Neurocomputational speech processing
न्यूरो-कम्प्यूटेशनल स्पीच प्रोसेसिंग भाषण उत्पादन और भाषण धारणा की प्राकृतिक न्यूरोनल प्रक्रियाओं का उल्लेख करके भाषण उत्पादन और भाषण धारणा का कंप्यूटर-अनुकरण है, क्योंकि वे मानव तंत्रिका तंत्र (केंद्रीय तंत्रिका तंत्र और परिधीय तंत्रिका तंत्र) में होते हैं। यह विषय तंत्रिका विज्ञान और कम्प्यूटेशनल तंत्रिका विज्ञान पर आधारित है। अवलोकन भाषण प्रसंस्करण के तंत्रिका-संगणकीय मॉडल जटिल हैं। इनमें कम से कम एक संज्ञानात्मक भाग, एक मोटर भाग और एक संवेदी भाग होता है। भाषण प्रसंस्करण के एक तंत्रिका-संगणकीय मॉडल के संज्ञानात्मक या भाषाई भाग में तंत्रिका सक्रियण या भाषण उत्पादन के पक्ष में एक ध्वन्यात्मक प्रतिनिधित्व की पीढ़ी शामिल है (जैसे। आर्डी रोलोफ्स द्वारा विकसित लेवलट मॉडल का न्यूरो-कम्प्यूटेशनल और विस्तारित संस्करणः WEAVER + + के साथ-साथ भाषण धारणा या भाषण समझ के पक्ष में एक इरादे या अर्थ की तंत्रिका सक्रियण या पीढ़ी। स्पीच प्रोसेसिंग के एक न्यूरो-कम्प्यूटेशनल मॉडल का मोटर भाग एक स्पीच आइटम के ध्वन्यात्मक प्रतिनिधित्व के साथ शुरू होता है, एक मोटर प्लान को सक्रिय करता है और उस विशेष स्पीच आइटम की अभिव्यक्ति के साथ समाप्त होता है (यह भी देखें-आर्टिकुलेटरी फोनेटिक्स)। भाषण प्रसंस्करण के एक तंत्रिका-संगणकीय मॉडल का संवेदी भाग एक भाषण वस्तु (ध्वनिक भाषण संकेत) के ध्वनिक संकेत के साथ शुरू होता है, उस संकेत के लिए एक श्रवण प्रतिनिधित्व उत्पन्न करता है और उस भाषण वस्तु के लिए एक ध्वन्यात्मक प्रतिनिधित्व को सक्रिय करता है। न्यूरो-कम्प्यूटेशनल स्पीच प्रोसेसिंग विषय न्यूरो-कम्प्यूटेशनल स्पीच प्रोसेसिंग कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क द्वारा स्पीच प्रोसेसिंग है। तंत्रिका मानचित्र, मानचित्रण और मार्ग, जैसा कि नीचे वर्णित है, मॉडल संरचनाएं हैं, अर्थात। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के भीतर महत्वपूर्ण संरचनाएँ। तंत्रिका मानचित्र एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को तीन प्रकार के तंत्रिका मानचित्रों में अलग किया जा सकता है, जिन्हें "परतें" भी कहा जाता हैः इनपुट मानचित्र (भाषण प्रसंस्करण के मामले मेंः श्रवण प्रांतस्था के भीतर प्राथमिक श्रवण मानचित्र, सोमाटोसेंसरी प्रांतस्था के भीतर प्राथमिक सोमाटोसेंसरी मानचित्र), आउटपुट मानचित्र (प्राथमिक मोटर प्रांतस्था के भीतर प्राथमिक मोटर मानचित्र), और उच्च स्तर के कॉर्टिकल मानचित्र (जिन्हें "छिपी हुई परतें" भी कहा जाता है)। "न्यूरल मैप" शब्द को यहाँ "न्यूरल लेयर" शब्द की तुलना में अधिक पसंद किया गया है, क्योंकि एक कॉर्टिकल न्यूरल मैप को परस्पर जुड़े न्यूरॉन्स के 2डी-मैप के रूप में मॉडल किया जाना चाहिए (जैसे। एक स्व-व्यवस्थित मानचित्र की तरह; चित्र भी देखें। 1)। इस प्रकार, इस 2डी-मानचित्र के भीतर प्रत्येक "मॉडल न्यूरॉन" या "कृत्रिम न्यूरॉन" को शारीरिक रूप से एक कॉर्टिकल कॉलम द्वारा दर्शाया जाता है क्योंकि सेरेब्रल कॉर्टेक्स शारीरिक रूप से एक स्तरित संरचना प्रदर्शित करता है। तंत्रिका प्रतिनिधित्व (तंत्रिका अवस्था) एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के भीतर एक तंत्रिका प्रतिनिधित्व एक विशिष्ट तंत्रिका मानचित्र के भीतर एक अस्थायी रूप से सक्रिय (तंत्रिका) स्थिति है। प्रत्येक तंत्रिका अवस्था को एक विशिष्ट तंत्रिका सक्रियण पैटर्न द्वारा दर्शाया जाता है। यह सक्रियण पैटर्न भाषण प्रसंस्करण के दौरान बदलता है (जैसे। शब्दांश से शब्दांश तक)। ए. सी. टी. मॉडल में (नीचे देखें), यह माना जाता है कि एक श्रवण अवस्था को "तंत्रिका वर्णक्रम" द्वारा दर्शाया जा सकता है (चित्र देखें। 2) एक श्रवण राज्य मानचित्र के भीतर। यह श्रवण अवस्था मानचित्र श्रवण संघ प्रांतस्था में स्थित माना जाता है (मस्तिष्क प्रांतस्था देखें)। एक सोमाटोसेंसरी अवस्था को एक स्पर्श और प्रोप्रियोसेप्टिव अवस्था में विभाजित किया जा सकता है और सोमाटोसेंसरी अवस्था मानचित्र के भीतर एक विशिष्ट तंत्रिका सक्रियण पैटर्न द्वारा दर्शाया जा सकता है। यह स्थिति मानचित्र सोमाटोसेंसरी एसोसिएशन कॉर्टेक्स में स्थित माना जाता है (देखें सेरेब्रल कॉर्टेक्स, सोमाटोसेंसरी सिस्टम, सोमाटोसेंसरी कॉर्टेक्स)। मोटर योजना का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक मोटर योजना स्थिति मानी जा सकती है, अर्थात। एक विशिष्ट शब्दांश के लिए या एक लंबी भाषण वस्तु के लिए भाषण अभिव्यक्ति की योजना (जैसे। शब्द, संक्षिप्त वाक्यांश)। यह स्थिति मानचित्र प्रीमोटर प्रांतस्था में स्थित माना जाता है, जबकि प्रत्येक स्पीच आर्टिकुलेटर का तात्कालिक (या निचला स्तर) सक्रियण प्राथमिक मोटर प्रांतस्था के भीतर होता है (मोटर प्रांतस्था देखें)। संवेदी और मोटर मानचित्रों में होने वाले तंत्रिका प्रतिनिधित्व (जैसा कि ऊपर प्रस्तुत किया गया है) वितरित प्रतिनिधित्व हैं (हिंटन एट अल। 1968): संवेदी या मोटर मानचित्र के भीतर प्रत्येक न्यूरॉन कमोबेश सक्रिय होता है, जिससे एक विशिष्ट सक्रियण पैटर्न होता है। भाषण ध्वनि मानचित्र में होने वाली भाषण इकाइयों के लिए तंत्रिका प्रतिनिधित्व (नीचे देखें डी. आई. वी. ए. मॉडल) एक समयनिष्ठ या स्थानीय प्रतिनिधित्व है। प्रत्येक स्पीच आइटम या स्पीच यूनिट को यहाँ एक विशिष्ट न्यूरॉन (मॉडल सेल, नीचे देखें) द्वारा दर्शाया गया है। तंत्रिका मानचित्रण (सिनेप्टिक अनुमान) एक तंत्रिका मानचित्रण दो कॉर्टिकल तंत्रिका मानचित्रों को जोड़ता है। तंत्रिका मानचित्रण (तंत्रिका मार्गों के विपरीत) अपने तंत्रिका लिंक भार को समायोजित करके प्रशिक्षण जानकारी संग्रहीत करते हैं (कृत्रिम न्यूरॉन, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क देखें)। तंत्रिका मानचित्रण अन्य मानचित्र के भीतर एक समयनिष्ठ या स्थानीय सक्रियण से एक संवेदी या मोटर मानचित्र के भीतर एक संवेदी या मोटर अवस्था के वितरित प्रतिनिधित्व (ऊपर देखें) को उत्पन्न करने या सक्रिय करने में सक्षम हैं (उदाहरण के लिए भाषण ध्वनि मानचित्र से मोटर मानचित्र तक सिनैप्टिक प्रक्षेपण देखें, श्रवण लक्ष्य क्षेत्र मानचित्र, या डी. आई. वी. ए. मॉडल में सोमाटोसेंसरी लक्ष्य क्षेत्र मानचित्र, जिसे नीचे समझाया गया है; या उदाहरण के लिए ध्वन्यात्मक मानचित्र से श्रवण स्थिति मानचित्र और ए. सी. टी. मॉडल में मोटर योजना स्थिति मानचित्र तक तंत्रिका मानचित्रण देखें, जिसे नीचे और चित्र में समझाया गया है। 3)। दो तंत्रिका मानचित्रों के बीच तंत्रिका मानचित्रण कॉम्पैक्ट या घने होते हैंः एक तंत्रिका मानचित्र का प्रत्येक न्यूरॉन दूसरे तंत्रिका मानचित्र के प्रत्येक न्यूरॉन के साथ (लगभग) जुड़ा होता है (कई-से-कई-कनेक्शन, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क देखें)। तंत्रिका मानचित्रण के लिए इस घनत्व मानदंड के कारण, तंत्रिका मानचित्र जो एक तंत्रिका मानचित्रण द्वारा आपस में जुड़े हुए हैं, एक दूसरे से बहुत दूर नहीं हैं। तंत्रिका मार्ग तंत्रिका मानचित्रण के विपरीत तंत्रिका मार्ग तंत्रिका मानचित्रों को जोड़ सकते हैं जो बहुत दूर हैं (जैसे। विभिन्न कॉर्टिकल लोब में, सेरेब्रल कॉर्टेक्स देखें)। कार्यात्मक या मॉडलिंग के दृष्टिकोण से, तंत्रिका मार्ग मुख्य रूप से इस जानकारी को संसाधित किए बिना जानकारी को आगे बढ़ाते हैं। तंत्रिका मानचित्रण की तुलना में एक तंत्रिका मार्ग को बहुत कम तंत्रिका कनेक्शन की आवश्यकता होती है। एक तंत्रिका मार्ग को दोनों तंत्रिका मानचित्रों के न्यूरॉन्स के एक-से-एक कनेक्शन का उपयोग करके मॉडल किया जा सकता है (स्थलाकृतिक मानचित्रण देखें और सोमाटोटोपिक व्यवस्था देखें)। उदाहरण-दो तंत्रिका मानचित्रों के मामले में, प्रत्येक में 1,000 मॉडल न्यूरॉन्स होते हैं, एक तंत्रिका मानचित्रण के लिए 1,000,000 तंत्रिका कनेक्शन (कई-से-कई-कनेक्शन) की आवश्यकता होती है, जबकि तंत्रिका मार्ग कनेक्शन के मामले में केवल 1,000 कनेक्शन की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, एक तंत्रिका मानचित्रण के भीतर कनेक्शन के लिंक भार को प्रशिक्षण के दौरान समायोजित किया जाता है, जबकि एक तंत्रिका मार्ग के मामले में तंत्रिका कनेक्शन को प्रशिक्षित करने की आवश्यकता नहीं होती है (प्रत्येक कनेक्शन अधिकतम प्रदर्शनी है)। डी. आई. वी. ए. मॉडल भाषण उत्पादन के न्यूरो-कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग में अग्रणी दृष्टिकोण डी. आई. वी. ए. मॉडल है जिसे फ्रैंक एच. गुंथर और बोस्टन विश्वविद्यालय में उनके समूह द्वारा विकसित किया गया है। मॉडल ध्वन्यात्मक और न्यूरोइमेजिंग डेटा की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए जिम्मेदार है, लेकिन-प्रत्येक न्यूरो-कम्प्यूटेशनल मॉडल की तरह-कुछ हद तक अटकलबाजी बनी हुई है। मॉडल की संरचना डी. आई. वी. ए. मॉडल के संगठन या संरचना को चित्र में दिखाया गया है। 4. भाषण ध्वनि मानचित्रः एक प्रारंभिक बिंदु के रूप में ध्वन्यात्मक प्रतिनिधित्व भाषण ध्वनि मानचित्र-जिसे ब्रोका के क्षेत्र (बाएं फ्रंटल ऑपरकुलम) के निचले और पीछे के हिस्से में स्थित माना जाता है-(ध्वन्यात्मक रूप से निर्दिष्ट) भाषा-विशिष्ट भाषण इकाइयों (ध्वनियाँ, शब्दांश, शब्द, छोटे वाक्यांश) का प्रतिनिधित्व करता है। प्रत्येक भाषण इकाई (मुख्य रूप से शब्दांश; जैसे। शब्दांश और शब्द "पाम"/पाम/, शब्दांश/पा/,/ता/,/का/,) को भाषण ध्वनि मानचित्र (यानी। समयनिष्ठ तंत्रिका प्रतिनिधित्व, ऊपर देखें)। प्रत्येक मॉडल कोशिका (कृत्रिम न्यूरॉन देखें) न्यूरॉन्स की एक छोटी आबादी से मेल खाती है जो निकट सीमा पर स्थित होती है और जो एक साथ काम करती है। फीडफॉरवर्ड नियंत्रणः मोटर प्रतिनिधित्व को सक्रिय करना भाषण ध्वनि मानचित्र के भीतर प्रत्येक न्यूरॉन (मॉडल कोशिका, कृत्रिम न्यूरॉन) को सक्रिय किया जा सकता है और बाद में मोटर मानचित्र की ओर एक फॉरवर्ड मोटर कमांड को सक्रिय करता है, जिसे आर्टिकुलेटरी वेग और स्थिति मानचित्र कहा जाता है। उस मोटर मानचित्र के स्तर पर सक्रिय तंत्रिका प्रतिनिधित्व एक भाषण इकाई की अभिव्यक्ति को निर्धारित करता है, अर्थात। उस भाषण इकाई के उत्पादन के लिए समय अंतराल के दौरान सभी आर्टिकुलेटर (होंठ, जीभ, वेलम, ग्लोटिस) को नियंत्रित करता है। फॉरवर्ड कंट्रोल में सेरिबैलम जैसी सबकोर्टिकल संरचनाएं भी शामिल हैं, जिन्हें यहां विस्तार से मॉडल नहीं किया गया है। एक भाषण इकाई भाषण वस्तुओं की एक मात्रा का प्रतिनिधित्व करती है जिसे एक ही ध्वन्यात्मक श्रेणी को सौंपा जा सकता है। इस प्रकार, प्रत्येक भाषण इकाई को भाषण ध्वनि मानचित्र के भीतर एक विशिष्ट न्यूरॉन द्वारा दर्शाया जाता है, जबकि एक भाषण इकाई की प्राप्ति कुछ मुखर और ध्वनिक परिवर्तनशीलता प्रदर्शित कर सकती है। यह ध्वन्यात्मक परिवर्तनशीलता डी. आई. वी. ए. मॉडल में संवेदी लक्ष्य क्षेत्रों को परिभाषित करने की प्रेरणा है (देखें गुंथर एट अल। 1998)। आर्टिकुलेटरी मॉडलः सोमाटोसेंसरी और श्रवण प्रतिक्रिया जानकारी उत्पन्न करना मोटर मानचित्र के भीतर सक्रियण पैटर्न एक भाषण वस्तु के लिए सभी मॉडल आर्टिकुलेटर (होंठ, जीभ, वेलम, ग्लोटिस) के आंदोलन पैटर्न को निर्धारित करता है। मॉडल को अधिभारित न करने के लिए, तंत्रिका-पेशी प्रणाली का कोई विस्तृत प्रतिरूपण नहीं किया जाता है। मैदा आर्टिकुलेटरी स्पीच सिंथेसाइज़र का उपयोग आर्टिकुलेटर आंदोलनों को उत्पन्न करने के लिए किया जाता है, जो एक समय-भिन्न मुखर पथ रूप की पीढ़ी और प्रत्येक विशेष भाषण वस्तु के लिए ध्वनिक भाषण संकेत की पीढ़ी की अनुमति देता है। आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस के संदर्भ में आर्टिकुलेटरी मॉडल को प्लांट कहा जा सकता है (यानी। प्रणाली, जो मस्तिष्क द्वारा नियंत्रित होती है); यह न्यूरोनल स्पीच प्रोसेसिंग सिस्टम के अवतार के एक हिस्से का प्रतिनिधित्व करती है। अभिव्यक्ति मॉडल संवेदी उत्पादन उत्पन्न करता है जो डी. आई. वी. ए. मॉडल के लिए प्रतिक्रिया जानकारी उत्पन्न करने का आधार है (नीचे देखें प्रतिक्रिया नियंत्रण)। प्रतिक्रिया नियंत्रणः संवेदी लक्ष्य क्षेत्र, राज्य मानचित्र और त्रुटि मानचित्र एक ओर अभिव्यक्ति मॉडल संवेदी जानकारी उत्पन्न करता है, अर्थात। प्रत्येक भाषण इकाई के लिए एक श्रवण अवस्था जिसे श्रवण अवस्था मानचित्र (वितरित प्रतिनिधित्व) के भीतर स्वाभाविक रूप से दर्शाया जाता है, और प्रत्येक भाषण इकाई के लिए एक सोमाटोसेंसरी अवस्था जिसे सोमाटोसेंसरी अवस्था मानचित्र (वितरित प्रतिनिधित्व के साथ-साथ) के भीतर स्वाभाविक रूप से दर्शाया जाता है। श्रवण अवस्था मानचित्र को उच्चतर लौकिक प्रांतस्था में स्थित माना जाता है जबकि सोमाटोसेंसरी अवस्था मानचित्र को अवर पार्श्विका प्रांतस्था में स्थित माना जाता है। दूसरी ओर, भाषण ध्वनि मानचित्र, यदि एक विशिष्ट भाषण इकाई (एकल न्यूरॉन सक्रियण; समयनिष्ठ सक्रियण) के लिए सक्रिय किया जाता है, तो भाषण ध्वनि मानचित्र और श्रवण लक्ष्य क्षेत्र मानचित्र के बीच और भाषण ध्वनि मानचित्र और सोमाटोसेंसरी लक्ष्य क्षेत्र मानचित्र के बीच सिनैप्टिक अनुमानों द्वारा संवेदी जानकारी को सक्रिय करता है। श्रवण और सोमाटोसेंसरी लक्ष्य क्षेत्रों को क्रमशः उच्च-क्रम श्रवण कॉर्टिकल क्षेत्रों और उच्च-क्रम सोमाटोसेंसरी कॉर्टिकल क्षेत्रों में स्थित माना जाता है। ये लक्षित क्षेत्र संवेदी सक्रियण पैटर्न-जो प्रत्येक भाषण इकाई के लिए मौजूद हैं-भाषण अधिग्रहण के दौरान सीखे जाते हैं (अनुकरण प्रशिक्षण द्वारा; नीचे देखें सीखना)। नतीजतन, दो प्रकार की संवेदी जानकारी उपलब्ध होती है यदि एक भाषण इकाई भाषण ध्वनि मानचित्र के स्तर पर सक्रिय होती हैः (i) सीखा गया संवेदी लक्ष्य क्षेत्र (यानी। एक भाषण इकाई के लिए इच्छित संवेदी अवस्था) और (ii) एक विशिष्ट भाषण इकाई के संभवतः अपूर्ण निष्पादन (उच्चारण) के परिणामस्वरूप संवेदी अवस्था सक्रियण पैटर्न (अर्थात। वर्तमान संवेदी स्थिति, उस विशेष भाषण इकाई के वर्तमान उत्पादन और अभिव्यक्ति को दर्शाती है)। दोनों प्रकार की संवेदी जानकारी को संवेदी त्रुटि मानचित्रों में प्रक्षेपित किया जाता है, अर्थात। एक श्रवण त्रुटि मानचित्र के लिए जिसे बेहतर लौकिक प्रांतस्था (जैसे श्रवण अवस्था मानचित्र) में स्थित माना जाता है और एक सोमाटोसेंसरी त्रुटि मानचित्र के लिए जिसे निम्न पार्श्विका प्रांतस्था (जैसे सोमाटोसेंसरी अवस्था मानचित्र) में स्थित माना जाता है (चित्र देखें। 4)। यदि वर्तमान संवेदी अवस्था इच्छित संवेदी अवस्था से विचलित होती है, तो दोनों त्रुटि मानचित्र प्रतिक्रिया आदेश उत्पन्न कर रहे हैं जो मोटर मानचित्र की ओर प्रक्षेपित किए जाते हैं और जो मोटर सक्रियण पैटर्न और बाद में उत्पादन के तहत एक भाषण इकाई की अभिव्यक्ति को सही करने में सक्षम होते हैं। इस प्रकार, कुल मिलाकर, मोटर मानचित्र का सक्रियण पैटर्न न केवल एक भाषण इकाई के लिए सीखी गई एक विशिष्ट फीडफॉरवर्ड कमांड (और भाषण ध्वनि मानचित्र से सिनैप्टिक प्रक्षेपण द्वारा उत्पन्न) से प्रभावित होता है, बल्कि संवेदी त्रुटि मानचित्र के स्तर पर उत्पन्न प्रतिक्रिया कमांड से भी प्रभावित होता है (चित्र देखें। 4)। सीखना (मॉडलिंग भाषण अधिग्रहण) जबकि भाषण प्रसंस्करण के एक तंत्रिका वैज्ञानिक मॉडल की संरचना (चित्र में दी गई है। 4 डी. आई. वी. ए. मॉडल के लिए) मुख्य रूप से विकासवादी प्रक्रियाओं द्वारा निर्धारित किया जाता है, (भाषा-विशिष्ट) ज्ञान के साथ-साथ (भाषा-विशिष्ट) बोलने के कौशल को भाषण अधिग्रहण के दौरान सीखा और प्रशिक्षित किया जाता है। डी. आई. वी. ए. मॉडल के मामले में यह माना जाता है कि नवजात शिशु के पास पहले से ही संरचित (भाषा-विशिष्ट) भाषण ध्वनि मानचित्र उपलब्ध नहीं है। भाषण ध्वनि मानचित्र के भीतर कोई भी न्यूरॉन किसी भी भाषण इकाई से संबंधित नहीं है। बल्कि भाषण ध्वनि मानचित्र के संगठन के साथ-साथ मोटर मानचित्र और संवेदी लक्ष्य क्षेत्र मानचित्रों के लिए अनुमानों की ट्यूनिंग को भाषण अधिग्रहण के दौरान सीखा या प्रशिक्षित किया जाता है। प्रारंभिक भाषण अधिग्रहण के दो महत्वपूर्ण चरणों को डी. आई. वी. ए. दृष्टिकोण में मॉडल किया गया हैः बकबक करके और नकल करके सीखना। बब्लिंग के दौरान संवेदी त्रुटि मानचित्रों और मोटर मानचित्र के बीच सिनैप्टिक अनुमानों को ट्यून किया जाता है। यह प्रशिक्षण अर्ध-यादृच्छिक फीडफॉरवर्ड आदेशों की एक मात्रा उत्पन्न करके किया जाता है, अर्थात। डी. आई. वी. ए. मॉडल "बबल्स"। इन बकबक आदेशों में से प्रत्येक एक "कलात्मक वस्तु" के उत्पादन की ओर ले जाता है, जिसे "पूर्व-भाषाई" के रूप में भी लेबल किया जाता है। गैर-भाषा-विशिष्ट) भाषण आइटम "(अर्थात। आर्टिकुलेटरी मॉडल बैब्लिंग मोटर कमांड के आधार पर एक आर्टिकुलेटरी मूवमेंट पैटर्न उत्पन्न करता है)। इसके बाद, एक ध्वनिक संकेत उत्पन्न होता है। उच्चारण और ध्वनिक संकेत के आधार पर, संवेदी अवस्था मानचित्रों के स्तर पर एक विशिष्ट श्रवण और सोमाटोसेंसरी अवस्था पैटर्न सक्रिय होता है (चित्र देखें। 4) प्रत्येक (पूर्व-भाषाई) भाषण वस्तु के लिए। इस बिंदु पर डी. आई. वी. ए. मॉडल में विभिन्न भाषण वस्तुओं के लिए संवेदी और संबंधित मोटर सक्रियण पैटर्न उपलब्ध है, जो मॉडल को संवेदी त्रुटि मानचित्रों और मोटर मानचित्र के बीच सिनैप्टिक अनुमानों को ट्यून करने में सक्षम बनाता है। इस प्रकार, डी. आई. वी. ए. मॉडल बकबक के दौरान प्रतिक्रिया आदेश सीखता है (अर्थात। एक विशिष्ट संवेदी इनपुट के लिए एक उचित (प्रतिक्रिया) मोटर कमांड का उत्पादन कैसे करें)। अनुकरण अनुकरण के दौरान डी. आई. वी. ए. मॉडल अपने भाषण ध्वनि मानचित्र को व्यवस्थित करता है और भाषण ध्वनि मानचित्र और मोटर मानचित्र के बीच सिनैप्टिक प्रक्षेपणों को ट्यून करता है। फॉरवर्ड मोटर कमांड की ट्यूनिंग-साथ ही भाषण ध्वनि मानचित्र और संवेदी लक्ष्य क्षेत्रों के बीच सिनैप्टिक अनुमान (चित्र देखें। 4)। अनुकरण प्रशिक्षण मॉडल को भाषा-विशिष्ट भाषण इकाइयों की प्राप्ति का प्रतिनिधित्व करने वाले ध्वनिक भाषण संकेतों की मात्रा को उजागर करके किया जाता है (जैसे। पृथक भाषण ध्वनियाँ, शब्दांश, शब्द, लघु वाक्यांश)। भाषण ध्वनि मानचित्र और श्रवण लक्ष्य क्षेत्र मानचित्र के बीच सिनैप्टिक अनुमानों की ट्यूनिंग भाषण ध्वनि मानचित्र के एक न्यूरॉन को उस भाषण वस्तु के ध्वन्यात्मक प्रतिनिधित्व के लिए निर्धारित करके और उस भाषण वस्तु के श्रवण प्रतिनिधित्व के साथ जोड़कर की जाती है, जो श्रवण लक्ष्य क्षेत्र मानचित्र पर सक्रिय होता है। श्रवण क्षेत्र (अर्थात। एक भाषण इकाई की श्रवण परिवर्तनशीलता का एक विनिर्देश) होता है, क्योंकि एक विशिष्ट भाषण इकाई (यानी। एक विशिष्ट ध्वन्यात्मक प्रतिनिधित्व) को कई (थोड़ा) अलग-अलग ध्वनिक (श्रवण) अनुभवों द्वारा महसूस किया जा सकता है (भाषण वस्तु और भाषण इकाई के बीच के अंतर के लिए ऊपर देखें, फीडफॉरवर्ड नियंत्रण)। भाषण ध्वनि मानचित्र और मोटर मानचित्र के बीच सिनैप्टिक प्रक्षेपणों की ट्यूनिंग (यानी। फॉरवर्ड मोटर कमांड की ट्यूनिंग) प्रतिक्रिया कमांड की सहायता से पूरी की जाती है, क्योंकि संवेदी त्रुटि मानचित्र और मोटर मानचित्र के बीच के अनुमान पहले से ही बैब्लिंग प्रशिक्षण के दौरान ट्यून किए गए थे (ऊपर देखें)। इस प्रकार डी. आई. वी. ए. मॉडल एक उचित फीडफॉरवर्ड मोटर कमांड खोजने का प्रयास करके एक श्रवण भाषण वस्तु की "नकल" करने की कोशिश करता है। इसके बाद, मॉडल परिणामी संवेदी उत्पादन (उस प्रयास की अभिव्यक्ति के बाद वर्तमान संवेदी स्थिति) की तुलना उस भाषण वस्तु के लिए पहले से ही सीखा गया श्रवण लक्ष्य क्षेत्र (इच्छित संवेदी स्थिति) के साथ करता है। फिर मॉडल श्रवण प्रतिक्रिया प्रणाली के श्रवण त्रुटि मानचित्र से उत्पन्न वर्तमान प्रतिक्रिया मोटर कमांड द्वारा वर्तमान फीडफॉरवर्ड मोटर कमांड को अपडेट करता है। इस प्रक्रिया को कई बार (कई बार) दोहराया जा सकता है। डी. आई. वी. ए. मॉडल प्रयास करने के प्रयास से वर्तमान और इच्छित श्रवण अवस्था के बीच घटते श्रवण अंतर के साथ भाषण वस्तु का उत्पादन करने में सक्षम है। अनुकरण के दौरान डी. आई. वी. ए. मॉडल भाषण ध्वनि मानचित्र से सोमाटोसेंसरी लक्ष्य क्षेत्र मानचित्र तक सिनैप्टिक अनुमानों को ट्यून करने में भी सक्षम है, क्योंकि प्रत्येक नया अनुकरण प्रयास भाषण वस्तु की एक नई अभिव्यक्ति पैदा करता है और इस प्रकार एक सोमाटोसेंसरी अवस्था पैटर्न उत्पन्न करता है जो उस भाषण वस्तु के ध्वन्यात्मक प्रतिनिधित्व से जुड़ा होता है। विक्षोभ प्रयोग एफ1 का वास्तविक समय विक्षोभः श्रवण प्रतिक्रिया का प्रभाव जबकि भाषण अधिग्रहण के दौरान श्रवण प्रतिक्रिया सबसे महत्वपूर्ण है, यह कम सक्रिय हो सकता है यदि मॉडल ने प्रत्येक भाषण इकाई के लिए एक उचित फीडफॉरवर्ड मोटर कमांड सीखा हो। लेकिन यह दिखाया गया है कि श्रवण संबंधी गड़बड़ी के मामले में श्रवण संबंधी प्रतिक्रिया को दृढ़ता से सक्रिय करने की आवश्यकता है (जैसे। एक फॉर्मेंट आवृत्ति को स्थानांतरित करना, टूरविल एट अल। 2005)। यह दृश्य गड़बड़ी के दौरान आंदोलनों तक पहुंचने पर दृश्य प्रतिक्रिया के मजबूत प्रभाव के साथ तुलनीय है (जैसे। प्रिज्म के माध्यम से देखकर वस्तुओं के स्थान को बदलना)। जबड़े का अप्रत्याशित अवरोधः सोमाटोसेंसरी प्रतिक्रिया का प्रभाव श्रवण प्रतिक्रिया की तुलना में, सोमाटोसेंसरी प्रतिक्रिया को भी भाषण उत्पादन के दौरान दृढ़ता से सक्रिय किया जा सकता है, उदाहरण के लिए। जबड़े के अप्रत्याशित रूप से अवरुद्ध होने के मामले में (टूरविल एट अल। 2005)। भाषण प्रसंस्करण के तंत्रिका-संगणकीय प्रतिरूपण में एक और दृष्टिकोण बर्न्ड जे. क्रोगर और उनके समूह द्वारा आर. डब्ल्यू. टी. एच. आचेन विश्वविद्यालय, जर्मनी (क्रोगर एट अल। 2014, क्रोगर एट अल। 2009, क्रोगर एट अल। 2011)। ए. सी. टी. मॉडल बड़े हिस्सों में डी. आई. वी. ए. मॉडल के अनुरूप है। ए. सी. टी. मॉडल "एक्शन रिपॉजिटरी" पर केंद्रित है (अर्थात। सेंसरिमोटर बोलने के कौशल के लिए भंडार, मानसिक पाठ्यक्रम के साथ तुलनीय, लेवल और व्हील्डन 1994 देखें), जिसे डी. आई. वी. ए. मॉडल में विस्तार से नहीं लिखा गया है। इसके अलावा, ए. सी. टी. मॉडल स्पष्ट रूप से मोटर योजनाओं के एक स्तर का परिचय देता है, अर्थात। भाषण वस्तुओं के उत्पादन के लिए एक उच्च-स्तरीय मोटर विवरण (मोटर लक्ष्य, मोटर प्रांतस्था देखें)। ए. सी. टी. मॉडल-किसी भी तंत्रिका-संगणकीय मॉडल की तरह-कुछ हद तक अटकलबाजी बना हुआ है। ए. सी. टी. मॉडल का संगठन या संरचना चित्र में दी गई है। 5. भाषण उत्पादन के लिए, ACT मॉडल एक भाषण वस्तु (ध्वन्यात्मक मानचित्र) के ध्वन्यात्मक प्रतिनिधित्व के सक्रियण के साथ शुरू होता है। एक लगातार शब्दांश के मामले में, ध्वन्यात्मक मानचित्र के स्तर पर एक सह-सक्रियण होता है, जिससे संवेदी अवस्था मानचित्रों के स्तर पर इच्छित संवेदी अवस्था का एक और सह-सक्रियण होता है और मोटर योजना मानचित्र के स्तर पर एक मोटर योजना अवस्था का सह-सक्रियण होता है। एक दुर्लभ शब्दांश के मामले में, एक मोटर योजना के लिए एक प्रयास उस भाषण वस्तु के लिए मोटर योजना मॉड्यूल द्वारा ध्वन्यात्मक मानचित्र के माध्यम से ध्वन्यात्मक समान भाषण वस्तुओं के लिए मोटर योजनाओं को सक्रिय करके उत्पन्न किया जाता है (क्रोगर एट अल देखें। 2011)। मोटर प्लान या वोकल ट्रैक्ट एक्शन स्कोर में अस्थायी रूप से ओवरलैपिंग वोकल ट्रैक्ट एक्शन शामिल हैं, जिन्हें प्रोग्राम किया जाता है और बाद में मोटर प्रोग्रामिंग, निष्पादन और नियंत्रण मॉड्यूल द्वारा निष्पादित किया जाता है। इस मॉड्यूल को (इच्छित) मोटर योजना के सही निष्पादन को नियंत्रित करने के लिए वास्तविक समय की सोमाटोसेंसरी प्रतिक्रिया जानकारी मिलती है। मोटर प्रोग्रामिंग प्राथमिक मोटर मानचित्र के स्तर पर सक्रियण पैटर्न की ओर ले जाती है और बाद में न्यूरोमस्कुलर प्रसंस्करण को सक्रिय करती है। मोटोन्यूरॉन सक्रियण पैटर्न मांसपेशियों की ताकत और बाद में सभी मॉडल आर्टिकुलेटर (होंठ, जीभ, वेलम, ग्लोटिस) के आंदोलन पैटर्न उत्पन्न करते हैं। ध्वनिक भाषण संकेत उत्पन्न करने के लिए बिरखोल्ज़ 3डी आर्टिकुलेटरी सिंथेसाइज़र का उपयोग किया जाता है। संवेदी पूर्वसंसाधन मॉड्यूल के माध्यम से सोमाटोसेंसरी और श्रवण प्रतिक्रिया जानकारी उत्पन्न करने के लिए आर्टिकुलेटरी और ध्वनिक प्रतिक्रिया संकेतों का उपयोग किया जाता है, जिसे श्रवण और सोमाटोसेंसरी मानचित्र की ओर आगे बढ़ाया जाता है। संवेदी-ध्वन्यात्मक प्रसंस्करण मॉड्यूल के स्तर पर, श्रवण और सोमाटोसेंसरी जानकारी अल्पकालिक स्मृति और बाहरी संवेदी संकेत (ई. एस., चित्र। 5, जो संवेदी प्रतिक्रिया लूप के माध्यम से सक्रिय होते हैं) की तुलना पहले से ही प्रशिक्षित संवेदी संकेतों (टी. एस., चित्र। 5, जो ध्वन्यात्मक मानचित्र के माध्यम से सक्रिय होते हैं)। श्रवण और सोमाटोसेंसरी त्रुटि संकेत उत्पन्न किए जा सकते हैं यदि बाहरी और इच्छित (प्रशिक्षित) संवेदी संकेत उल्लेखनीय रूप से अलग हैं (सी. एफ. डी. वी. ए. मॉडल)। चित्र में हल्का हरा क्षेत्र। 5 उन तंत्रिका मानचित्रों और प्रसंस्करण मॉड्यूल को इंगित करता है, जो एक शब्दांश को एक पूरी इकाई के रूप में संसाधित करते हैं (विशिष्ट प्रसंस्करण समय खिड़की लगभग 100 एमएस और अधिक)। इस प्रसंस्करण में संवेदी-संवेदी प्रसंस्करण मॉड्यूल और सीधे जुड़े मोटर योजना राज्य मानचित्र के भीतर ध्वन्यात्मक मानचित्र और सीधे जुड़े संवेदी अवस्था मानचित्र शामिल हैं, जबकि प्राथमिक मोटर मानचित्र के साथ-साथ (प्राथमिक) श्रवण और (प्राथमिक) सोमाटोसेंसरी मानचित्र प्रक्रिया छोटी समय खिड़कियां (एसीटी मॉडल में लगभग 10 एमएस) होती है। ए. सी. टी. मॉडल के भीतर तंत्रिका मानचित्रों का काल्पनिक कॉर्टिकल स्थान चित्र में दिखाया गया है। 6. प्राथमिक मोटर और प्राथमिक संवेदी मानचित्रों के काल्पनिक स्थान मैजेंटा में दिए गए हैं, मोटर योजना अवस्था मानचित्र और संवेदी अवस्था मानचित्रों के काल्पनिक स्थान (संवेदी-ध्वन्यात्मक प्रसंस्करण मॉड्यूल के भीतर, डी. आई. वी. ए. में त्रुटि मानचित्रों की तुलना में) नारंगी रंग में दिए गए हैं, और प्रतिबिंबित ध्वन्यात्मक मानचित्र के लिए काल्पनिक स्थान लाल रंग में दिए गए हैं। दोहरा तीर न्यूरोनल मानचित्रण को इंगित करता है। तंत्रिका मानचित्रण तंत्रिका मानचित्रों को जोड़ते हैं, जो एक दूसरे से बहुत दूर नहीं हैं (ऊपर देखें)। ध्वन्यात्मक मानचित्र के दो प्रतिबिंबित स्थान एक तंत्रिका मार्ग (ऊपर देखें) के माध्यम से जुड़े हुए हैं, जिससे ध्वन्यात्मक मानचित्र के दोनों अनुभवों के लिए वर्तमान सक्रियण पैटर्न का (सरल) एक-से-एक दर्पण होता है। ध्वन्यात्मक मानचित्र के दो स्थानों के बीच इस तंत्रिका मार्ग को फासिकुलस आर्कुएटस का एक हिस्सा माना जाता है (एएफ, चित्र देखें। 5 और चित्र। 6)। बोलने की धारणा के लिए, मॉडल एक बाहरी ध्वनिक संकेत (जैसे। एक बाहरी वक्ता द्वारा निर्मित)। यह संकेत पूर्व-संसाधित होता है, श्रवण मानचित्र को पार करता है, और श्रवण-ध्वन्यात्मक प्रसंस्करण मॉड्यूल के स्तर पर प्रत्येक शब्दांश या शब्द के लिए एक सक्रियण पैटर्न की ओर ले जाता है (ई. एस.: बाहरी संकेत, चित्र देखें। 5)। भाषण धारणा का वेंट्रल पथ (हिकॉक और पोप्पेल 2007 देखें) सीधे एक शाब्दिक वस्तु को सक्रिय करेगा, लेकिन ACT में लागू नहीं किया गया है। बल्कि, ए. सी. टी. में एक ध्वन्यात्मक अवस्था का सक्रियण ध्वन्यात्मक मानचित्र के माध्यम से होता है और इस प्रकार उस भाषण वस्तु के लिए मोटर प्रतिनिधित्वों का सह-सक्रियण हो सकता है (यानी। भाषण धारणा का पृष्ठीय मार्ग; ibid.)। एक्शन रिपॉजिटरी मोटर प्लान स्टेट मैप, सेंसरी स्टेट मैप (सेंसरी-फोनेटिक प्रोसेसिंग मॉड्यूल के भीतर होने वाले), और फोनेमिक (स्टेट) मैप के साथ मिलकर एक्शन रिपॉजिटरी बनाता है। ध्वन्यात्मक मानचित्र को ए. सी. टी. में एक स्व-व्यवस्थित तंत्रिका मानचित्र के रूप में लागू किया जाता है और विभिन्न भाषण वस्तुओं को इस मानचित्र के भीतर विभिन्न न्यूरॉन्स द्वारा दर्शाया जाता है (समयनिष्ठ या स्थानीय प्रतिनिधित्व, ऊपर देखें तंत्रिका प्रतिनिधित्व)। ध्वन्यात्मक मानचित्र तीन प्रमुख विशेषताओं को प्रदर्शित करता हैः एक ध्वन्यात्मक अवस्था के लिए ध्वन्यात्मक मानचित्र के भीतर एक से अधिक ध्वन्यात्मक अनुभूति हो सकती है (चित्र में ध्वन्यात्मक लिंक भार देखें। 7: उदा. शब्दांश/डीः एम/को ध्वन्यात्मक मानचित्र के भीतर तीन न्यूरॉन्स द्वारा दर्शाया जाता है) ध्वन्यात्मक प्रतिलिपिः ध्वन्यात्मक मानचित्र विभिन्न ध्वन्यात्मक विशेषताओं के संबंध में भाषण वस्तुओं का एक क्रम प्रदर्शित करता है (चित्र में ध्वन्यात्मक लिंक भार देखें। 7. तीन उदाहरण हैंः (i) शब्दांश/p @/,/t @/, और/k @/ध्वन्यात्मक मानचित्र के भीतर बाईं ओर ऊपर की ओर क्रम में होते हैं; (ii) शब्दांश-प्रारंभिक प्लोसिव ध्वन्यात्मक मानचित्र के ऊपरी बाएँ भाग में होते हैं जबकि शब्दांश प्रारंभिक फ्रिकेटिव निचले दाएँ आधे में होते हैं; (iii) सीवी शब्दांश और सीवीसी शब्दांश भी ध्वन्यात्मक मानचित्र के विभिन्न क्षेत्रों में होते हैं।) ध्वन्यात्मक मानचित्र हाइपरमॉडल या मल्टीमॉडल हैः ध्वन्यात्मक मानचित्र के स्तर पर एक ध्वन्यात्मक वस्तु का सक्रियण (i) एक ध्वन्यात्मक अवस्था को सक्रिय करता है (चित्र में ध्वन्यात्मक लिंक भार देखें। 7), (ii) मोटर योजना अवस्था (चित्र में मोटर योजना लिंक भार देखें। 7), (iii) एक श्रवण अवस्था (चित्र में श्रवण लिंक भार देखें। 7), और (iv) एक सोमाटोसेंसरी अवस्था (चित्र में नहीं दिखाया गया है। 7)। इन सभी अवस्थाओं को ध्वन्यात्मक मानचित्र के भीतर प्रत्येक न्यूरॉन के बीच सिनैप्टिक लिंक भार को ट्यून करके भाषण अधिग्रहण के दौरान सीखा या प्रशिक्षित किया जाता है, जो एक विशेष ध्वन्यात्मक स्थिति और संबंधित मोटर योजना और संवेदी स्थिति मानचित्रों के भीतर सभी न्यूरॉन्स का प्रतिनिधित्व करता है (चित्र भी देखें। 3)। ध्वन्यात्मक मानचित्र ए. सी. टी. मॉडल के भीतर क्रिया-धारणा-लिंक को लागू करता है (चित्र भी देखें। 5 और चित्र। 6: फ्रंटल लोब में और टेम्पोरल लोब और पैरिटल लोब के प्रतिच्छेदन पर ध्वन्यात्मक मानचित्र का दोहरा तंत्रिका प्रतिनिधित्व)। मोटर योजना एक मोटर योजना भाषण वस्तुओं के उत्पादन और अभिव्यक्ति के लिए एक उच्च स्तरीय मोटर विवरण है (मोटर लक्ष्य, मोटर कौशल, कलात्मक ध्वन्यात्मकता, कलात्मक ध्वन्यात्मकता देखें)। हमारे न्यूरोकंप्यूटेशनल मॉडल एक्ट में एक मोटर प्लान को वोकल ट्रैक्ट एक्शन स्कोर के रूप में निर्धारित किया जाता है। वोकल ट्रैक्ट एक्शन स्कोर मात्रात्मक रूप से वोकल ट्रैक्ट एक्शन की संख्या (जिसे आर्टिकुलेटरी जेस्चर भी कहा जाता है) को निर्धारित करता है, जिसे एक भाषण आइटम बनाने के लिए सक्रिय करने की आवश्यकता होती है, उनकी अनुभूति और अवधि की डिग्री, और सभी वोकल ट्रैक्ट एक्शन का अस्थायी संगठन एक भाषण आइटम का निर्माण करता है (वोकल ट्रैक्ट एक्शन स्कोर के विस्तृत विवरण के लिए देखें उदाहरण के लिए। क्रोगर और बिरखोल्ज़ 2007)। प्रत्येक मुखर पथ क्रिया (कलात्मक हाव-भाव) का विस्तृत बोध सभी मुखर पथ क्रियाओं के लौकिक संगठन पर निर्भर करता है जो एक भाषण वस्तु का निर्माण करते हैं और विशेष रूप से उनके लौकिक ओवरलैप पर। इस प्रकार एक भाषण वस्तु के भीतर प्रत्येक मुखर पथ क्रिया का विस्तृत अहसास हमारे तंत्रिका-संगणकीय मॉडल अधिनियम में मोटर योजना स्तर के नीचे निर्दिष्ट किया गया है (क्रोगर एट अल देखें। 2011)। संवेदी-चालक और संज्ञानात्मक पहलुओं को एकीकृत करनाः क्रिया भंडार और मानसिक शब्दकोश का संयोजन भाषण प्रसंस्करण के ध्वन्यात्मक या संवेदी-चालक मॉडल (जैसे डी. आई. वी. ए. या ए. सी. टी.) की एक गंभीर समस्या यह है कि भाषण अधिग्रहण के दौरान ध्वन्यात्मक मानचित्र का विकास प्रतिरूपित नहीं है। इस समस्या का एक संभावित समाधान भाषण अधिग्रहण की शुरुआत में स्पष्ट रूप से एक ध्वन्यात्मक मानचित्र पेश किए बिना कार्रवाई भंडार और मानसिक शब्दकोश का प्रत्यक्ष संयोजन हो सकता है (यहां तक कि अनुकरण प्रशिक्षण की शुरुआत में भी; क्रोगर एट अल देखें। 2011 पालादीन जर्नल ऑफ़ बिहेवियरल रोबोटिक्स)। प्रयोगः भाषण अधिग्रहण सभी तंत्रिका वैज्ञानिक या तंत्रिका संगणकीय दृष्टिकोणों के लिए एक बहुत ही महत्वपूर्ण मुद्दा संरचना और ज्ञान को अलग करना है। जबकि मॉडल की संरचना (अर्थात। मानव न्यूरोनल नेटवर्क का, जो भाषण को संसाधित करने के लिए आवश्यक है) मुख्य रूप से विकासवादी प्रक्रियाओं द्वारा निर्धारित किया जाता है, ज्ञान मुख्य रूप से सीखने की प्रक्रियाओं द्वारा भाषण अधिग्रहण के दौरान एकत्र किया जाता है। (i) पाँच स्वर प्रणाली/i, e, a, o, u/(क्रोगर एट अल देखें) सीखने के लिए मॉडल ACT के साथ विभिन्न शिक्षण प्रयोग किए गए थे। 2009), (ii) एक छोटी व्यंजन प्रणाली (स्वरित प्लोसिव/बी, डी, जी/सभी पांच स्वरों के साथ संयोजन में जो पहले सी. वी. अक्षरों (आई. बी. आई. डी.) के रूप में प्राप्त किए गए थे। ), (iii) एक छोटी मॉडल भाषा जिसमें पाँच-स्वर प्रणाली शामिल है, जिसमें स्वर और गैर-स्वर वाले स्वर/बी, डी, जी, पी, टी, के/, नाक/एम, एन/और पार्श्व/एल/और तीन शब्दांश प्रकार (वी, सीवी, और सी. सी. वी) शामिल हैं (क्रोगर एट अल देखें। 2011) और (iv) 6 साल के बच्चे के लिए मानक जर्मन के 200 सबसे अधिक बार बोलने वाले शब्दांश (क्रोगर एट अल देखें। 2011)। सभी मामलों में, विभिन्न ध्वन्यात्मक विशेषताओं के संबंध में ध्वन्यात्मक वस्तुओं का एक क्रम देखा जा सकता है। प्रयोगः बोलने की धारणा इस तथ्य के बावजूद कि अपने पहले के संस्करणों में एसीटी मॉडल को एक शुद्ध भाषण उत्पादन मॉडल (भाषण अधिग्रहण सहित) के रूप में डिज़ाइन किया गया था, मॉडल भाषण धारणा की महत्वपूर्ण बुनियादी घटनाओं को प्रदर्शित करने में सक्षम है, अर्थात। श्रेणीगत धारणा और मैकगर्क प्रभाव। श्रेणीगत धारणा के मामले में, मॉडल यह प्रदर्शित करने में सक्षम है कि स्वरों की तुलना में प्लोसिव के मामले में श्रेणीगत धारणा अधिक मजबूत है (क्रोगर एट अल देखें। 2009)। इसके अलावा, मॉडल एसीटी मैकगर्क प्रभाव को प्रदर्शित करने में सक्षम था, यदि ध्वन्यात्मक मानचित्र के स्तर के न्यूरॉन्स के अवरोध का एक विशिष्ट तंत्र लागू किया गया था (क्रोगर और कन्नम्पुझा 2008 देखें)। स्पीच प्रोडक्शन स्पीच परसेप्शन कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस आर्टिक्युलेटरी सिंथेसिस ऑडिटरी फीडबैक रेफेरेंस भी देखें। बाधाओं के साथ एक इष्टतम तंत्रिका-नेटवर्क-आधारित आंतरिक मॉडल के माध्यम से एक भाषण रोबोट का नियंत्रण। रोबोटिक्स पर आई. ई. ई. ई. लेनदेन, वॉल्यूम। 26, नहीं। 1, पीपी। 142-159, फरवरी 2010। कम्प्यूटेशनल तंत्रिका विज्ञान भाषण प्रसंस्करण