Imagined speech
કાલ્પનિક વાણી (જેને મૌન વાણી, અપ્રગટ વાણી, આંતરિક વાણી, અથવા, ચિકિત્સકો દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતી મૂળ લેટિન પરિભાષામાં, એન્ડોફાસિયા તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે) એ અવાજના સ્વરૂપમાં વિચારવું છે-હોઠ, જીભ અથવા હાથ જેવા કોઈપણ હાથપગની ઇરાદાપૂર્વકની હિલચાલ વિના, પોતાનો અવાજ શાંતિથી સાંભળવો. તાર્કિક રીતે, ભાષાના ઉદભવ પછીથી કાલ્પનિક વાણી શક્ય બની છે, જો કે, આ ઘટના ઇલેક્ટ્રોએન્સેફાલોગ્રાફ (EEG) ડેટાની અંદર સિગ્નલ પ્રોસેસિંગ અને શોધ તેમજ વૈકલ્પિક બિન-આક્રમક, મગજ-કમ્પ્યુટર ઇન્ટરફેસ (BCI) ઉપકરણોનો ઉપયોગ કરીને મેળવેલા ડેટા દ્વારા તેની તપાસ સાથે સંકળાયેલી છે. 2008 માં, યુ. એસ. ડિફેન્સ એડવાન્સ્ડ રિસર્ચ પ્રોજેક્ટ્સ એજન્સી (DARPA) એ કૃત્રિમ ટેલીપેથી માટે પાયો પૂરો પાડવાના ઉદ્દેશ સાથે યુનિવર્સિટી ઓફ કેલિફોર્નિયા (ઇર્વિન) ને $4 મિલિયનનું અનુદાન પૂરું પાડ્યું હતું. DARPA અનુસાર, આ પ્રોજેક્ટ "ન્યુરલ સિગ્નલ્સ એનાલિસિસ દ્વારા વોકલાઇઝ્ડ સ્પીચનો ઉપયોગ કર્યા વિના યુદ્ધભૂમિ પર વપરાશકર્તા-થી-વપરાશકર્તા સંચારને મંજૂરી આપશે. કંઠ્ય દોરી પર વિદ્યુત આવેગ મોકલતા પહેલા મગજ શબ્દ-વિશિષ્ટ સંકેતો ઉત્પન્ન કરે છે. આ કાલ્પનિક વાણી સંકેતોનું વિશ્લેષણ કરવામાં આવશે અને અલગ-અલગ શબ્દોમાં અનુવાદ કરવામાં આવશે જે ગુપ્ત વ્યક્તિ-થી-વ્યક્તિ સંચારને મંજૂરી આપે છે. તેમના "ઇમ્પોસિબલ લેંગ્વેજીઝ" (2016) માં એન્ડ્રીયા મોરોએ "વિચારોની ધ્વનિ" અને ભાષાશાસ્ત્રના એકમો અને કાલ્પનિક વાણી વચ્ચેના સંબંધની ચર્ચા કરી છે, જેમાં મુખ્યત્વે મગ્રાસી વગેરેનો લાભ લેવામાં આવ્યો છે. (2015) "ભાષા નિર્માણ દરમિયાન ઉચ્ચ ભાષાના ક્ષેત્રોમાં ધ્વનિ પ્રતિનિધિત્વ". DARPA ના કાર્યક્રમની રૂપરેખામાં ત્રણ મુખ્ય ધ્યેયો છેઃ વ્યક્તિગત શબ્દો માટે અનન્ય EEG પેટર્નને ઓળખવાનો પ્રયાસ કરવો વ્યાપક ઉપકરણ તાલીમને ટાળવા માટે આ પેટર્ન વિવિધ વપરાશકર્તાઓ માટે સામાન્ય છે તેની ખાતરી કરવા માટે એક પ્રોટોટાઇપ બનાવવું જે સંકેતોને ડીકોડ કરશે અને તેમને મર્યાદિત શ્રેણીની શોધ પદ્ધતિઓ પર પ્રસારિત કરશે વિષયોના 'મૌન ભાષણ' નું વિશ્લેષણ કરવાની પ્રક્રિયા વિષયોના મગજના તરંગોને રેકોર્ડ કરવાથી બનેલી હોય છે, અને પછી ડેટાને પ્રક્રિયા કરવા અને વિષયોના ગુપ્ત ભાષણની સામગ્રી નક્કી કરવા માટે કમ્પ્યુટરનો ઉપયોગ કરે છે. વિષય ન્યુરલ પેટર્ન (મગજના તરંગો) નું રેકોર્ડિંગ BCI ઉપકરણોનો ઉપયોગ કરીને કરી શકાય છે; હાલમાં, બિન-આક્રમક ઉપકરણોનો ઉપયોગ, ખાસ કરીને EEG, સંશોધકો માટે આક્રમક અને આંશિક રીતે આક્રમક પ્રકારો કરતાં વધુ રસ ધરાવે છે. આનું કારણ એ છે કે બિન-આક્રમક પ્રકારો વિષયના સ્વાસ્થ્ય માટે ઓછામાં ઓછું જોખમ ઊભું કરે છે; EEG એ સૌથી વધુ રસ આકર્ષિત કર્યો છે કારણ કે તેઓ કાર્યાત્મક ચુંબકીય પ્રતિધ્વનિ ઇમેજિંગ (fMRI), અન્ય સામાન્ય રીતે ઉપયોગમાં લેવાતા બિન-આક્રમક BCI કરતાં ઘણા ઓછા જટિલ સાધનો હોવા ઉપરાંત સૌથી વધુ વપરાશકર્તા-મૈત્રીપૂર્ણ અભિગમ પ્રદાન કરે છે. પ્રક્રિયા બિન-આક્રમક માહિતીની પ્રક્રિયામાં પ્રથમ પગલું આંખની હિલચાલ અને ઝબકવા જેવી કલાકૃતિઓ તેમજ અન્ય ઇલેક્ટ્રોમાયોગ્રાફિક પ્રવૃત્તિને દૂર કરવાનું છે. આર્ટિફેક્ટ-રિમૂવલ પછી, એલ્ગોરિધમ્સની શ્રેણીનો ઉપયોગ કાચા ડેટાને કાલ્પનિક ભાષણ સામગ્રીમાં અનુવાદિત કરવા માટે થાય છે. પ્રક્રિયા વાસ્તવિક સમયમાં થાય તે હેતુથી પણ કરવામાં આવે છે-માહિતી જેમ રેકોર્ડ કરવામાં આવે છે તેમ તેની પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે, જે વિષયની કલ્પના મુજબ સામગ્રીને લગભગ એક સાથે જોવાની મંજૂરી આપે છે. સંભવતઃ ડીકોડિંગ, "ધ્વનિના સ્વરૂપમાં વિચારવું" શ્રાવ્ય અને ભાષાના ક્ષેત્રોની ભરતી કરે છે જેમની સક્રિયકરણ રૂપરેખાઓ EEG માંથી કાઢી શકાય છે, પર્યાપ્ત પ્રક્રિયા આપવામાં આવે છે. ધ્યેય આ સંકેતોને એવા નમૂના સાથે જોડવાનો છે જે "વ્યક્તિ શું વિચારી રહી છે" તેનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. આ નમૂનો દાખલા તરીકે ધ્વનિને અનુરૂપ એકોસ્ટિક પરબિડીયું (ઊર્જા) ટાઇમરીઝ હોઈ શકે છે જો તે ભૌતિક રીતે ઉચ્ચારવામાં આવ્યું હોય. EEG થી ઉત્તેજના સુધીનું આ પ્રકારનું રેખીય મેપિંગ ન્યુરલ ડીકોડિંગનું ઉદાહરણ છે. જો કે એક મોટી સમસ્યા એ છે કે એક જ સંદેશમાં વિવિધ ભૌતિક પરિસ્થિતિઓ (વક્તા અથવા ઘોંઘાટ, ઉદાહરણ તરીકે) હેઠળ ઘણા ફેરફારો હોઈ શકે છે. તેથી કોઈની પાસે સમાન EEG સંકેત હોઈ શકે છે, પરંતુ તે અનિશ્ચિત છે, ઓછામાં ઓછું ધ્વનિની દ્રષ્ટિએ, તેને કયા ઉત્તેજના સાથે મેપ કરવું. આ બદલામાં સંબંધિત ડીકોડરને તાલીમ આપવાનું મુશ્કેલ બનાવે છે. તેના બદલે સંદેશની ઉચ્ચ-ક્રમની ('ભાષાકીય') રજૂઆતનો ઉપયોગ કરીને આ પ્રક્રિયાનો સંપર્ક કરી શકાય છે. આવી રજૂઆતોના નકશા બિન-રેખીય હોય છે અને ભારે સંદર્ભ-આધારિત હોઈ શકે છે, તેથી વધુ સંશોધન જરૂરી હોઈ શકે છે. તેમ છતાં, તે જાણીતું છે કે 'એકોસ્ટિક' વ્યૂહરચના હજુ પણ 'ટેમ્પલેટ' ને પૂર્વ-સુયોજિત કરીને સાંભળનારને બરાબર શું સંદેશ વિશે વિચારવું તે જાણીને જાળવી શકાય છે, ભલે તે નિષ્ક્રિય હોય અને બિન-સ્પષ્ટ સ્વરૂપમાં હોય. આ સંજોગોમાં જો સાંભળનારને ધ્વનિના સ્વરૂપમાં વિચારવા માટે પ્રેરિત કરવામાં આવે તો ન્યુરલ ટાઇમરીઝમાંથી વાણી સંદેશના એકોસ્ટિક પરબિડીયુંને આંશિક રીતે ડીકોડ કરવું શક્ય છે. પડકારો અન્ય કાલ્પનિક ક્રિયાઓની શોધમાં, જેમ કે કાલ્પનિક શારીરિક હિલચાલ, મગજની વધુ પ્રવૃત્તિ એક ગોળાર્ધમાં બીજા ગોળાર્ધમાં થાય છે. અસમપ્રમાણતાવાળી પ્રવૃત્તિની આ હાજરી વિષયની કાલ્પનિક ક્રિયાને ઓળખવામાં મુખ્ય સહાય તરીકે કામ કરે છે. કાલ્પનિક વાણી શોધમાં, સામાન્ય રીતે ડાબી અને જમણી ગોળાર્ધમાં એક સાથે સમાન સ્તરની પ્રવૃત્તિ થાય છે. પાર્શ્વીકરણનો આ અભાવ આ પ્રકારના ચેતા સંકેતોના વિશ્લેષણમાં નોંધપાત્ર પડકાર દર્શાવે છે. અન્ય એક અનોખો પડકાર એ નોંધાયેલા ડેટામાં પ્રમાણમાં ઓછો સંકેત-થી-અવાજ ગુણોત્તર (એસ. એન. આર.) છે. એસએનઆર એ જ સમૂહમાં હાજર મનસ્વી અથવા નકામા સંકેતોની માત્રાની સરખામણીમાં ડેટા સમૂહમાં જોવા મળતા અર્થપૂર્ણ સંકેતોની માત્રાને રજૂ કરે છે. EEG ડેટામાં હાજર કલાકૃતિઓ અવાજના ઘણા નોંધપાત્ર સ્રોતોમાંથી એક છે. બાબતોને વધુ જટિલ બનાવવા માટે, EEG ઇલેક્ટ્રોડ્સનું સંબંધિત પ્લેસમેન્ટ વિષયોમાં અલગ અલગ હશે. આનું કારણ એ છે કે લોકોના માથાની શારીરિક વિગતો અલગ હશે; તેથી, વ્યક્તિ-વિશિષ્ટ કાલ્પનિક વાણી લાક્ષણિકતાઓને ધ્યાનમાં લીધા વિના, દરેક વિષયમાં નોંધાયેલા સંકેતો અલગ અલગ હશે. આ પણ જુઓ સંદર્ભો ઇલેક્ટ્રોફિઝિયોલોજી ન્યુરોફિઝિયોલોજી ન્યુરોટેકનોલોજી ઇલેક્ટ્રોડાયગ્નોસિસ મગજ-કમ્પ્યુટર ઇન્ટરફેસિંગ સાઇકિયાટ્રિક એસેસમેન્ટ ઇમર્જિંગ ટેક્નોલોજીઝ થોટ સ્પીચ