রিম নিউরন দেখুন) নিউরনের একটি ছোট জনসংখ্যার সাথে মিলে যায় যা কাছাকাছি পরিসরে অবস্থিত এবং যা একসাথে কাজ করে। ফিড ফরওয়ার্ড নিয়ন্ত্রণঃ মোটর উপস্থাপনা সক্রিয় করা স্পিচ সাউন্ড ম্যাপের মধ্যে প্রতিটি নিউরন (মডেল কোষ, কৃত্রিম নিউরন) সক্রিয় করা যেতে পারে এবং পরবর্তীকালে মোটর ম্যাপের দিকে একটি ফরওয়ার্ড মোটর কমান্ড সক্রিয় করে, যাকে আর্টিকুলেটরি বেগ এবং অবস্থান মানচিত্র বলা হয়। সেই মোটর মানচিত্রের স্তরে সক্রিয় স্নায়বিক উপস্থাপনা একটি বক্তৃতা ইউনিটের উচ্চারণ নির্ধারণ করে, অর্থাৎ। সেই বক্তৃতা একক তৈরির জন্য সময়ের ব্যবধানে সমস্ত আর্টিকুলেটর (ঠোঁট, জিহ্বা, ভেলাম, গ্লোটিস) নিয়ন্ত্রণ করে। ফরওয়ার্ড কন্ট্রোলে সেরিবেলামের মতো সাবকোর্টিকাল কাঠামোও জড়িত, যা এখানে বিস্তারিতভাবে মডেল করা হয়নি। একটি বক্তৃতা একক এমন পরিমাণ বক্তৃতা উপাদানের প্রতিনিধিত্ব করে যা একই ধ্বনিগত বিভাগে বরাদ্দ করা যেতে পারে। সুতরাং, প্রতিটি স্পিচ ইউনিট স্পিচ সাউন্ড ম্যাপের মধ্যে একটি নির্দিষ্ট নিউরন দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়, যেখানে একটি স্পিচ ইউনিটের উপলব্ধি কিছু উচ্চারণ এবং অ্যাকোস্টিক পরিবর্তনশীলতা প্রদর্শন করতে পারে। এই ধ্বনিগত পরিবর্তনশীলতা ডি. আই. ভি. এ মডেলে সংবেদনশীল লক্ষ্য অঞ্চলগুলিকে সংজ্ঞায়িত করার অনুপ্রেরণা (গুয়েন্টার এট আল দেখুন। 1998)। আর্টিকুলেটরি মডেলঃ সোমাটোসেন্সরি এবং শ্রবণ প্রতিক্রিয়া তথ্য তৈরি করা মোটর মানচিত্রের মধ্যে সক্রিয়করণ প্যাটার্ন একটি বক্তৃতা আইটেমের জন্য সমস্ত মডেল আর্টিকুলেটর (ঠোঁট, জিহ্বা, ভেলাম, গ্লোটিস) এর চলাচলের প্যাটার্ন নির্ধারণ করে। মডেলটি অতিরিক্ত লোড না করার জন্য, স্নায়ুতন্ত্রের কোনও বিস্তারিত মডেলিং করা হয় না। মাইদা আর্টিকুলেটরি স্পিচ সিন্থেসাইজার ব্যবহার করা হয় আর্টিকুলেটরি নড়াচড়া তৈরি করার জন্য, যা একটি সময়-পরিবর্তিত ভোকাল ট্র্যাক্ট ফর্মের প্রজন্ম এবং প্রতিটি নির্দিষ্ট বক্তৃতা আইটেমের জন্য অ্যাকোস্টিক স্পিচ সিগন্যাল তৈরির অনুমতি দেয়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার পরিপ্রেক্ষিতে আর্টিকুলেটরি মডেলকে উদ্ভিদ বলা যেতে পারে (অর্থাৎ। সিস্টেম, যা মস্তিষ্ক দ্বারা নিয়ন্ত্রিত হয়); এটি নিউরোনাল স্পিচ প্রসেসিং সিস্টেমের মূর্তির একটি অংশের প্রতিনিধিত্ব করে। আর্টিকুলেটরি মডেল সংবেদনশীল আউটপুট তৈরি করে যা ডি. আই. ভি. এ মডেলের জন্য প্রতিক্রিয়া তথ্য তৈরির ভিত্তি (নীচে দেখুনঃ প্রতিক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ)। প্রতিক্রিয়া নিয়ন্ত্রণঃ সংবেদনশীল লক্ষ্য অঞ্চল, রাজ্যের মানচিত্র এবং ত্রুটির মানচিত্র একদিকে উচ্চারণমূলক মডেল সংবেদনশীল তথ্য তৈরি করে, অর্থাৎ। প্রতিটি বক্তৃতা ইউনিটের জন্য একটি শ্রবণ অবস্থা যা শ্রবণ অবস্থা মানচিত্রের (বিতরণকৃত উপস্থাপনা) মধ্যে স্নায়বিকভাবে প্রতিনিধিত্ব করে এবং প্রতিটি বক্তৃতা ইউনিটের জন্য একটি সোমাটোসেন্সরি অবস্থা যা সোমাটোসেন্সরি অবস্থা মানচিত্রের (বিতরণকৃত উপস্থাপনাও) মধ্যে স্নায়বিকভাবে প্রতিনিধিত্ব করে। শ্রবণ অবস্থার মানচিত্রটি উচ্চতর অস্থায়ী কর্টেক্স-এ অবস্থিত বলে মনে করা হয়, অন্যদিকে সোমাটোসেন্সরি অবস্থার মানচিত্রটি নিম্নতর প্যারিয়েটাল কর্টেক্স-এ অবস্থিত বলে মনে করা হয়। অন্যদিকে, স্পিচ সাউন্ড ম্যাপ, যদি একটি নির্দিষ্ট স্পিচ ইউনিটের জন্য সক্রিয় করা হয় (একক স্নায়ুকোষ সক্রিয়করণ; সময়ানুবর্তী সক্রিয়করণ), স্পিচ সাউন্ড ম্যাপ এবং শ্রবণ লক্ষ্য অঞ্চলের মানচিত্রের মধ্যে এবং স্পিচ সাউন্ড ম্যাপ এবং সোমাটোসেন্সরি লক্ষ্য অঞ্চলের মানচিত্রের মধ্যে সিনাপটিক প্রজেকশন দ্বারা সংবেদনশীল তথ্য সক্রিয় করে। শ্রবণশক্তি এবং সোমাটোসেন্সরি লক্ষ্য অঞ্চলগুলি যথাক্রমে উচ্চ-ক্রম শ্রবণশক্তি কর্টিকাল অঞ্চলে এবং উচ্চ-ক্রম সোমাটোসেন্সরি কর্টিকাল অঞ্চলে অবস্থিত বলে মনে করা হয়। এই লক্ষ্য অঞ্চলের সংবেদনশীল সক্রিয়করণ নিদর্শনগুলি-যা প্রতিটি বক্তৃতা ইউনিটের জন্য বিদ্যমান-বক্তৃতা অর্জনের সময় শেখা হয় (অনুকরণ প্রশিক্ষণের মাধ্যমে; নীচে দেখুনঃ শেখা)। ফলস্বরূপ, দুই ধরনের সংবেদনশীল তথ্য পাওয়া যায় যদি একটি স্পিচ ইউনিট স্পিচ সাউন্ড ম্যাপের স্তরে সক্রিয় করা হয়ঃ (i) শেখা সংবেদনশীল লক্ষ্য অঞ্চল (অর্থাৎ। একটি বক্তৃতা ইউনিটের জন্য অভিপ্রেত সংবেদনশীল অবস্থা) এবং (ii) একটি নির্দিষ্ট বক্তৃতা ইউনিটের সম্ভাব্য অসম্পূর্ণ সম্পাদন (উচ্চারণ) এর ফলে সংবেদনশীল অবস্থা সক্রিয়করণ নিদর্শন (অর্থাৎ। বর্তমান সংবেদনশীল অবস্থা, সেই নির্দিষ্ট বক্তৃতা ইউনিটের বর্তমান উৎপাদন এবং উচ্চারণকে প্রতিফলিত করে)। উভয় ধরনের সংবেদনশীল তথ্য সংবেদনশীল ত্রুটি মানচিত্রে প্রক্ষিপ্ত হয়, অর্থাৎ। একটি শ্রবণ ত্রুটি মানচিত্র যা উচ্চতর অস্থায়ী কর্টেক্স (শ্রবণ অবস্থার মানচিত্রের মতো) এবং একটি সোমাটোসেন্সরি ত্রুটি মানচিত্রের মধ্যে অবস্থিত বলে মনে করা হয় যা নিম্নতর প্যারিয়েটাল কর্টেক্সের মধ্যে অবস্থিত বলে মনে করা হয় (সোমাটোসেন্সরি অবস্থার মানচিত্রের মতো) (চিত্র দেখুন। 4)। যদি বর্তমান সংবেদনশীল অবস্থাটি কাঙ্ক্ষিত সংবেদনশীল অবস্থা থেকে বিচ্যুত হয়, তবে উভয় ত্রুটি মানচিত্রই প্রতিক্রিয়া কমান্ড তৈরি করছে যা মোটর মানচিত্রের দিকে প্রক্ষেপিত হয় এবং যা মোটর অ্যাক্টিভেশন প্যাটার্ন এবং পরবর্তীকালে উৎপাদনের অধীনে একটি বক্তৃতা ইউনিটের উচ্চারণ সংশোধন করতে সক্ষম। সুতরাং, মোট, মোটর মানচিত্রের সক্রিয়করণ প্যাটার্ন শুধুমাত্র একটি বক্তৃতা ইউনিটের জন্য শেখা একটি নির্দিষ্ট ফিড ফরোয়ার্ড কমান্ড দ্বারা প্রভাবিত হয় না (এবং বক্তৃতা শব্দ মানচিত্র থেকে সিনাপটিক অভিক্ষেপ দ্বারা উত্পন্ন) তবে সংবেদনশীল ত্রুটি মানচিত্রের স্তরে উত্পন্ন একটি প্রতিক্রিয়া কমান্ড দ্বারাও প্রভাবিত হয় (চিত্র দেখুন। 4)। লার্নিং (মডেলিং স্পিচ অ্যাকুইজিশন) যখন স্পিচ প্রসেসিংয়ের একটি স্নায়ুবিজ্ঞান মডেলের কাঠামো (চিত্রে দেওয়া হয়েছে। 4 ডি. আই. ভি. এ মডেলের জন্য) মূলত বিবর্তনীয় প্রক্রিয়া দ্বারা নির্ধারিত হয়, (ভাষা-নির্দিষ্ট) জ্ঞানের পাশাপাশি (ভাষা-নির্দিষ্ট) কথা বলার দক্ষতা বক্তৃতা অর্জনের সময় শেখা এবং প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। ডি. আই. ভি. এ মডেলের ক্ষেত্রে এটি ধরে নেওয়া হয় যে নবজাতকের ইতিমধ্যে একটি কাঠামোগত (ভাষা-নির্দিষ্ট) বক্তৃতা শব্দ মানচিত্র উপলব্ধ নেই; অর্থাৎ। স্পিচ সাউন্ড ম্যাপের মধ্যে কোনও নিউরন কোনও স্পিচ ইউনিটের সাথে সম্পর্কিত নয়। বরং বক্তৃতা অর্জনের সময় বক্তৃতা শব্দ মানচিত্রের সংগঠনের পাশাপাশি মোটর মানচিত্রে এবং সংবেদনশীল লক্ষ্য অঞ্চলের মানচিত্রে অনুমানগুলির সুর শেখা বা প্রশিক্ষিত করা হয়। প্রারম্ভিক বক্তৃতা অর্জনের দুটি গুরুত্বপূর্ণ পর্যায় ডি. আই. ভি. এ পদ্ধতিতে মডেল করা হয়েছেঃ বকবক করে এবং অনুকরণ করে শেখা। ব্যাবলিং করার সময় সংবেদনশীল ত্রুটির মানচিত্র এবং মোটর মানচিত্রের মধ্যে সিনাপটিক অনুমানগুলি সুর করা হয়। এই প্রশিক্ষণটি প্রচুর পরিমাণে আধা-এলোমেলো ফিড ফরওয়ার্ড কমান্ড তৈরি করে করা হয়, অর্থাৎ। ডিভা মডেল "বাবলস"। এই বকবক আদেশগুলির প্রত্যেকটি একটি "আর্টিকুলেটরি আইটেম" উৎপাদনের দিকে পরিচালিত করে, যা "প্রাক-ভাষাগত (অর্থাৎ। অ-ভাষা-নির্দিষ্ট) বক্তৃতা আইটেম "(অর্থাৎ। আর্টিকুলেটরি মডেল ব্যাবলিং মোটর কমান্ডের ভিত্তিতে একটি আর্টিকুলেটরি মুভমেন্ট প্যাটার্ন তৈরি করে)। পরবর্তীকালে, একটি অ্যাকোস্টিক সংকেত তৈরি করা হয়। উচ্চারণ এবং ধ্বনিগত সংকেতের ভিত্তিতে, সংবেদনশীল অবস্থার মানচিত্রের স্তরে একটি নির্দিষ্ট শ্রবণ এবং সোমাটোসেন্সরি অবস্থার প্যাটার্ন সক্রিয় করা হয় (চিত্র দেখুন। 4) প্রতিটি (প্রাক-ভাষাগত) বক্তৃতা আইটেমের জন্য। এই মুহুর্তে ডি. আই. ভি. এ মডেল বিভিন্ন বক্তৃতা আইটেমের জন্য সংবেদনশীল এবং সম্পর্কিত মোটর অ্যাক্টিভেশন প্যাটার্ন উপলব্ধ করেছে, যা মডেলটিকে সংবেদনশীল ত্রুটি মানচিত্র এবং মোটর মানচিত্রের মধ্যে সিনাপটিক অনুমানগুলি সুর করতে সক্ষম করে। এইভাবে, বকবক করার সময় ডি. আই. ভি. এ মডেল ফিডব্যাক কমান্ডগুলি শেখে (অর্থাৎ। একটি নির্দিষ্ট সংবেদনশীল ইনপুটের জন্য কীভাবে একটি যথাযথ (প্রতিক্রিয়া) মোটর কমান্ড তৈরি করা যায়)। অনুকরণ অনুকরণের সময় ডি. আই. ভি. এ মডেল তার স্পিচ সাউন্ড ম্যাপ সংগঠিত করে এবং স্পিচ সাউন্ড ম্যাপ এবং মোটর ম্যাপের মধ্যে সিনাপটিক প্রজেকশনগুলি সুর করে-অর্থাৎ। ফরওয়ার্ড মোটর কমান্ডের টিউনিং-পাশাপাশি স্পিচ সাউন্ড ম্যাপ এবং সংবেদনশীল লক্ষ্য অঞ্চলের মধ্যে সিনাপটিক প্রজেকশন (চিত্র দেখুন। 4)। অনুকরণ প্রশিক্ষণ মডেলটিকে ভাষা-নির্দিষ্ট বক্তৃতা ইউনিটগুলির উপলব্ধির প্রতিনিধিত্বকারী পরিমাণের অ্যাকোস্টিক বক্তৃতা সংকেতের কাছে প্রকাশ করে করা হয় (যেমন। বিচ্ছিন্ন বক্তৃতা শব্দ, শব্দাংশ, শব্দ, ছোট বাক্যাংশ)। স্পিচ সাউন্ড ম্যাপ এবং শ্রবণ লক্ষ্য অঞ্চলের মানচিত্রের মধ্যে সিনাপটিক প্রজেকশনগুলির টিউনিং সেই স্পিচ আইটেমের ধ্বনিতাত্ত্বিক উপস্থাপনায় স্পিচ সাউন্ড ম্যাপের একটি নিউরন বরাদ্দ করে এবং সেই স্পিচ আইটেমের শ্রবণ প্রতিনিধিত্বের সাথে যুক্ত করে সম্পন্ন করা হয়, যা শ্রবণ লক্ষ্য অঞ্চলের মানচিত্রে সক্রিয় করা হয়। শ্রবণ অঞ্চল (অর্থাৎ। একটি বক্তৃতা ইউনিটের শ্রবণ পরিবর্তনশীলতার একটি নির্দিষ্টকরণ) ঘটে, কারণ একটি নির্দিষ্ট বক্তৃতা ইউনিট (অর্থাৎ। একটি নির্দিষ্ট ধ্বনিগত উপস্থাপনা) বেশ কয়েকটি (সামান্য) বিভিন্ন ধ্বনিগত (শ্রবণ) উপলব্ধি দ্বারা উপলব্ধি করা যেতে পারে (বক্তৃতা আইটেম এবং বক্তৃতা ইউনিটের মধ্যে পার্থক্যের জন্য উপরে দেখুনঃ ফিড ফরোয়ার্ড নিয়ন্ত্রণ)। স্পিচ সাউন্ড ম্যাপ এবং মোটর ম্যাপের মধ্যে সিনাপটিক প্রজেকশনগুলির সুর (অর্থাৎ। ফিডব্যাক কমান্ডের সাহায্যে ফরওয়ার্ড মোটর কমান্ডের টিউনিং সম্পন্ন করা হয়, যেহেতু সংবেদনশীল ত্রুটি মানচিত্র এবং মোটর মানচিত্রের মধ্যে অনুমানগুলি ইতিমধ্যে ব্যাবলিং প্রশিক্ষণের সময় সুর করা হয়েছিল (উপরে দেখুন)। এইভাবে ডি. আই. ভি. এ মডেল একটি যথাযথ ফিড ফরওয়ার্ড মোটর কমান্ড খুঁজে বের করার চেষ্টা করে একটি শ্রবণমূলক বক্তৃতা আইটেমকে "অনুকরণ" করার চেষ্টা করে। পরবর্তীকালে, মডেলটি সেই বক্তৃতা আইটেমের জন্য ইতিমধ্যে শেখা শ্রবণ লক্ষ্য অঞ্চলের (অভিপ্রেত সংবেদনশীল অবস্থা) সাথে ফলস্বরূপ সংবেদনশীল আউটপুট (সেই প্রচেষ্টার উচ্চারণের পরে বর্তমান সংবেদনশীল অবস্থা) তুলনা করে। তারপরে মডেলটি অডিটরি ফিডব্যাক সিস্টেমের অডিটরি এরর ম্যাপ থেকে উত্পন্ন বর্তমান ফিডব্যাক মোটর কমান্ড দ্বারা বর্তমান ফিডফারওয়ার্ড মোটর কমান্ড আপডেট করে। এই প্রক্রিয়াটি বেশ কয়েকবার পুনরাবৃত্তি করা যেতে পারে (বেশ কয়েকটি প্রচেষ্টা)। ডি. আই. ভি. এ মডেল চেষ্টা থেকে বর্তমান এবং অভিপ্রেত শ্রবণ অবস্থার মধ্যে হ্রাসমান শ্রবণগত পার্থক্য সহ বক্তৃতা আইটেম তৈরি করতে সক্ষম। অনুকরণের সময় ডি. আই. ভি. এ মডেল স্পিচ সাউন্ড ম্যাপ থেকে সোমাটোসেন্সরি টার্গেট অঞ্চলের মানচিত্রে সিনাপটিক প্রজেকশনগুলি সুর করতে সক্ষম, কারণ প্রতিটি নতুন অনুকরণ প্রচেষ্টা স্পিচ আইটেমের একটি নতুন উচ্চারণ তৈরি করে এবং এইভাবে একটি সোমাটোসেন্সরি স্টেট প্যাটার্ন তৈরি করে যা সেই স্পিচ আইটেমের ধ্বনিগত উপস্থাপনার সাথে যুক্ত। বিশৃঙ্খলা পরীক্ষা-নিরীক্ষা এফ1-এর রিয়েল-টাইম বিশৃঙ্খলাঃ শ্রবণ প্রতিক্রিয়ার প্রভাব বক্তৃতা অর্জনের সময় শ্রবণ প্রতিক্রিয়া সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ হলেও, মডেলটি যদি প্রতিটি বক্তৃতা ইউনিটের জন্য যথাযথ ফিড ফরোয়ার্ড মোটর কমান্ড শিখে থাকে তবে এটি কম সক্রিয় হতে পারে। কিন্তু এটা দেখানো হয়েছে যে শ্রবণ সংক্রান্ত প্রতিক্রিয়াকে শ্রবণ সংক্রান্ত বিশৃঙ্খলার ক্ষেত্রে দৃঢ়ভাবে সক্রিয় করা প্রয়োজন (যেমন। একটি গঠনমূলক ফ্রিকোয়েন্সি স্থানান্তর, ট্যুরভিল এট আল। 2005)। এটি চাক্ষুষ বিশৃঙ্খলার সময় চলাচলে পৌঁছানোর উপর চাক্ষুষ প্রতিক্রিয়ার শক্তিশালী প্রভাবের সাথে তুলনীয় (যেমন। একটি প্রিজমের মাধ্যমে দেখে বস্তুর অবস্থান পরিবর্তন করা)। চোয়ালের অপ্রত্যাশিত ব্লকিংঃ সোমাটোসেন্সরি ফিডব্যাকের প্রভাব শ্রবণ প্রতিক্রিয়ার সাথে তুলনীয় উপায়ে, সোমাটোসেন্সরি ফিডব্যাক বক্তৃতা উৎপাদনের সময় দৃঢ়ভাবে সক্রিয় করা যেতে পারে, যেমন। চোয়ালের অপ্রত্যাশিত অবরোধের ক্ষেত্রে (ট্যুরভিল এট আল। 2005)। জার্মানির আর. ডব্লিউ. টি. এইচ আচেন বিশ্ববিদ্যালয়ে বার্নড জে. ক্রোগার এবং তাঁর দল (ক্রোগার এট আল) দ্বারা বিকশিত এ. সি. টি মডেল হল বক্তৃতা প্রক্রিয়াকরণের স্নায়বিক গণনামূলক মডেলিংয়ের আরও একটি পদ্ধতি। 2014, ক্রোগার এট আল। 2009, ক্রোগার এট আল। 2011)। এসিটি মডেলটি বড় অংশে ডিভা মডেলের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। এ. সি. টি মডেলটি "অ্যাকশন রিপোজিটরি"-র উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে (অর্থাৎ। সেন্সরিমোটর কথা বলার দক্ষতার ভান্ডার, মানসিক পাঠ্যক্রমের সাথে তুলনীয়, লেভেল্ট এবং হুইলডন 1994 দেখুন), যা ডিভা মডেলে বিস্তারিতভাবে বানান করা হয়নি। অধিকন্তু, এ. সি. টি মডেল স্পষ্টভাবে মোটর পরিকল্পনার একটি স্তর প্রবর্তন করে, অর্থাৎ। বক্তৃতা আইটেম উৎপাদনের জন্য একটি উচ্চ-স্তরের মোটর বিবরণ (মোটর লক্ষ্য, মোটর কর্টেক্স দেখুন)। এ. সি. টি মডেল-যে কোনও নিউরোকম্পিউটেশনাল মডেলের মতো-কিছুটা অনুমানমূলক রয়ে গেছে। গঠন এ. সি. টি মডেলের সংগঠন বা কাঠামো চিত্রে দেওয়া হয়েছে। 5টি। বক্তৃতা উৎপাদনের জন্য, এ. সি. টি মডেল একটি বক্তৃতা আইটেমের ধ্বনিগত উপস্থাপনা (ধ্বনিগত মানচিত্র) সক্রিয়করণের সাথে শুরু হয়। ঘন ঘন শব্দের ক্ষেত্রে, ধ্বনিগত মানচিত্রের স্তরে একটি সহ-সক্রিয়তা ঘটে, যার ফলে সংবেদনশীল অবস্থার মানচিত্রে কাঙ্ক্ষিত সংবেদনশীল অবস্থার আরও সহ-সক্রিয়তা ঘটে এবং মোটর পরিকল্পনার মানচিত্রে একটি মোটর পরিকল্পিত অবস্থার সহ-সক্রিয়তা ঘটে। একটি বিরল শব্দের ক্ষেত্রে, ধ্বনিগত মানচিত্রের মাধ্যমে ধ্বনিগত অনুরূপ বক্তৃতা আইটেমগুলির জন্য মোটর পরিকল্পনা সক্রিয় করে সেই বক্তৃতা আইটেমের জন্য মোটর পরিকল্পনা মডিউল দ্বারা একটি মোটর পরিকল্পনার প্রচেষ্টা তৈরি করা হয় (ক্রোগার এট আল দেখুন। 2011)। মোটর প্ল্যান বা ভোকাল ট্র্যাক্ট অ্যাকশন স্কোর সাময়িকভাবে ওভারল্যাপিং ভোকাল ট্র্যাক্ট অ্যাকশন নিয়ে গঠিত, যা প্রোগ্রাম করা হয় এবং পরবর্তীকালে মোটর প্রোগ্রামিং, এক্সিকিউশন এবং কন্ট্রোল মডিউল দ্বারা কার্যকর করা হয়। এই মডিউলটি (অভিপ্রেত) মোটর পরিকল্পনার সঠিক বাস্তবায়ন নিয়ন্ত্রণের জন্য রিয়েল-টাইম সোমাটোসেন্সরি ফিডব্যাক তথ্য পায়। মোটর প্রোগ্রামিং প্রাথমিক মোটর মানচিত্রের স্তরে সক্রিয়করণ প্যাটার্নের দিকে পরিচালিত করে এবং পরবর্তীকালে স্নায়ুতন্ত্র প্রক্রিয়াকরণকে সক্রিয় করে। মোটোনিউরন অ্যাক্টিভেশন প্যাটার্নগুলি পেশী শক্তি এবং পরবর্তীকালে সমস্ত মডেল আর্টিকুলেটর (ঠোঁট, জিহ্বা, ভেলাম, গ্লোটিস)-এর চলাচলের প্যাটার্ন তৈরি করে। অ্যাকোস্টিক স্পিচ সিগন্যাল তৈরি করার জন্য বিরখোলজ থ্রিডি আর্টিকুলেটরি সিন্থেসাইজার ব্যবহার করা হয়। সেন্সরি প্রিপ্রসেসিং মডিউলগুলির মাধ্যমে সোমাটোসেন্সরি এবং শ্রবণ প্রতিক্রিয়া তথ্য তৈরির জন্য আর্টিকুলেটরি এবং অ্যাকোস্টিক প্রতিক্রিয়া সংকেত ব্যবহার করা হয়, যা শ্রবণ এবং সোমাটোসেন্সরি মানচিত্রের দিকে অগ্রসর হয়। সেন্সরি-ফোনেটিক প্রসেসিং মডিউলের স্তরে, শ্রবণ এবং সোমাটোসেন্সরি তথ্য স্বল্পমেয়াদী মেমরি এবং বাহ্যিক সেন্সরি সিগন্যালে (ই. এস, চিত্র। 5, যা সংবেদনশীল প্রতিক্রিয়া লুপের মাধ্যমে সক্রিয় করা হয়) ইতিমধ্যে প্রশিক্ষিত সংবেদনশীল সংকেতগুলির (টিএস, চিত্র। 5, যা ধ্বনিগত মানচিত্রের মাধ্যমে সক্রিয় করা হয়)। শ্রবণ এবং সোমাটোসেন্সরি ত্রুটি সংকেত তৈরি করা যেতে পারে যদি বাহ্যিক এবং অভিপ্রেত (প্রশিক্ষিত) সংবেদনশীল সংকেত লক্ষণীয়ভাবে ভিন্ন হয় (সিএফ। ডিভা মডেল)। চিত্রে হালকা সবুজ এলাকা। 5 সেই স্নায়বিক মানচিত্র এবং প্রক্রিয়াকরণ মডিউলগুলিকে নির্দেশ করে, যা একটি সম্পূর্ণ একক হিসাবে একটি শব্দাংশ প্রক্রিয়া করে (নির্দিষ্ট প্রক্রিয়াকরণ সময় উইন্ডো প্রায় 100 এমএস এবং আরও বেশি)। এই প্রক্রিয়াকরণে সংবেদী-সংবেদী প্রক্রিয়াকরণ মডিউল এবং সরাসরি সংযুক্ত মোটর পরিকল্পনা অবস্থার মানচিত্রের মধ্যে সংবেদী মানচিত্র এবং সরাসরি সংযুক্ত সংবেদী অবস্থার মানচিত্র রয়েছে, যেখানে প্রাথমিক মোটর মানচিত্রের পাশাপাশি (প্রাথমিক) শ্রবণশক্তি এবং (প্রাথমিক) সোমাটোসেন্সরি মানচিত্র প্রক্রিয়া ছোট সময় উইন্ডো (এসিটি মডেলে প্রায় 10 এমএস)। এ. সি. টি মডেলের মধ্যে স্নায়বিক মানচিত্রের অনুমানমূলক কর্টিকাল অবস্থান চিত্রে দেখানো হয়েছে। 6টি। প্রাথমিক মোটর এবং প্রাথমিক সংবেদনশীল মানচিত্রের অনুমানমূলক অবস্থানগুলি ম্যাজেন্টায় দেওয়া হয়েছে, মোটর প্ল্যান স্টেট ম্যাপ এবং সংবেদনশীল অবস্থার মানচিত্রের অনুমানমূলক অবস্থানগুলি (সংবেদনশীল-ধ্বনিগত প্রক্রিয়াকরণ মডিউলের মধ্যে, ডি. আই. ভি. এ-তে ত্রুটি মানচিত্রের সাথে তুলনীয়) কমলা রঙে দেওয়া হয়েছে এবং প্রতিফলিত ধ্বনিগত মানচিত্রের জন্য অনুমানমূলক অবস্থানগুলি লাল রঙে দেওয়া হয়েছে। ডবল তীর নিউরোনাল ম্যাপিং নির্দেশ করে। স্নায়বিক ম্যাপিং স্নায়বিক মানচিত্রগুলিকে সংযুক্ত করে, যা একে অপরের থেকে খুব বেশি দূরে নয় (উপরে দেখুন)। ধ্বনিগত মানচিত্রের দুটি প্রতিফলিত অবস্থান একটি স্নায়বিক পথের মাধ্যমে সংযুক্ত (উপরে দেখুন), যা ধ্বনিগত মানচিত্রের উভয় উপলব্ধির জন্য বর্তমান সক্রিয়করণ প্যাটার্নের একটি (সহজ) এক-থেকে-এক প্রতিবিম্বের দিকে পরিচালিত করে। ধ্বনিগত মানচিত্রের দুটি অবস্থানের মধ্যে এই স্নায়বিক পথটি ফ্যাসিকুলাস আর্কুয়াটাসের একটি অংশ বলে মনে করা হয় (এএফ, চিত্র দেখুন। 5 এবং চিত্র। 6)। বক্তৃতা উপলব্ধির জন্য, মডেলটি একটি বাহ্যিক অ্যাকোস্টিক সংকেত দিয়ে শুরু হয় (যেমন। একটি বাহ্যিক স্পিকার দ্বারা উত্পাদিত)। এই সংকেতটি প্রাক-প্রক্রিয়াজাত করা হয়, শ্রবণ মানচিত্রটি পাস করে এবং শ্রবণ-ধ্বনিগত প্রক্রিয়াকরণ মডিউলের স্তরে প্রতিটি শব্দাংশ বা শব্দের জন্য একটি সক্রিয়করণ প্যাটার্নের দিকে পরিচালিত করে (ইএসঃ বাহ্যিক সংকেত, চিত্র দেখুন। 5)। বক্তৃতা উপলব্ধির ভেন্ট্রাল পাথ (হিকক এবং পোয়েপেল 2007 দেখুন) সরাসরি একটি আভিধানিক বিষয়কে সক্রিয় করবে, তবে এটি এ. সি. টি-তে প্রয়োগ করা হয় না। বরং, এ. সি. টি-তে একটি ধ্বনিতাত্ত্বিক অবস্থার সক্রিয়করণ ধ্বনিতাত্ত্বিক মানচিত্রের মাধ্যমে ঘটে এবং এইভাবে সেই বক্তৃতা আইটেমের জন্য মোটর উপস্থাপনাগুলির একটি সক্রিয়করণ হতে পারে (অর্থাৎ। বক্তৃতা উপলব্ধির পৃষ্ঠীয় পথ; আইবিডি।) ক্রিয়া ভান্ডার মোটর পরিকল্পনা অবস্থার মানচিত্র, সংবেদনশীল অবস্থার মানচিত্র (সংবেদনশীল-ধ্বনিগত প্রক্রিয়াকরণ মডিউলগুলির মধ্যে ঘটে) এবং ধ্বনিগত (অবস্থা) মানচিত্রের সাথে ধ্বনিগত মানচিত্র ক্রিয়া ভান্ডার গঠন করে। ধ্বনিগত মানচিত্রটি এ. সি. টি-তে একটি স্ব-সংগঠিত স্নায়বিক মানচিত্র হিসাবে প্রয়োগ করা হয় এবং বিভিন্ন বক্তৃতা আইটেমগুলি এই মানচিত্রের মধ্যে বিভিন্ন নিউরন দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয় (সময়ানুবর্তী বা স্থানীয় উপস্থাপনা, উপরে দেখুনঃ স্নায়বিক উপস্থাপনা)। ধ্বনিগত মানচিত্রটি তিনটি প্রধান বৈশিষ্ট্য প্রদর্শন করেঃ একটি ধ্বনিগত অবস্থার জন্য ধ্বনিগত মানচিত্রের মধ্যে একাধিক ধ্বনিগত উপলব্ধি ঘটতে পারে (ছবিতে ধ্বনিগত সংযোগের ওজন দেখুন। 7: যেমন। ধ্বনিতাত্ত্বিক মানচিত্রে/ডিঃ এম/শব্দাংশটি তিনটি নিউরন দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়) ধ্বনিতাত্তপঃ ধ্বনিতাত্ত্বিক মানচিত্রে বিভিন্ন ধ্বনিতাত্ত্বিক বৈশিষ্ট্যের সাথে সম্পর্কিত বক্তৃতা আইটেমগুলির একটি ক্রম প্রদর্শন করা হয় (ছবিতে ধ্বনিতাত্ত্বিক লিঙ্ক ওজন দেখুন। 7. তিনটি উদাহরণ হলঃ (i) ধ্বনিতাত্ত্বিক মানচিত্রের মধ্যে বাম দিকে ঊর্ধ্বমুখী ক্রমে/p @,/t @, এবং/k @ঘটে; (ii) ধ্বনিতাত্ত্বিক মানচিত্রের উপরের বাম অংশে ধ্বনিতাত্ত্বিক-প্রাথমিক প্লজিভ এবং নীচের ডানার্ধে ধ্বনিতাত্ত্বিক প্রাথমিক ফ্রিকেটিভ ঘটে; (iii) ধ্বনিতাত্ত্বিক মানচিত্রের বিভিন্ন ক্ষেত্রে সিভি শব্দাংশ এবং সিভিসি শব্দাংশও ঘটে।) ধ্বনিতাত্ত্বিক মানচিত্রটি হাইপারমোডাল বা মাল্টিমোডালঃ ধ্বনিতাত্ত্বিক মানচিত্রের স্তরে একটি ধ্বনিতাত্ত্বিক বস্তুর সক্রিয়করণ (i) একটি ধ্বনিতাত্ত্বিক অবস্থাকে সক্রিয় করে (ছবিতে ধ্বনিতাত্ত্বিক সংযোগের ওজন দেখুন। 7), (ii) মোটর প্ল্যানের অবস্থা (ছবিতে মোটর প্ল্যান লিঙ্ক ওজন দেখুন। 7), (iii) একটি শ্রবণ অবস্থা (ছবিতে শ্রবণ লিঙ্ক ওজন দেখুন। 7), এবং (iv) একটি সোমাটোসেন্সরি অবস্থা (চিত্রে দেখানো হয়নি। 7)। এই সমস্ত অবস্থা ধ্বনিগত মানচিত্রের মধ্যে প্রতিটি স্নায়ুকোষের মধ্যে সিনাপটিক লিঙ্ক ওজন সুর করার মাধ্যমে বক্তৃতা অধিগ্রহণের সময় শেখা বা প্রশিক্ষিত করা হয়, যা একটি নির্দিষ্ট ধ্বনিগত অবস্থা এবং সংশ্লিষ্ট মোটর পরিকল্পনা এবং সংবেদনশীল অবস্থার মানচিত্রের মধ্যে সমস্ত স্নায়ুকোষের প্রতিনিধিত্ব করে (আরও দেখুন চিত্র। 3)। ধ্বনিগত মানচিত্রটি এ. সি. টি মডেলের মধ্যে ক্রিয়া-উপলব্ধি-সংযোগ প্রয়োগ করে (আরও দেখুন চিত্র। 5 এবং চিত্র। 6: ফ্রন্টাল লোবে এবং টেম্পোরাল লোব এবং প্যারিয়েটাল লোবের ছেদস্থলে ফোনেটিক মানচিত্রের দ্বৈত স্নায়বিক উপস্থাপনা)। মোটর পরিকল্পনা একটি মোটর পরিকল্পনা হল একটি উচ্চ স্তরের মোটর বিবরণ যা একটি বক্তৃতা আইটেম উৎপাদন এবং উচ্চারণের জন্য (মোটর লক্ষ্য, মোটর দক্ষতা, আর্টিকুলেটরি ধ্বনিবিজ্ঞান, আর্টিকুলেটরি ধ্বনিতত্ত্ব দেখুন)। আমাদের নিউরোকম্পিউটেশনাল মডেল অ্যাক্টিতে একটি মোটর প্ল্যানকে ভোকাল ট্র্যাক্ট অ্যাকশন স্কোর হিসাবে পরিমাপ করা হয়। ভোকাল ট্র্যাক্ট অ্যাকশন স্কোরগুলি পরিমাণগতভাবে ভোকাল ট্র্যাক্ট ক্রিয়াগুলির সংখ্যা নির্ধারণ করে (যাকে আর্টিকুলেটরি অঙ্গভঙ্গিও বলা হয়), যা একটি বক্তৃতা আইটেম তৈরি করার জন্য সক্রিয় করা প্রয়োজন, তাদের উপলব্ধি এবং সময়কালের ডিগ্রি এবং সমস্ত ভোকাল ট্র্যাক্ট ক্রিয়াগুলির অস্থায়ী সংগঠন একটি বক্তৃতা আইটেম তৈরি করে (ভোকাল ট্র্যাক্ট ক্রিয়াগুলির স্কোরগুলির বিশদ বিবরণের জন্য দেখুন উদাহরণস্বরূপ। ক্রোগার এবং বিরখোলজ 2007)। প্রতিটি কণ্ঠ্য ট্র্যাক্টের ক্রিয়ার বিস্তারিত উপলব্ধি (উচ্চারণমূলক অঙ্গভঙ্গি) সমস্ত কণ্ঠ্য ট্র্যাক্টের ক্রিয়াগুলির অস্থায়ী সংগঠনের উপর নির্ভর করে যা একটি বক্তৃতা আইটেম তৈরি করে এবং বিশেষত তাদের সাময়িক ওভারল্যাপের উপর। এইভাবে একটি বক্তৃতা আইটেমের মধ্যে প্রতিটি কণ্ঠ্য ট্র্যাক্টের ক্রিয়ার বিশদ উপলব্ধি আমাদের নিউরোকম্পিউটেশনাল মডেল অ্যাক্টের মোটর প্ল্যান স্তরের নীচে নির্দিষ্ট করা হয় (ক্রোগার এট আল দেখুন। 2011)। সেন্সরিমোটর এবং জ্ঞানীয় দিকগুলিকে একীভূত করাঃ অ্যাকশন রিপোজিটরি এবং মানসিক অভিধানের সংযোগ বক্তৃতা প্রক্রিয়াকরণের ফোনেটিক বা সেন্সরিমোটর মডেলগুলির একটি গুরুতর সমস্যা (যেমন ডি. আই. ভি. এ বা এ. সি. টি) হল বক্তৃতা অর্জনের সময় ফোনেমিক মানচিত্রের বিকাশ মডেল করা হয় না। এই সমস্যার একটি সম্ভাব্য সমাধান হতে পারে বক্তৃতা অর্জনের শুরুতে স্পষ্টভাবে একটি ধ্বনিতাত্ত্বিক মানচিত্র প্রবর্তন না করে অ্যাকশন রিপোজিটরি এবং মানসিক অভিধানের সরাসরি সংযোজন (এমনকি অনুকরণ প্রশিক্ষণের শুরুতেও); ক্রোগার এট আল দেখুন। 2011 পালাদিন জার্নাল অফ বিহেভিওরাল রোবোটিক্স)। পরীক্ষা-নিরীক্ষাঃ বক্তৃতা অর্জন সমস্ত স্নায়ুবিজ্ঞান বা স্নায়ু-গণনামূলক পদ্ধতির জন্য একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল গঠন এবং জ্ঞানকে আলাদা করা। মডেলের কাঠামো (অর্থাৎ। মানব স্নায়ুতন্ত্রের মধ্যে, যা বক্তৃতা প্রক্রিয়াকরণের জন্য প্রয়োজনীয়) মূলত বিবর্তনীয় প্রক্রিয়া দ্বারা নির্ধারিত হয়, জ্ঞান মূলত শেখার প্রক্রিয়া দ্বারা বক্তৃতা অর্জনের সময় সংগ্রহ করা হয়। (i) একটি পাঁচ স্বরবর্ণ পদ্ধতি/i, e, a, o, u/শেখার জন্য মডেল ACT-এর সাথে বিভিন্ন শেখার পরীক্ষা-নিরীক্ষা করা হয়েছিল। 2009), (ii) একটি ছোট ব্যঞ্জনবর্ণ ব্যবস্থা (ভয়েসড প্লোসিভ/বি, ডি, জি/সিভি সিলেবল (আইবিডি) হিসাবে আগে অর্জিত পাঁচটি স্বরবর্ণের সংমিশ্রণে। ), (iii) পাঁচটি স্বরবর্ণ ব্যবস্থার সমন্বয়ে গঠিত একটি ছোট মডেল ভাষা, কণ্ঠস্বর এবং কণ্ঠস্বরহীন প্লজিভ/বি, ডি, জি, পি, টি, কে/, নাসাল/এম, এন/এবং পার্শ্বীয়/এল/এবং তিনটি শব্দের প্রকার (ভি, সিভি, এবং সিসিভি) (ক্রোগার এট আল দেখুন। 2011) এবং (iv) 6 বছর বয়সী শিশুর জন্য স্ট্যান্ডার্ড জার্মানের 200 টি সর্বাধিক ঘন ঘন শব্দাংশ (ক্রোগার এট আল দেখুন। 2011)। সব ক্ষেত্রেই, বিভিন্ন ধ্বনিগত বৈশিষ্ট্যের সাপেক্ষে ধ্বনিগত বস্তুর ক্রম পর্যবেক্ষণ করা যেতে পারে। পরীক্ষা-নিরীক্ষাঃ বক্তৃতা উপলব্ধি যদিও পূর্ববর্তী সংস্করণগুলিতে এ. সি. টি মডেলটি একটি বিশুদ্ধ বক্তৃতা উৎপাদন মডেল (বক্তৃতা অধিগ্রহণ সহ) হিসাবে ডিজাইন করা হয়েছিল, তবুও মডেলটি বক্তৃতা উপলব্ধির গুরুত্বপূর্ণ মৌলিক ঘটনা প্রদর্শন করতে সক্ষম, অর্থাৎ। শ্রেণীগত উপলব্ধি এবং ম্যাকগার্ক প্রভাব। শ্রেণীগত উপলব্ধির ক্ষেত্রে, মডেলটি স্বরবর্ণের তুলনায় প্লোসিভের ক্ষেত্রে শ্রেণীগত উপলব্ধি আরও শক্তিশালী প্রদর্শন করতে সক্ষম হয় (ক্রোগার এট আল দেখুন। 2009)। উপরন্তু, মডেল এসিটি ম্যাকগার্ক প্রভাব প্রদর্শন করতে সক্ষম হয়েছিল, যদি ধ্বনিগত মানচিত্রের স্তরের নিউরনের প্রতিরোধের একটি নির্দিষ্ট প্রক্রিয়া প্রয়োগ করা হয় (ক্রোগার এবং কান্নম্পুঝা 2008 দেখুন)। আরও দেখুন বক্তৃতা উৎপাদন বক্তৃতা উপলব্ধি গণনামূলক স্নায়ুবিজ্ঞান আর্টিকুলেটরি সংশ্লেষণ শ্রবণ প্রতিক্রিয়া রেফারেন্স আরও পড়া আইরোস্লাভ ব্লাগোচিন এবং এরিক মোরেউ। সীমাবদ্ধতার সাথে একটি সর্বোত্তম স্নায়বিক-নেটওয়ার্ক-ভিত্তিক অভ্যন্তরীণ মডেলের মাধ্যমে একটি স্পিচ রোবটের নিয়ন্ত্রণ। রোবোটিক্সের উপর আই. ই. ই. ই লেনদেন, খণ্ড। 26, না। 1, পিপি। 142-159, ফেব্রুয়ারি 2010। গণনামূলক স্নায়ুবিজ্ঞান বক্তৃতা প্রক্রিয়াকরণ