Neurocomputational speech processing
ન્યુરોકમ્પ્યુટેશનલ સ્પીચ પ્રોસેસિંગ એ માનવ ચેતાતંત્ર (સેન્ટ્રલ નર્વસ સિસ્ટમ અને પેરિફેરલ નર્વસ સિસ્ટમ) માં થતી વાણી ઉત્પાદન અને વાણી પ્રત્યક્ષીકરણની કુદરતી ચેતાકોષીય પ્રક્રિયાઓનો ઉલ્લેખ કરીને વાણી ઉત્પાદન અને વાણી પ્રત્યક્ષીકરણનું કમ્પ્યુટર-સિમ્યુલેશન છે. આ વિષય ન્યુરોસાયન્સ અને કોમ્પ્યુટેશનલ ન્યુરોસાયન્સ પર આધારિત છે. વાણી પ્રક્રિયાના ન્યુરોકમ્પ્યુટેશનલ નમૂનાઓ જટિલ છે. તેમાં ઓછામાં ઓછો જ્ઞાનાત્મક ભાગ, મોટર ભાગ અને સંવેદનાત્મક ભાગનો સમાવેશ થાય છે. વાણી પ્રક્રિયાના ન્યુરોકમ્પ્યુટેશનલ મોડેલના જ્ઞાનાત્મક અથવા ભાષાકીય ભાગમાં વાણી ઉત્પાદનની બાજુમાં ચેતા સક્રિયકરણ અથવા ધ્વન્યાત્મક પ્રતિનિધિત્વની પેઢીનો સમાવેશ થાય છે (દા. ત. આર્ડી રોએલોફ્સ દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલા લેવલટ મોડેલનું ન્યુરોકમ્પ્યુટેશનલ અને એક્સટેન્ડેડ વર્ઝનઃ WEVER + + તેમજ ન્યુરલ એક્ટિવેશન અથવા વાણીની દ્રષ્ટિ અથવા વાણીની સમજણની બાજુએ હેતુ અથવા અર્થની પેઢી. સ્પીચ પ્રોસેસિંગના ન્યુરોકમ્પ્યુટેશનલ મોડેલનો મોટર ભાગ સ્પીચ આઇટમની ધ્વન્યાત્મક રજૂઆતથી શરૂ થાય છે, મોટર પ્લાનને સક્રિય કરે છે અને તે ચોક્કસ સ્પીચ આઇટમની અભિવ્યક્તિ સાથે સમાપ્ત થાય છે (આ પણ જુઓઃ કલાત્મક ધ્વનિશાસ્ત્ર). સ્પીચ પ્રોસેસિંગના ન્યુરોકમ્પ્યુટેશનલ મોડેલનો સંવેદનાત્મક ભાગ સ્પીચ આઇટમ (એકોસ્ટિક સ્પીચ સિગ્નલ) ના એકોસ્ટિક સિગ્નલથી શરૂ થાય છે, તે સિગ્નલ માટે શ્રાવ્ય રજૂઆત પેદા કરે છે અને તે સ્પીચ આઇટમ માટે ધ્વન્યાત્મક રજૂઆતને સક્રિય કરે છે. ન્યુરોકમ્પ્યુટેશનલ સ્પીચ પ્રોસેસિંગ વિષયો ન્યુરોકમ્પ્યુટેશનલ સ્પીચ પ્રોસેસિંગ એ કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ દ્વારા સ્પીચ પ્રોસેસિંગ છે. નીચે વર્ણવ્યા મુજબ ન્યુરલ નકશા, મેપિંગ્સ અને પાથવેઝ એ મોડેલ સ્ટ્રક્ચર્સ છે, એટલે કે. કૃત્રિમ ચેતાતંત્ર નેટવર્કની અંદર મહત્વપૂર્ણ માળખાં. ન્યુરલ નકશા એક કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્કને ત્રણ પ્રકારના ન્યુરલ નકશામાં અલગ કરી શકાય છે, જેને "સ્તરો" પણ કહેવાય છેઃ ઇનપુટ નકશા (વાણી પ્રક્રિયાના કિસ્સામાંઃ શ્રાવ્ય આચ્છાદનની અંદર પ્રાથમિક શ્રાવ્ય નકશો, સોમાટોસેન્સરી આચ્છાદનની અંદર પ્રાથમિક સોમાટોસેન્સરી નકશો), આઉટપુટ નકશા (પ્રાથમિક મોટર આચ્છાદનની અંદર પ્રાથમિક મોટર નકશો), અને ઉચ્ચ સ્તરના કોર્ટિકલ નકશા (જેને "છુપાયેલા સ્તરો" પણ કહેવાય છે). "ન્યુરલ લેયર" શબ્દની સરખામણીમાં "ન્યુરલ મેપ" શબ્દની અહીં તરફેણ કરવામાં આવી છે, કારણ કે કોર્ટિકલ ન્યુરલ નકશાને એકબીજા સાથે જોડાયેલા ચેતાકોષોના 2D-નકશા તરીકે તૈયાર કરવો જોઈએ (દા. ત. ન્યુરલ લેયર). સ્વ-આયોજન નકશાની જેમ; આકૃતિ પણ જુઓ. 1). આમ, આ 2D-નકશામાં દરેક "મોડેલ ચેતાકોષ" અથવા "કૃત્રિમ ચેતાકોષ" શારીરિક રીતે કોર્ટિકલ સ્તંભ દ્વારા રજૂ થાય છે કારણ કે મગજનો આચ્છાદન શારીરિક રીતે સ્તરવાળી રચના દર્શાવે છે. ન્યુરલ રજૂઆતો (ન્યુરલ સ્ટેટ્સ) કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્કની અંદર ન્યુરલ રજૂઆતો એ ચોક્કસ ન્યુરલ નકશામાં અસ્થાયી રૂપે સક્રિય (ન્યુરલ) સ્થિતિ છે. દરેક ચેતાતંત્રની સ્થિતિ ચોક્કસ ચેતાતંત્ર સક્રિયકરણ પેટર્ન દ્વારા રજૂ થાય છે. વાણી પ્રક્રિયા દરમિયાન આ સક્રિયકરણ પેટર્ન બદલાય છે (દા. ત. ઉચ્ચારણથી ઉચ્ચારણ સુધી). ACT મોડેલમાં (નીચે જુઓ), એવું માનવામાં આવે છે કે શ્રાવ્ય સ્થિતિને "ન્યુરલ સ્પેક્ટ્રોગ્રામ" દ્વારા રજૂ કરી શકાય છે (આકૃતિ જુઓ. 2) શ્રાવ્ય રાજ્યના નકશામાં. આ શ્રાવ્ય સ્થિતિનો નકશો શ્રાવ્ય સંગઠન આચ્છાદનમાં સ્થિત હોવાનું માનવામાં આવે છે (જુઓ મગજનો આચ્છાદન). સોમાટોસેન્સરી સ્થિતિને સ્પર્શેન્દ્રિય અને પ્રોપ્રિઓસેપ્ટિવ સ્થિતિમાં વિભાજિત કરી શકાય છે અને સોમાટોસેન્સરી સ્થિતિ નકશામાં ચોક્કસ ચેતા સક્રિયકરણ પેટર્ન દ્વારા રજૂ કરી શકાય છે. આ સ્થિતિનો નકશો સોમાટોસેન્સરી એસોસિએશન કોર્ટેક્સમાં સ્થિત હોવાનું માનવામાં આવે છે (જુઓ સેરેબ્રલ કોર્ટેક્સ, સોમાટોસેન્સરી સિસ્ટમ, સોમાટોસેન્સરી કોર્ટેક્સ). મોટર યોજનાનું પ્રતિનિધિત્વ કરવા માટે મોટર યોજનાની સ્થિતિ ધારી શકાય છે, એટલે કે. ચોક્કસ ઉચ્ચારણ માટે અથવા લાંબા ભાષણ માટે વાણી ઉચ્ચારણનું આયોજન (દા. ત. શબ્દ, ટૂંકું વાક્ય). આ સ્થિતિનો નકશો પ્રીમોટર આચ્છાદનમાં સ્થિત હોવાનું માનવામાં આવે છે, જ્યારે દરેક સ્પીચ આર્ટિક્યુલેટરનું તાત્કાલિક (અથવા નીચલા સ્તરનું) સક્રિયકરણ પ્રાથમિક મોટર આચ્છાદનમાં થાય છે (મોટર આચ્છાદન જુઓ). સંવેદનાત્મક અને મોટર નકશામાં થતી ચેતા રજૂઆતો (ઉપર રજૂ કર્યા મુજબ) વિતરિત રજૂઆતો છે (હિંટન એટ અલ. 1968): સંવેદનાત્મક અથવા મોટર નકશામાં દરેક ચેતાકોષ વધુ કે ઓછું સક્રિય થાય છે, જે ચોક્કસ સક્રિયકરણ પેટર્ન તરફ દોરી જાય છે. વાણી ધ્વનિ નકશામાં આવતા વાણી એકમો માટે ચેતા પ્રતિનિધિત્વ (નીચે જુઓઃ ડી. આઈ. વી. એ. મોડેલ) એ નિયમિત અથવા સ્થાનિક પ્રતિનિધિત્વ છે. દરેક વાણી વસ્તુ અથવા વાણી એકમ અહીં ચોક્કસ ચેતાકોષ દ્વારા રજૂ થાય છે (નમૂના કોષ, નીચે જુઓ). ન્યુરલ મેપિંગ્સ (સિનેપ્ટિક અંદાજો) ન્યુરલ મેપિંગ બે કોર્ટિકલ ન્યુરલ નકશાને જોડે છે. ન્યુરલ મેપિંગ્સ (ન્યુરલ પાથવેઝથી વિપરીત) તેમની ન્યુરલ લિંક વજનને સમાયોજિત કરીને તાલીમની માહિતીને સંગ્રહિત કરે છે (કૃત્રિમ ચેતાકોષ, કૃત્રિમ ચેતાતંત્ર નેટવર્ક જુઓ). ન્યુરલ મેપિંગ્સ અન્ય નકશામાં સમયનિષ્ઠ અથવા સ્થાનિક સક્રિયકરણથી સંવેદનાત્મક અથવા મોટર નકશામાં સંવેદનાત્મક અથવા મોટર સ્થિતિનું વિતરિત પ્રતિનિધિત્વ (ઉપર જુઓ) પેદા કરવા અથવા સક્રિય કરવામાં સક્ષમ છે (ઉદાહરણ તરીકે વાણી ધ્વનિ નકશામાંથી મોટર નકશામાં સિનેપ્ટિક પ્રક્ષેપણ જુઓ, શ્રાવ્ય લક્ષ્ય ક્ષેત્ર નકશામાં, અથવા ડી. આઈ. વી. એ. મોડેલમાં સોમાટોસેન્સરી લક્ષ્ય ક્ષેત્ર નકશામાં, નીચે સમજાવેલ છે; અથવા ઉદાહરણ તરીકે ધ્વન્યાત્મક નકશામાંથી શ્રાવ્ય સ્થિતિ નકશામાં ન્યુરલ મેપિંગ જુઓ અને નીચે વર્ણવેલ ACT મોડેલમાં મોટર પ્લાન સ્થિતિ નકશામાં જુઓ. 3). બે ન્યુરલ નકશા વચ્ચેનું ન્યુરલ મેપિંગ સઘન અથવા ગાઢ હોય છેઃ એક ન્યુરલ નકશાનું દરેક ચેતાકોષ અન્ય ન્યુરલ નકશાના દરેક ચેતાકોષ સાથે (લગભગ) એકબીજા સાથે જોડાયેલું હોય છે (ઘણા-થી-ઘણા-જોડાણ, કૃત્રિમ ચેતાતંત્ર નેટવર્ક જુઓ). ન્યુરલ મેપિંગ માટેના આ ઘનતાના માપદંડને કારણે, ન્યુરલ મેપિંગ દ્વારા એકબીજા સાથે જોડાયેલા ન્યુરલ નકશા એકબીજાથી દૂર નથી. ન્યુરલ પાથવેઝ ન્યુરલ મેપિંગ્સથી વિપરીત ન્યુરલ પાથવેઝ ન્યુરલ મેપ્સને જોડી શકે છે જે ખૂબ દૂર છે (દા. ત. ન્યુરલ પાથવેઝ). વિવિધ કોર્ટિકલ લોબમાં, મગજનો આચ્છાદન જુઓ). કાર્યાત્મક અથવા મોડેલિંગ દ્રષ્ટિકોણથી, ન્યુરલ પાથવેઝ મુખ્યત્વે આ માહિતીની પ્રક્રિયા કર્યા વિના માહિતીને આગળ ધપાવે છે. ન્યુરલ મેપિંગની તુલનામાં ન્યુરલ પાથવે માટે ન્યુરલ જોડાણોની ઘણી ઓછી જરૂર પડે છે. ન્યુરલ પાથવેને બંને ન્યુરલ નકશાના ચેતાકોષોના એક-થી-એક જોડાણનો ઉપયોગ કરીને મોડેલિંગ કરી શકાય છે (ટોપોગ્રાફિક મેપિંગ જુઓ અને સોમાટોટોપિક વ્યવસ્થા જુઓ). ઉદાહરણોઃ બે ન્યુરલ નકશાના કિસ્સામાં, જેમાં દરેકમાં 1,000 મોડેલ ચેતાકોષો હોય છે, ન્યુરલ મેપિંગ માટે 1,000,000 ન્યુરલ જોડાણો (ઘણા-થી-ઘણા-જોડાણ) ની જરૂર પડે છે, જ્યારે ન્યુરલ પાથવે જોડાણના કિસ્સામાં માત્ર 1,000 જોડાણોની જરૂર પડે છે. વધુમાં, ન્યુરલ મેપિંગની અંદર જોડાણોના કડી વજનને તાલીમ દરમિયાન સમાયોજિત કરવામાં આવે છે, જ્યારે ન્યુરલ પાથવેના કિસ્સામાં ન્યુરલ જોડાણોને તાલીમ આપવાની જરૂર નથી (દરેક જોડાણ મહત્તમ પ્રદર્શન છે). ડી. આઈ. વી. એ. મોડેલ ભાષણ ઉત્પાદનના ન્યુરોકમ્પ્યુટેશનલ મોડેલિંગમાં અગ્રણી અભિગમ એ ડી. આઈ. વી. એ. મોડેલ છે જે બોસ્ટન યુનિવર્સિટી ખાતે ફ્રેન્ક એચ. ગ્યુન્થર અને તેમના જૂથ દ્વારા વિકસાવવામાં આવ્યું છે. આ મોડેલ ધ્વન્યાત્મક અને ન્યુરોઇમેજિંગ ડેટાની વિશાળ શ્રેણી માટે જવાબદાર છે પરંતુ-દરેક ન્યુરોકમ્પ્યુટેશનલ મોડેલની જેમ-અમુક અંશે અનુમાનિત રહે છે. મોડેલનું માળખું ડી. આઈ. વી. એ. મોડેલનું સંગઠન અથવા માળખું આકૃતિમાં દર્શાવવામાં આવ્યું છે. 4. વાણી ધ્વનિ નકશોઃ પ્રારંભિક બિંદુ તરીકે ધ્વન્યાત્મક રજૂઆત વાણી ધ્વનિ નકશો-જે બ્રોકાના વિસ્તારના નીચલા અને પાછળના ભાગમાં સ્થિત હોવાનું માનવામાં આવે છે (ડાબી બાજુના આગળના ઓપર્ક્યુલમ)-(ધ્વન્યાત્મક રીતે નિર્દિષ્ટ) ભાષા-વિશિષ્ટ વાણી એકમો (અવાજો, સિલેબલ, શબ્દો, ટૂંકા શબ્દસમૂહો) નું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. દરેક વાણી એકમ (મુખ્યત્વે સિલેબલ; દા. ત. ઉચ્ચારણ અને શબ્દ "પામ"/પામ/, ઉચ્ચારણ/પા/,/તા/,/કા/,) વાણી ધ્વનિ નકશામાં ચોક્કસ મોડેલ કોષ દ્વારા રજૂ થાય છે (એટલે કે. નિયમિત ન્યુરલ રજૂઆતો, ઉપર જુઓ). દરેક નમૂના કોષ (જુઓ કૃત્રિમ ચેતાકોષ) ચેતાકોષોની એક નાની વસ્તીને અનુરૂપ હોય છે જે નજીકની રેન્જમાં સ્થિત હોય છે અને જે એકસાથે કામ કરે છે. પ્રતિસાદ નિયંત્રણઃ મોટર રજૂઆતોને સક્રિય કરવી વાણી ધ્વનિ નકશામાં દરેક ચેતાકોષ (મોડેલ કોષ, કૃત્રિમ ચેતાકોષ) ને સક્રિય કરી શકાય છે અને ત્યારબાદ મોટર નકશા તરફ આગળના મોટર આદેશને સક્રિય કરે છે, જેને કલાત્મક વેગ અને સ્થિતિ નકશો કહેવાય છે. તે મોટર નકશાના સ્તર પર સક્રિય ચેતા પ્રતિનિધિત્વ વાણી એકમની અભિવ્યક્તિ નક્કી કરે છે, એટલે કે. તે વાણી એકમનું ઉત્પાદન કરવા માટે સમય અંતરાલ દરમિયાન તમામ આર્ટિક્યુલેટર (હોઠ, જીભ, વેલમ, ગ્લોટિસ) ને નિયંત્રિત કરે છે. ફોરવર્ડ કંટ્રોલમાં સેરેબેલમ જેવી સબકોર્ટિકલ રચનાઓનો પણ સમાવેશ થાય છે, જે અહીં વિગતવાર રીતે તૈયાર કરવામાં આવી નથી. વાણી એકમ વાણીની વસ્તુઓની માત્રાને રજૂ કરે છે જે સમાન ધ્વન્યાત્મક શ્રેણીને સોંપી શકાય છે. આમ, દરેક વાણી એકમ વાણી ધ્વનિ નકશામાં એક ચોક્કસ ચેતાકોષ દ્વારા રજૂ થાય છે, જ્યારે વાણી એકમની અનુભૂતિ કેટલીક કલાત્મક અને ધ્વનિક પરિવર્તનશીલતા પ્રદર્શિત કરી શકે છે. આ ધ્વન્યાત્મક પરિવર્તનશીલતા એ ડી. આઈ. વી. એ. મોડેલમાં સંવેદનાત્મક લક્ષ્ય પ્રદેશોને વ્યાખ્યાયિત કરવાની પ્રેરણા છે (જુઓ ગ્યુન્થર એટ અલ. 1998). આર્ટિક્યુલેટરી મોડેલઃ સોમાટોસેન્સરી અને શ્રાવ્ય પ્રતિસાદ માહિતી ઉત્પન્ન કરવી મોટર નકશામાં સક્રિયકરણ પેટર્ન વાણી વસ્તુ માટે તમામ મોડેલ આર્ટિક્યુલેટર (હોઠ, જીભ, વેલમ, ગ્લોટિસ) ની હિલચાલની પેટર્ન નક્કી કરે છે. મોડેલને ઓવરલોડ ન કરવા માટે, ચેતાસ્નાયુ પ્રણાલીનું કોઈ વિગતવાર મોડેલિંગ કરવામાં આવતું નથી. મૈદા આર્ટિક્યુલેટરી સ્પીચ સિન્થેસાઇઝરનો ઉપયોગ આર્ટિક્યુલેટર હલનચલન પેદા કરવા માટે થાય છે, જે સમય-બદલાતા વોકલ ટ્રેક્ટ સ્વરૂપની પેઢી અને દરેક ચોક્કસ ભાષણ વસ્તુ માટે એકોસ્ટિક સ્પીચ સિગ્નલની પેઢીને મંજૂરી આપે છે. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સની દ્રષ્ટિએ આર્ટિક્યુલેટરી મોડેલને પ્લાન્ટ કહી શકાય (એટલે કે. સિસ્ટમ, જે મગજ દ્વારા નિયંત્રિત થાય છે); તે ન્યુરોનલ સ્પીચ પ્રોસેસિંગ સિસ્ટમના મૂર્ત સ્વરૂપનો એક ભાગ રજૂ કરે છે. કલાત્મક મોડેલ સંવેદનાત્મક આઉટપુટ ઉત્પન્ન કરે છે જે ડી. આઈ. વી. એ. મોડેલ માટે પ્રતિસાદ માહિતી પેદા કરવા માટેનો આધાર છે (નીચે જુઓઃ પ્રતિસાદ નિયંત્રણ). પ્રતિક્રિયા નિયંત્રણઃ સંવેદનાત્મક લક્ષ્ય પ્રદેશો, રાજ્યના નકશા અને ભૂલ નકશા એક તરફ કલાત્મક મોડેલ સંવેદનાત્મક માહિતી ઉત્પન્ન કરે છે, એટલે કે. દરેક વાણી એકમ માટે શ્રાવ્ય સ્થિતિ જે શ્રાવ્ય સ્થિતિ નકશામાં (વિતરિત પ્રતિનિધિત્વ) ન્યુરલી રજૂ થાય છે, અને દરેક વાણી એકમ માટે સોમાટોસેન્સરી સ્થિતિ જે સોમાટોસેન્સરી સ્થિતિ નકશામાં ન્યુરલી રજૂ થાય છે (વિતરિત પ્રતિનિધિત્વ પણ). શ્રાવ્ય સ્થિતિનો નકશો બહેતર અસ્થાયી આચ્છાદનમાં સ્થિત હોવાનું માનવામાં આવે છે જ્યારે સોમાટોસેન્સરી સ્થિતિનો નકશો નીચલા પેરિએટલ આચ્છાદનમાં સ્થિત હોવાનું માનવામાં આવે છે. બીજી બાજુ, વાણી ધ્વનિ નકશો, જો ચોક્કસ વાણી એકમ (એક ચેતાકોષ સક્રિયકરણ; નિયમિત સક્રિયકરણ) માટે સક્રિય હોય, તો વાણી ધ્વનિ નકશા અને શ્રાવ્ય લક્ષ્ય ક્ષેત્ર નકશા વચ્ચે અને વાણી ધ્વનિ નકશા અને સોમાટોસેન્સરી લક્ષ્ય ક્ષેત્ર નકશા વચ્ચે સિનેપ્ટિક અંદાજો દ્વારા સંવેદનાત્મક માહિતીને સક્રિય કરે છે. શ્રાવ્ય અને સોમાટોસેન્સરી લક્ષ્ય પ્રદેશો અનુક્રમે ઉચ્ચ ક્રમના શ્રાવ્ય કોર્ટિકલ પ્રદેશોમાં અને ઉચ્ચ ક્રમના સોમાટોસેન્સરી કોર્ટિકલ પ્રદેશોમાં સ્થિત હોવાનું માનવામાં આવે છે. આ લક્ષ્ય ક્ષેત્ર સંવેદનાત્મક સક્રિયકરણ પેટર્ન-જે દરેક વાણી એકમ માટે અસ્તિત્વ ધરાવે છે-વાણી સંપાદન દરમિયાન શીખી શકાય છે (અનુકરણ તાલીમ દ્વારા; નીચે જુઓઃ શીખવું). પરિણામે, જો વાણી એકમ વાણી ધ્વનિ નકશાના સ્તરે સક્રિય હોય તો બે પ્રકારની સંવેદનાત્મક માહિતી ઉપલબ્ધ છેઃ (i) શીખેલા સંવેદનાત્મક લક્ષ્ય પ્રદેશો (એટલે કે. વાણી એકમ માટે ઇચ્છિત સંવેદનાત્મક સ્થિતિ) અને (ii) ચોક્કસ વાણી એકમના સંભવિત અપૂર્ણ અમલ (ઉચ્ચારણ) ના પરિણામે સંવેદનાત્મક સ્થિતિ સક્રિયકરણ પેટર્ન (એટલે કે. વર્તમાન સંવેદનાત્મક સ્થિતિ, તે ચોક્કસ વાણી એકમના વર્તમાન ઉત્પાદન અને ઉચ્ચારણને પ્રતિબિંબિત કરે છે). બંને પ્રકારની સંવેદનાત્મક માહિતીને સંવેદનાત્મક ભૂલ નકશામાં રજૂ કરવામાં આવે છે, એટલે કે. શ્રાવ્ય ભૂલ નકશામાં જે બહેતર ટેમ્પોરલ કોર્ટેક્સમાં સ્થિત હોવાનું માનવામાં આવે છે (જેમ કે શ્રાવ્ય સ્થિતિ નકશો) અને સોમાટોસેન્સરી ભૂલ નકશામાં જે નીચલા પેરિએટલ કોર્ટેક્સમાં સ્થિત હોવાનું માનવામાં આવે છે (જેમ કે સોમાટોસેન્સરી સ્થિતિ નકશો) (આકૃતિ જુઓ. 4). જો વર્તમાન સંવેદનાત્મક સ્થિતિ ઇચ્છિત સંવેદનાત્મક સ્થિતિથી વિચલિત થાય છે, તો બંને ભૂલ નકશા પ્રતિસાદ આદેશો ઉત્પન્ન કરે છે જે મોટર નકશા તરફ પ્રક્ષેપિત થાય છે અને જે મોટર સક્રિયકરણ પેટર્નને સુધારવામાં સક્ષમ છે અને ત્યારબાદ ઉત્પાદન હેઠળના વાણી એકમની અભિવ્યક્તિને સુધારી શકે છે. આમ, કુલ મળીને, મોટર નકશાની સક્રિયકરણ પેટર્ન માત્ર ભાષણ એકમ માટે શીખ્યા ચોક્કસ ફીડફોરવર્ડ આદેશ દ્વારા પ્રભાવિત નથી (અને ભાષણ ધ્વનિ નકશામાંથી સિનેપ્ટિક પ્રક્ષેપણ દ્વારા પેદા થાય છે) પણ સંવેદનાત્મક ભૂલ નકશાના સ્તરે પેદા થયેલા પ્રતિસાદ આદેશ દ્વારા પણ પ્રભાવિત છે (આકૃતિ જુઓ. 4). લર્નિંગ (મોડેલિંગ સ્પીચ એક્વિઝિશન) જ્યારે સ્પીચ પ્રોસેસિંગના ન્યુરોસાયન્ટિફિક મોડેલનું માળખું (આકૃતિમાં આપવામાં આવ્યું છે. 4 ડી. આઈ. વી. એ. મોડેલ માટે) મુખ્યત્વે ઉત્ક્રાંતિ પ્રક્રિયાઓ દ્વારા નક્કી કરવામાં આવે છે, (ભાષા-વિશિષ્ટ) જ્ઞાન તેમજ (ભાષા-વિશિષ્ટ) બોલવાની કુશળતા વાણી સંપાદન દરમિયાન શીખી અને પ્રશિક્ષિત કરવામાં આવે છે. ડી. આઈ. વી. એ. મોડેલના કિસ્સામાં એવું માનવામાં આવે છે કે નવજાત બાળક પાસે પહેલેથી જ સંરચિત (ભાષા-વિશિષ્ટ) વાણી ધ્વનિ નકશો ઉપલબ્ધ નથી; એટલે કે. વાણી ધ્વનિ નકશામાં કોઈ ચેતાકોષ કોઈપણ વાણી એકમ સાથે સંબંધિત નથી. તેના બદલે વાણી ધ્વનિ નકશાની સંસ્થા તેમજ મોટર નકશા અને સંવેદનાત્મક લક્ષ્ય ક્ષેત્રના નકશામાં અંદાજોની ટ્યુનિંગ ભાષણ સંપાદન દરમિયાન શીખી અથવા પ્રશિક્ષિત કરવામાં આવે છે. પ્રારંભિક વાણી સંપાદનના બે મહત્વપૂર્ણ તબક્કાઓ ડી. આઈ. વી. એ. અભિગમમાં તૈયાર કરવામાં આવ્યા છેઃ બડબડ કરીને અને અનુકરણ દ્વારા શીખવું. બબ્લિંગ દરમિયાન સંવેદનાત્મક ભૂલ નકશા અને મોટર નકશા વચ્ચેના સિનેપ્ટિક અંદાજો ટ્યુન કરવામાં આવે છે. આ તાલીમ અર્ધ-રેન્ડમ ફીડફોરવર્ડ આદેશોની સંખ્યા પેદા કરીને કરવામાં આવે છે, એટલે કે. ડી. આઈ. વી. એ. મોડેલ "બબલ્સ". આ દરેક બબ્લિંગ આદેશો "કલાત્મક વસ્તુ" ના ઉત્પાદન તરફ દોરી જાય છે, જેને "પૂર્વ-ભાષાકીય" તરીકે પણ લેબલ કરવામાં આવે છે. બિન-ભાષા-વિશિષ્ટ) વાણી આઇટમ "(એટલે કે. આર્ટિક્યુલેટરી મોડેલ બબલિંગ મોટર કમાન્ડના આધારે આર્ટિક્યુલેટરી હિલચાલની પેટર્ન પેદા કરે છે). ત્યારબાદ, એક ધ્વનિ સંકેત ઉત્પન્ન થાય છે. કલાત્મક અને ધ્વનિ સંકેતના આધારે, સંવેદનાત્મક સ્થિતિના નકશાના સ્તરે ચોક્કસ શ્રાવ્ય અને સોમાટોસેન્સરી સ્થિતિ પેટર્ન સક્રિય થાય છે (આકૃતિ જુઓ. 4) દરેક (પૂર્વ-ભાષાકીય) ભાષણ વસ્તુ માટે. આ તબક્કે ડી. આઈ. વી. એ. મોડેલમાં વિવિધ ભાષણ વસ્તુઓ માટે સંવેદનાત્મક અને સંકળાયેલ મોટર સક્રિયકરણ પેટર્ન ઉપલબ્ધ છે, જે મોડેલને સંવેદનાત્મક ભૂલ નકશા અને મોટર નકશા વચ્ચે સિનેપ્ટિક અંદાજોને ટ્યુન કરવા માટે સક્ષમ બનાવે છે. આમ, બબ્લિંગ દરમિયાન ડી. આઈ. વી. એ. મોડેલ પ્રતિસાદ આદેશો શીખે છે (એટલે કે. ચોક્કસ સંવેદનાત્મક ઇનપુટ માટે યોગ્ય (પ્રતિસાદ) મોટર આદેશ કેવી રીતે ઉત્પન્ન કરવો). અનુકરણ અનુકરણ દરમિયાન ડી. આઈ. વી. એ. મોડેલ તેના વાણી ધ્વનિ નકશાનું આયોજન કરે છે અને વાણી ધ્વનિ નકશા અને મોટર નકશા વચ્ચે સિનેપ્ટિક અંદાજોને ટ્યુન કરે છે-એટલે કે. આગળના મોટર આદેશોનું ટ્યુનિંગ-તેમજ વાણી ધ્વનિ નકશા અને સંવેદનાત્મક લક્ષ્ય પ્રદેશો વચ્ચેના સિનેપ્ટિક અંદાજો (આકૃતિ જુઓ. 4). અનુકરણની તાલીમ ભાષા-વિશિષ્ટ વાણી એકમોની અનુભૂતિઓનું પ્રતિનિધિત્વ કરતા ધ્વનિક વાણી સંકેતોની માત્રાને મોડેલને ખુલ્લી પાડીને કરવામાં આવે છે (દા. ત. અલગ વાણી અવાજો, સિલેબલ, શબ્દો, ટૂંકા શબ્દસમૂહો). વાણી ધ્વનિ નકશા અને શ્રાવ્ય લક્ષ્ય ક્ષેત્ર નકશા વચ્ચે સિનેપ્ટિક અંદાજોનું ટ્યુનિંગ વાણી ધ્વનિ નકશાના એક ચેતાકોષને તે વાણી આઇટમની ધ્વન્યાત્મક રજૂઆત સાથે સોંપીને અને તેને વાણી આઇટમની શ્રાવ્ય રજૂઆત સાથે જોડીને પૂર્ણ કરવામાં આવે છે, જે શ્રાવ્ય લક્ષ્ય ક્ષેત્ર નકશા પર સક્રિય થાય છે. શ્રવણ ક્ષેત્રો (એટલે કે. વાણી એકમની શ્રાવ્ય પરિવર્તનશીલતાનું સ્પષ્ટીકરણ) થાય છે, કારણ કે એક ચોક્કસ વાણી એકમ (એટલે કે. એક ચોક્કસ ધ્વન્યાત્મક રજૂઆત) ને ઘણી (સહેજ) વિવિધ ધ્વનિ (શ્રાવ્ય) અનુભૂતિઓ દ્વારા અનુભવી શકાય છે (વાણી વસ્તુ અને વાણી એકમ વચ્ચેના તફાવત માટે ઉપર જુઓઃ ફીડફોરવર્ડ નિયંત્રણ). વાણી ધ્વનિ નકશા અને મોટર નકશા વચ્ચે સિનેપ્ટિક અંદાજોનું ટ્યુનિંગ (એટલે કે. આગળના મોટર આદેશોનું ટ્યુનિંગ) પ્રતિસાદ આદેશોની સહાયથી પૂર્ણ થાય છે, કારણ કે સંવેદનાત્મક ભૂલ નકશા અને મોટર નકશા વચ્ચેના અંદાજો પહેલાથી જ બડબડ તાલીમ દરમિયાન ટ્યુન કરવામાં આવ્યા હતા (ઉપર જુઓ). આમ ડી. આઈ. વી. એ. મોડેલ યોગ્ય ફીડફોરવર્ડ મોટર આદેશ શોધવાનો પ્રયાસ કરીને શ્રાવ્ય ભાષણ વસ્તુનું "અનુકરણ" કરવાનો પ્રયાસ કરે છે. ત્યારબાદ, આ મોડેલ પરિણામી સંવેદનાત્મક ઉત્પાદન (તે પ્રયાસના ઉચ્ચારણને અનુસરીને વર્તમાન સંવેદનાત્મક સ્થિતિ) ને તે ભાષણ વસ્તુ માટે પહેલેથી જ શીખ્યા શ્રવણ લક્ષ્ય ક્ષેત્ર (ઇચ્છિત સંવેદનાત્મક સ્થિતિ) સાથે સરખાવે છે. પછી મોડેલ ઓડિટરી ફીડબેક સિસ્ટમના ઓડિટરી એરર મેપમાંથી જનરેટ થયેલ કરંટ ફીડબેક મોટર કમાન્ડ દ્વારા કરંટ ફીડફોરવર્ડ મોટર કમાન્ડને અપડેટ કરે છે. આ પ્રક્રિયા ઘણી વખત (અનેક પ્રયાસો) પુનરાવર્તિત થઈ શકે છે. ડી. આઈ. વી. એ. મોડેલ પ્રયાસ કરવાથી વર્તમાન અને ઇચ્છિત શ્રાવ્ય સ્થિતિ વચ્ચે ઘટતા શ્રાવ્ય તફાવત સાથે ભાષણ વસ્તુ ઉત્પન્ન કરવામાં સક્ષમ છે. અનુકરણ દરમિયાન ડી. આઈ. વી. એ. મોડેલ વાણી ધ્વનિ નકશાથી સોમાટોસેન્સરી લક્ષ્ય ક્ષેત્ર નકશા સુધી સિનેપ્ટિક અંદાજોને ટ્યુન કરવામાં પણ સક્ષમ છે, કારણ કે દરેક નવો અનુકરણ પ્રયાસ વાણી વસ્તુનું નવું ઉચ્ચારણ ઉત્પન્ન કરે છે અને આમ સોમાટોસેન્સરી સ્થિતિ પેટર્ન ઉત્પન્ન કરે છે જે તે વાણી વસ્તુના ધ્વન્યાત્મક પ્રતિનિધિત્વ સાથે સંકળાયેલ છે. વિક્ષેપ પ્રયોગો એફ 1 નું વાસ્તવિક-સમયનું વિક્ષેપઃ શ્રાવ્ય પ્રતિસાદનો પ્રભાવ જ્યારે વાણી સંપાદન દરમિયાન શ્રાવ્ય પ્રતિસાદ સૌથી મહત્વપૂર્ણ હોય છે, જો મોડેલ દરેક ભાષણ એકમ માટે યોગ્ય ફીડફોરવર્ડ મોટર આદેશ શીખ્યું હોય તો તે ઓછું સક્રિય થઈ શકે છે. પરંતુ એવું દર્શાવવામાં આવ્યું છે કે શ્રાવ્ય પ્રતિક્રિયાને શ્રાવ્ય વિક્ષેપના કિસ્સામાં મજબૂત રીતે સક્રિય કરવાની જરૂર છે (દા. ત. ફોર્મન્ટ આવર્તનને સ્થાનાંતરિત કરી રહ્યા છીએ, ટૂરવિલે એટ અલ. 2005). આ દ્રશ્ય વિક્ષેપ દરમિયાન હલનચલન સુધી પહોંચવા પર દ્રશ્ય પ્રતિસાદના મજબૂત પ્રભાવ સાથે તુલનાત્મક છે (દા. ત. પ્રિઝમ દ્વારા જોઈને પદાર્થોનું સ્થાન બદલવું). જડબાનું અનપેક્ષિત અવરોધનઃ સોમાટોસેન્સરી પ્રતિસાદનો પ્રભાવ શ્રવણ પ્રતિસાદની તુલનાત્મક રીતે, સોમાટોસેન્સરી પ્રતિસાદ પણ ભાષણ ઉત્પાદન દરમિયાન મજબૂત રીતે સક્રિય કરી શકાય છે, દા. ત. જડબાના અણધારી અવરોધના કિસ્સામાં (ટૂરવિલે એટ અલ. 2005). ACT મોડેલ સ્પીચ પ્રોસેસિંગના ન્યુરોકમ્પ્યુટેશનલ મોડેલિંગમાં વધુ એક અભિગમ એ બર્ન્ડ જે. ક્રોગર અને તેમના જૂથ દ્વારા RWTH આચેન યુનિવર્સિટી, જર્મની (ક્રોગર એટ અલ. 2014, ક્રોગર એટ અલ. 2009, ક્રોગર એટ અલ. 2011). ACT મોડેલ મોટા ભાગોમાં DIVA મોડેલ સાથે સુસંગત છે. ACT મોડેલ "એક્શન રીપોઝીટરી" પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. સેન્સરીમોટર બોલવાની કુશળતા માટેનો ભંડાર, માનસિક અભ્યાસક્રમ સાથે તુલનાત્મક, જુઓ લેવલ્ટ અને વ્હીલ્ડન 1994), જે ડી. આઈ. વી. એ. મોડેલમાં વિગતવાર વર્ણવેલ નથી. વધુમાં, ACT મોડેલ સ્પષ્ટપણે મોટર યોજનાઓનું એક સ્તર રજૂ કરે છે, એટલે કે. વાણી વસ્તુઓના ઉત્પાદન માટે ઉચ્ચ-સ્તરનું મોટર વર્ણન (મોટર ગોલ, મોટર કોર્ટેક્સ જુઓ). ACT મોડેલ-કોઈપણ ન્યુરોકમ્પ્યુટેશનલ મોડેલની જેમ-અમુક અંશે અનુમાનિત રહે છે. ACT મોડેલની સંસ્થા અથવા માળખું આકૃતિમાં આપવામાં આવ્યું છે. 5. વાણી ઉત્પાદન માટે, ACT મોડેલ વાણી આઇટમ (ધ્વન્યાત્મક નકશો) ની ધ્વન્યાત્મક રજૂઆતના સક્રિયકરણથી શરૂ થાય છે. વારંવાર ઉચ્ચારણના કિસ્સામાં, ધ્વન્યાત્મક નકશાના સ્તરે સહ-સક્રિયકરણ થાય છે, જે સંવેદનાત્મક સ્થિતિ નકશાના સ્તરે ઇચ્છિત સંવેદનાત્મક સ્થિતિના વધુ સહ-સક્રિયકરણ તરફ દોરી જાય છે અને મોટર યોજના નકશાના સ્તરે મોટર યોજના સ્થિતિના સહ-સક્રિયકરણ તરફ દોરી જાય છે. વિરલ ઉચ્ચારણના કિસ્સામાં, ધ્વન્યાત્મક નકશા દ્વારા ધ્વન્યાત્મક સમાન ભાષણ વસ્તુઓ માટે મોટર યોજનાઓને સક્રિય કરીને તે ભાષણ વસ્તુ માટે મોટર આયોજન મોડ્યુલ દ્વારા મોટર યોજનાનો પ્રયાસ કરવામાં આવે છે (જુઓ ક્રોગર એટ અલ. 2011). મોટર પ્લાન અથવા વોકલ ટ્રેક્ટ એક્શન સ્કોરમાં અસ્થાયી રીતે ઓવરલેપિંગ વોકલ ટ્રેક્ટ ક્રિયાઓનો સમાવેશ થાય છે, જે પ્રોગ્રામ કરવામાં આવે છે અને ત્યારબાદ મોટર પ્રોગ્રામિંગ, એક્ઝેક્યુશન અને કંટ્રોલ મોડ્યુલ દ્વારા ચલાવવામાં આવે છે. આ મોડ્યુલ (ઇચ્છિત) મોટર પ્લાનના યોગ્ય અમલને નિયંત્રિત કરવા માટે રીઅલ-ટાઇમ સોમાટોસેન્સરી પ્રતિસાદ માહિતી મેળવે છે. મોટર પ્રોગ્રામિંગ પ્રાથમિક મોટર નકશાના સ્તરે સક્રિયકરણ પેટર્ન તરફ દોરી જાય છે અને ત્યારબાદ ચેતાસ્નાયુ પ્રક્રિયાને સક્રિય કરે છે. મોટોન્યુરોન સક્રિયકરણ પેટર્ન સ્નાયુ બળો પેદા કરે છે અને ત્યારબાદ તમામ મોડેલ આર્ટિક્યુલેટર (હોઠ, જીભ, વેલમ, ગ્લોટિસ) ની હિલચાલની પેટર્ન પેદા કરે છે. એકોસ્ટિક સ્પીચ સિગ્નલ પેદા કરવા માટે બિરખોલ્ઝ 3D આર્ટિક્યુલેટરી સિન્થેસાઇઝરનો ઉપયોગ થાય છે. કલાત્મક અને ધ્વનિક પ્રતિસાદ સંકેતોનો ઉપયોગ સંવેદનાત્મક પૂર્વપ્રક્રિયા મોડ્યુલો દ્વારા સોમાટોસેન્સરી અને શ્રાવ્ય પ્રતિસાદ માહિતી પેદા કરવા માટે થાય છે, જે શ્રાવ્ય અને સોમાટોસેન્સરી નકશા તરફ આગળ વધે છે. સંવેદનાત્મક-ધ્વન્યાત્મક પ્રક્રિયા મોડ્યુલોના સ્તરે, શ્રાવ્ય અને સોમાટોસેન્સરી માહિતી ટૂંકા ગાળાની સ્મૃતિ અને બાહ્ય સંવેદનાત્મક સંકેત (ઇ. એસ., આકૃતિ. 5, જે સંવેદનાત્મક પ્રતિસાદ લૂપ દ્વારા સક્રિય થાય છે) ની સરખામણી પહેલેથી જ પ્રશિક્ષિત સંવેદનાત્મક સંકેતો (ટી. એસ., આકૃતિ. 5, જે ધ્વન્યાત્મક નકશા દ્વારા સક્રિય થાય છે). જો બાહ્ય અને ઇચ્છિત (પ્રશિક્ષિત) સંવેદનાત્મક સંકેતો નોંધપાત્ર રીતે અલગ હોય તો શ્રાવ્ય અને સોમાટોસેન્સરી ભૂલ સંકેતો પેદા થઈ શકે છે. ડીવા મોડેલ). આકૃતિમાં આછો લીલો વિસ્તાર. 5 એ ચેતા નકશા અને પ્રક્રિયા મોડ્યુલો સૂચવે છે, જે સંપૂર્ણ એકમ તરીકે ઉચ્ચારણની પ્રક્રિયા કરે છે (ચોક્કસ પ્રક્રિયા સમય વિંડો લગભગ 100 એમએસ અને વધુ). આ પ્રક્રિયામાં ધ્વન્યાત્મક નકશો અને સંવેદનાત્મક-ધ્વન્યાત્મક પ્રક્રિયા મોડ્યુલોની અંદર સીધા જોડાયેલા સંવેદનાત્મક સ્થિતિ નકશા અને સીધા જોડાયેલા મોટર પ્લાન સ્થિતિ નકશાનો સમાવેશ થાય છે, જ્યારે પ્રાથમિક મોટર નકશો તેમજ (પ્રાથમિક) શ્રવણ અને (પ્રાથમિક) સોમાટોસેન્સરી નકશા પ્રક્રિયા નાના સમયની બારીઓ (ACT મોડેલમાં લગભગ 10 એમ. એસ.). ACT મોડેલની અંદર ચેતા નકશાનું કાલ્પનિક કોર્ટિકલ સ્થાન આકૃતિમાં દર્શાવવામાં આવ્યું છે. 6. પ્રાથમિક મોટર અને પ્રાથમિક સંવેદનાત્મક નકશાના કાલ્પનિક સ્થાનો મેજેન્ટામાં આપવામાં આવ્યા છે, મોટર પ્લાન સ્થિતિ નકશાના કાલ્પનિક સ્થાનો અને સંવેદનાત્મક સ્થિતિ નકશા (સંવેદનાત્મક-ધ્વન્યાત્મક પ્રક્રિયા મોડ્યુલની અંદર, ડી. આઈ. વી. એ. માં ભૂલ નકશા સાથે તુલનાત્મક) નારંગી રંગમાં આપવામાં આવ્યા છે, અને પ્રતિબિંબિત ધ્વન્યાત્મક નકશા માટેના કાલ્પનિક સ્થાનો લાલ રંગમાં આપવામાં આવ્યા છે. ડબલ તીર ન્યુરોનલ મેપિંગ્સ સૂચવે છે. ન્યુરલ મેપિંગ્સ ન્યુરલ નકશાને જોડે છે, જે એકબીજાથી દૂર નથી (ઉપર જુઓ). ધ્વન્યાત્મક નકશાના બે પ્રતિબિંબિત સ્થાનો ચેતા માર્ગ (ઉપર જુઓ) દ્વારા જોડાયેલા છે, જે ધ્વન્યાત્મક નકશાની બંને અનુભૂતિઓ માટે વર્તમાન સક્રિયકરણ પેટર્નના (સરળ) એક-થી-એક પ્રતિબિંબ તરફ દોરી જાય છે. ધ્વન્યાત્મક નકશાના બે સ્થાનો વચ્ચેનો આ ચેતા માર્ગ ફેસીક્યુલસ આર્કુએટસનો એક ભાગ હોવાનું માનવામાં આવે છે (એએફ, આકૃતિ જુઓ. 5 અને આકૃતિ. 6). વાણીની દ્રષ્ટિ માટે, મોડેલ બાહ્ય ધ્વનિ સંકેતથી શરૂ થાય છે (દા. ત. બાહ્ય વક્તા દ્વારા ઉત્પાદિત). આ સંકેત પૂર્વપ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે, શ્રાવ્ય નકશાને પસાર કરે છે, અને શ્રાવ્ય-ધ્વન્યાત્મક પ્રક્રિયા મોડ્યુલના સ્તર પર દરેક ઉચ્ચારણ અથવા શબ્દ માટે સક્રિયકરણ પેટર્ન તરફ દોરી જાય છે (ES: બાહ્ય સંકેત, આકૃતિ જુઓ. 5). વાણી પ્રત્યક્ષીકરણનો ક્ષેપક માર્ગ (જુઓ હિકોક અને પોપ્પેલ 2007) શાબ્દિક વસ્તુને સીધી સક્રિય કરશે, પરંતુ ACTમાં તેનો અમલ કરવામાં આવ્યો નથી. તેના બદલે, ACT માં ધ્વન્યાત્મક સ્થિતિનું સક્રિયકરણ ધ્વન્યાત્મક નકશા દ્વારા થાય છે અને આમ તે ભાષણ વસ્તુ માટે મોટર રજૂઆતોના સક્રિયકરણ તરફ દોરી શકે છે (એટલે કે. વાણીની ધારણાનો પૃષ્ઠીય માર્ગ; આઇબીઆઇડી.). ધ્વન્યાત્મક નકશો મોટર પ્લાન સ્થિતિ નકશા, સંવેદનાત્મક સ્થિતિ નકશા (સંવેદનાત્મક-ધ્વન્યાત્મક પ્રક્રિયા મોડ્યુલોમાં બનતા) અને ધ્વન્યાત્મક (સ્થિતિ) નકશા સાથે મળીને ક્રિયા ભંડાર બનાવે છે. ધ્વન્યાત્મક નકશાને ACTમાં સ્વ-સંગઠિત ચેતાતંત્ર નકશા તરીકે લાગુ કરવામાં આવે છે અને વાણીની વિવિધ વસ્તુઓને આ નકશામાં વિવિધ ચેતાકોષો દ્વારા રજૂ કરવામાં આવે છે (નિયમિત અથવા સ્થાનિક રજૂઆત, ઉપર જુઓઃ ચેતાતંત્રની રજૂઆત). ધ્વન્યાત્મક નકશો ત્રણ મુખ્ય લાક્ષણિકતાઓ દર્શાવે છેઃ એક ધ્વન્યાત્મક સ્થિતિ માટે ધ્વન્યાત્મક નકશામાં એક કરતાં વધુ ધ્વન્યાત્મક અનુભૂતિ થઈ શકે છે (આકૃતિમાં ધ્વન્યાત્મક કડી વજન જુઓ. 7: દા. ત. ઉચ્ચારણ/ડીઃ એમ/ધ્વન્યાત્મક નકશામાં ત્રણ ચેતાકોષો દ્વારા રજૂ થાય છે) ધ્વન્યાત્મક નકશોઃ ધ્વન્યાત્મક નકશો વિવિધ ધ્વન્યાત્મક લક્ષણોના સંદર્ભમાં વાણી વસ્તુઓનો ક્રમ દર્શાવે છે (આકૃતિમાં ધ્વન્યાત્મક કડી વજન જુઓ. 7. ત્રણ ઉદાહરણોઃ (i) ધ્વન્યાત્મક નકશામાં ડાબી બાજુએ ઉપરના ક્રમમાં અક્ષરો/p @,/t @, અને/k @આવે છે; (ii) ધ્વન્યાત્મક નકશાના ઉપરના ડાબા ભાગમાં અક્ષરો-પ્રારંભિક પ્લોઝિવ્સ આવે છે જ્યારે અક્ષરો પ્રારંભિક ફ્રિકેટિવ્સ નીચલા જમણા ભાગમાં આવે છે; (iii) ધ્વન્યાત્મક નકશાના વિવિધ ક્ષેત્રોમાં સીવી અક્ષરો અને સીવીસી અક્ષરો પણ આવે છે.) ધ્વન્યાત્મક નકશો હાયપરમોડલ અથવા મલ્ટીમોડલ છેઃ ધ્વન્યાત્મક નકશાના સ્તરે ધ્વન્યાત્મક વસ્તુનું સક્રિયકરણ (i) ધ્વન્યાત્મક સ્થિતિને સક્રિય કરે છે (આકૃતિમાં ધ્વન્યાત્મક કડી વજન જુઓ. 7), (ii) મોટર પ્લાન સ્થિતિ (આકૃતિમાં મોટર પ્લાન લિંક વજન જુઓ. 7), (iii) શ્રાવ્ય સ્થિતિ (આકૃતિમાં શ્રાવ્ય કડી વજન જુઓ. 7), અને (iv) સોમાટોસેન્સરી સ્થિતિ (આકૃતિમાં દર્શાવેલ નથી. 7). આ તમામ સ્થિતિઓ ધ્વન્યાત્મક નકશામાં દરેક ચેતાકોષ વચ્ચેના સિનેપ્ટિક કડી વજનને ટ્યુન કરીને વાણી સંપાદન દરમિયાન શીખી અથવા પ્રશિક્ષિત કરવામાં આવે છે, જે ચોક્કસ ધ્વન્યાત્મક સ્થિતિ અને સંકળાયેલ મોટર યોજના અને સંવેદનાત્મક સ્થિતિ નકશામાં તમામ ચેતાકોષોનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે (આકૃતિ પણ જુઓ. 3). ધ્વન્યાત્મક નકશો ACT મોડેલમાં ક્રિયા-પ્રત્યક્ષીકરણ-કડીનો અમલ કરે છે (આકૃતિ પણ જુઓ. 5 અને આકૃતિ. 6: આગળના ભાગમાં અને ટેમ્પોરલ લોબ અને પેરિએટલ લોબના આંતરછેદ પર ધ્વન્યાત્મક નકશાની દ્વિ ચેતા રજૂઆત). મોટર પ્લાન એ ભાષણ વસ્તુઓના ઉત્પાદન અને ઉચ્ચારણ માટેનું ઉચ્ચ સ્તરનું મોટર વર્ણન છે (જુઓ મોટર ગોલ, મોટર કુશળતા, કલાત્મક ધ્વનિશાસ્ત્ર, કલાત્મક ધ્વનિશાસ્ત્ર). અમારા ન્યુરોકમ્પ્યુટેશનલ મોડેલ ACT માં મોટર પ્લાનને વોકલ ટ્રેક્ટ એક્શન સ્કોર તરીકે માપવામાં આવે છે. વોકલ ટ્રેક્ટ એક્શન સ્કોર્સ માત્રાત્મક રીતે વોકલ ટ્રેક્ટ ક્રિયાઓની સંખ્યા (જેને કલાત્મક હાવભાવ પણ કહેવાય છે) નક્કી કરે છે, જેને ભાષણ વસ્તુ બનાવવા માટે સક્રિય કરવાની જરૂર છે, તેમની અનુભૂતિ અને સમયગાળાની માત્રા, અને તમામ વોકલ ટ્રેક્ટ ક્રિયાઓનું અસ્થાયી સંગઠન ભાષણ વસ્તુ બનાવે છે (વોકલ ટ્રેક્ટ ક્રિયાઓના વિગતવાર વર્ણન માટે સ્કોર્સ જુઓ દા. ત. ક્રોગર અને બિરખોલ્ઝ 2007). દરેક વોકલ ટ્રેક્ટ ક્રિયા (કલાત્મક હાવભાવ) ની વિગતવાર અનુભૂતિ વાણીની વસ્તુનું નિર્માણ કરતી તમામ વોકલ ટ્રેક્ટ ક્રિયાઓની અસ્થાયી સંસ્થા પર અને ખાસ કરીને તેમના ટેમ્પોરલ ઓવરલેપ પર આધાર રાખે છે. આમ વાણી આઇટમની અંદર દરેક કંઠ્ય માર્ગની ક્રિયાની વિગતવાર અનુભૂતિ આપણા ન્યુરોકમ્પ્યુટેશનલ મોડેલ ACT માં મોટર પ્લાન સ્તરની નીચે નિર્દિષ્ટ કરવામાં આવે છે (જુઓ ક્રોગર એટ અલ. 2011). સેન્સરીમોટર અને જ્ઞાનાત્મક પાસાઓનું એકીકરણઃ એક્શન રીપોઝીટરી અને મેન્ટલ લેક્સિકોનનું જોડાણ વાણી પ્રક્રિયાના ધ્વન્યાત્મક અથવા સેન્સરીમોટર મોડેલ્સ (જેમ કે ડી. આઈ. વી. એ. અથવા એ. સી. ટી.) ની ગંભીર સમસ્યા એ છે કે વાણી સંપાદન દરમિયાન ધ્વન્યાત્મક નકશાનો વિકાસ મોડેલિંગ નથી. આ સમસ્યાનો સંભવિત ઉકેલ વાણી સંપાદનની શરૂઆતમાં ધ્વન્યાત્મક નકશાને સ્પષ્ટ રીતે રજૂ કર્યા વિના ક્રિયા ભંડાર અને માનસિક શબ્દકોશનું સીધું જોડાણ હોઈ શકે છે (અનુકરણ તાલીમની શરૂઆતમાં પણ; જુઓ ક્રોગર એટ અલ. 2011 પેલેડિન જર્નલ ઓફ બિહેવિયરલ રોબોટિક્સ). પ્રયોગોઃ વાણી સંપાદન તમામ ન્યુરોસાયન્ટિફિક અથવા ન્યુરોકોમ્પ્યુટેશનલ અભિગમો માટે એક ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ મુદ્દો માળખું અને જ્ઞાનને અલગ કરવાનો છે. જ્યારે મોડેલનું માળખું (એટલે કે. માનવ ચેતાકોષીય નેટવર્ક, જે વાણીની પ્રક્રિયા માટે જરૂરી છે) મુખ્યત્વે ઉત્ક્રાંતિ પ્રક્રિયાઓ દ્વારા નક્કી થાય છે, જ્ઞાન મુખ્યત્વે શીખવાની પ્રક્રિયાઓ દ્વારા વાણી સંપાદન દરમિયાન એકત્રિત કરવામાં આવે છે. (i) પાંચ સ્વર પદ્ધતિ/i, e, a, o, u/(જુઓ ક્રોગર એટ અલ.) શીખવા માટે ACT મોડેલ સાથે વિવિધ શિક્ષણ પ્રયોગો હાથ ધરવામાં આવ્યા હતા. 2009), (ii) એક નાની વ્યંજન પ્રણાલી (સ્વરિત પ્લોઝિવ્સ/બી, ડી, જી/સાથે અગાઉ સીવી સિલેબલ (આઇબીઆઇડી) તરીકે મેળવેલા તમામ પાંચ સ્વરો. ), (iii) પાંચ સ્વરોની પદ્ધતિ ધરાવતી એક નાની આદર્શ ભાષા, જેમાં અવાજવાળા અને અવાજ વિનાના પ્લોઝિવ્સ/b, d, g, p, t, k/, અનુનાસિક/m, n/અને બાજુની/l/અને ત્રણ ઉચ્ચારણ પ્રકારો (V, CV, અને CCV) નો સમાવેશ થાય છે (જુઓ ક્રોગર એટ અલ. 2011) અને (iv) 6 વર્ષના બાળક માટે પ્રમાણભૂત જર્મનના 200 સૌથી વધુ વારંવારના સિલેબલ (જુઓ ક્રોગર એટ અલ. 2011). તમામ કિસ્સાઓમાં, વિવિધ ધ્વન્યાત્મક લાક્ષણિકતાઓના સંદર્ભમાં ધ્વન્યાત્મક વસ્તુઓનો ક્રમ જોઇ શકાય છે. પ્રયોગોઃ વાણીની ધારણા એ હકીકત હોવા છતાં કે તેની અગાઉની આવૃત્તિઓમાં ACT મોડેલને શુદ્ધ વાણી ઉત્પાદન મોડેલ (વાણી સંપાદન સહિત) તરીકે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યું હતું, આ મોડેલ વાણીની ધારણાની મહત્વપૂર્ણ મૂળભૂત ઘટનાઓનું પ્રદર્શન કરવામાં સક્ષમ છે, એટલે કે. સ્પષ્ટ ધારણા અને મેકગર્ક અસર. સ્પષ્ટ દ્રષ્ટિકોણના કિસ્સામાં, મોડેલ એ દર્શાવવા માટે સક્ષમ છે કે સ્પષ્ટ દ્રષ્ટિકોણ સ્વરોના કિસ્સામાં કરતા પ્લોઝિવ્સના કિસ્સામાં વધુ મજબૂત છે (જુઓ ક્રોગર એટ અલ. 2009). વધુમાં, જો ધ્વન્યાત્મક નકશાના સ્તરના ચેતાકોષોના અવરોધની ચોક્કસ પદ્ધતિ લાગુ કરવામાં આવી હોય તો ACT મોડેલ મેકગર્ક અસર પ્રદર્શિત કરવામાં સક્ષમ હતું (જુઓ ક્રોગર અને કન્નમ્પુઝા 2008). સ્પીચ પ્રોડક્શન સ્પીચ પર્સેપ્શન કોમ્પ્યુટેશનલ ન્યુરોસાયન્સ આર્ટિક્યુલેટરી સિન્થેસિસ ઓડિટરી પ્રતિસાદ સંદર્ભો પણ જુઓ. અવરોધો સાથે ઓપ્ટિમમ ન્યુરલ-નેટવર્ક-આધારિત આંતરિક મોડેલ દ્વારા સ્પીચ રોબોટનું નિયંત્રણ. રોબોટિક્સ પર IEEE વ્યવહારો, વોલ્યુમ. 26, નં. 1, પીપી. 142-159, ફેબ્રુઆરી 2010. કોમ્પ્યુટેશનલ ન્યુરોસાયન્સ સ્પીચ પ્રોસેસિંગ