Imagined speech
कल्पित भाषण (जिसे मूक भाषण, गुप्त भाषण, आंतरिक भाषण भी कहा जाता है, या, चिकित्सकों द्वारा उपयोग की जाने वाली मूल लैटिन शब्दावली में, एंडोफैसिया) ध्वनि के रूप में सोच रहा है-अपनी आवाज़ को चुपचाप सुनना, बिना किसी भी चरम सीमा जैसे कि होंठ, जीभ या हाथों की जानबूझकर गति के। तार्किक रूप से, भाषा के उद्भव के बाद से काल्पनिक भाषण संभव रहा है, हालांकि, यह घटना इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफ (ई. ई. जी.) डेटा के साथ-साथ वैकल्पिक गैर-आक्रामक, मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस (बी. सी. आई.) उपकरणों का उपयोग करके प्राप्त डेटा के भीतर संकेत प्रसंस्करण और पहचान के माध्यम से इसकी जांच से जुड़ी हुई है। 2008 में, यूएस डिफेंस एडवांस्ड रिसर्च प्रोजेक्ट्स एजेंसी (DARPA) ने सिंथेटिक टेलीपैथी के लिए एक नींव प्रदान करने के इरादे से कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय (इरविन) को $4 मिलियन का अनुदान प्रदान किया। डी. ए. आर. पी. ए. के अनुसार, यह परियोजना "तंत्रिका संकेत विश्लेषण के माध्यम से मुखर भाषण के उपयोग के बिना युद्ध के मैदान में उपयोगकर्ता-से-उपयोगकर्ता संचार की अनुमति देगी। मुखर डोरियों में विद्युत आवेग भेजने से पहले मस्तिष्क शब्द-विशिष्ट संकेत उत्पन्न करता है। इन काल्पनिक भाषण संकेतों का विश्लेषण किया जाएगा और गुप्त व्यक्ति-से-व्यक्ति संचार की अनुमति देने वाले अलग-अलग शब्दों में अनुवाद किया जाएगा। अपनी "इम्पॉसिबल लैंग्वेजेज" (2016) में एंड्रिया मोरो ने "विचारों की ध्वनि" और भाषाविज्ञान इकाइयों और काल्पनिक भाषण के बीच संबंधों पर चर्चा की है, जो मुख्य रूप से मगरासी और अन्य लोगों पर आधारित है। (2015) "भाषा निर्माण के दौरान उच्च भाषा क्षेत्रों में ध्वनि प्रतिनिधित्व"। डी. ए. आर. पी. ए. के कार्यक्रम की रूपरेखा के तीन प्रमुख लक्ष्य हैंः अलग-अलग शब्दों के लिए अद्वितीय ई. ई. जी. पैटर्न की पहचान करने का प्रयास करना यह सुनिश्चित करने के लिए कि ये पैटर्न व्यापक उपकरण प्रशिक्षण से बचने के लिए अलग-अलग उपयोगकर्ताओं के लिए सामान्य हैं एक प्रोटोटाइप का निर्माण करना जो संकेतों को डिकोड करेगा और उन्हें एक सीमित सीमा पर संचारित करेगा पहचान विधियाँ विषयों के मूक भाषण का विश्लेषण करने की प्रक्रिया विषयों की मस्तिष्क तरंगों को रिकॉर्ड करने से बनी होती है, और फिर डेटा को संसाधित करने और विषयों के गुप्त भाषण की सामग्री को निर्धारित करने के लिए एक कंप्यूटर का उपयोग करना। रिकार्डिंग विषय तंत्रिका पैटर्न (मस्तिष्क तरंग) को बी. सी. आई. उपकरणों का उपयोग करके दर्ज किया जा सकता है; वर्तमान में, गैर-आक्रामक उपकरणों, विशेष रूप से ई. ई. जी. का उपयोग, आक्रामक और आंशिक रूप से आक्रामक प्रकारों की तुलना में शोधकर्ताओं के लिए अधिक रुचि का विषय है। ऐसा इसलिए है क्योंकि गैर-आक्रामक प्रकार स्वास्थ्य के लिए कम से कम जोखिम पैदा करते हैं; ई. ई. जी. ने सबसे अधिक रुचि आकर्षित की है क्योंकि वे कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एफ. एम. आर. आई.), एक अन्य सामान्य रूप से उपयोग किए जाने वाले गैर-आक्रामक बी. सी. आई. की तुलना में बहुत कम जटिल उपकरण होने के अलावा सबसे अधिक उपयोगकर्ता-अनुकूल दृष्टिकोण प्रदान करते हैं। गैर-इनवेसिव डेटा को संसाधित करने का पहला कदम आंखों की गति और पलक झपकाने जैसी कलाकृतियों के साथ-साथ अन्य इलेक्ट्रोमायोग्राफिक गतिविधि को हटाना है। कलाकृतियों को हटाने के बाद, काल्पनिक भाषण सामग्री में कच्चे डेटा का अनुवाद करने के लिए एल्गोरिदम की एक श्रृंखला का उपयोग किया जाता है। प्रसंस्करण भी वास्तविक समय में होने का इरादा है-जानकारी को उसी तरह संसाधित किया जाता है जैसे इसे रिकॉर्ड किया जाता है, जो विषय की कल्पना के अनुसार सामग्री को लगभग एक साथ देखने की अनुमति देता है। संभवतः डिकोडिंग, "ध्वनि के रूप में सोचना" श्रवण और भाषा क्षेत्रों की भर्ती करता है जिनके सक्रियण प्रोफाइल को पर्याप्त प्रसंस्करण के साथ ई. ई. जी. से निकाला जा सकता है। लक्ष्य इन संकेतों को एक टेम्पलेट से जोड़ना है जो "व्यक्ति किस बारे में सोच रहा है" का प्रतिनिधित्व करता है। उदाहरण के लिए यह टेम्पलेट ध्वनि के अनुरूप ध्वनिक लिफाफा (ऊर्जा) समय-श्रृंखला हो सकता है यदि इसे भौतिक रूप से उच्चारित किया जाता है। ई. ई. जी. से लेकर उत्तेजना तक इस तरह का रैखिक मानचित्रण तंत्रिका डिकोडिंग का एक उदाहरण है। हालाँकि, एक बड़ी समस्या यह है कि एक ही संदेश में विभिन्न भौतिक स्थितियों (वक्ता या शोर, उदाहरण के लिए) में कई भिन्नताएँ हो सकती हैं। इसलिए किसी के पास एक ही EEG संकेत हो सकता है, लेकिन यह अनिश्चित है, कम से कम ध्वनिक शब्दों में, इसे किस उत्तेजना में मैप करना है। इससे संबंधित डिकोडर को प्रशिक्षित करना मुश्किल हो जाता है। इसके बजाय संदेश के उच्च-क्रम ('भाषाई') प्रतिनिधित्व का उपयोग करके इस प्रक्रिया से संपर्क किया जा सकता है। इस तरह के प्रतिनिधित्वों के मानचित्रण गैर-रैखिक हैं और बहुत अधिक संदर्भ-निर्भर हो सकते हैं, इसलिए आगे के शोध की आवश्यकता हो सकती है। फिर भी, यह ज्ञात है कि एक 'ध्वनिक' रणनीति को अभी भी एक 'टेम्पलेट' को पूर्व-निर्धारित करके श्रोता को यह बताकर बनाए रखा जा सकता है कि वास्तव में किस संदेश के बारे में सोचना है, भले ही निष्क्रिय रूप से, और एक गैर-स्पष्ट रूप में। इन परिस्थितियों में यदि श्रोता को ध्वनि के रूप में सोचने के लिए प्रेरित किया जाता है तो तंत्रिका समय-श्रृंखलाओं से भाषण संदेश के ध्वनिक लिफाफे को आंशिक रूप से डिकोड करना संभव है। चुनौती अन्य काल्पनिक क्रियाओं का पता लगाने में, जैसे कि काल्पनिक शारीरिक गतिविधियाँ, एक गोलार्ध में दूसरे की तुलना में मस्तिष्क की अधिक गतिविधि होती है। असममित गतिविधि की यह उपस्थिति विषय की कल्पित क्रिया की पहचान करने में एक प्रमुख सहायता के रूप में कार्य करती है। कल्पित भाषण का पता लगाने में, गतिविधि के समान स्तर आमतौर पर बाएं और दाएं दोनों गोलार्धों में एक साथ होते हैं। पार्श्वीकरण की यह कमी इस प्रकार के तंत्रिका संकेतों का विश्लेषण करने में एक महत्वपूर्ण चुनौती को दर्शाती है। एक अन्य अनूठी चुनौती रिकॉर्ड किए गए डेटा में अपेक्षाकृत कम संकेत-से-शोर अनुपात (एस. एन. आर.) है। एक एस. एन. आर. एक ही सेट में मौजूद मनमाने या बेकार संकेतों की मात्रा की तुलना में डेटा सेट में पाए जाने वाले सार्थक संकेतों की मात्रा का प्रतिनिधित्व करता है। ई. ई. जी. डेटा में मौजूद कलाकृतियाँ शोर के कई महत्वपूर्ण स्रोतों में से एक हैं। मामलों को और जटिल बनाने के लिए, विषयों के बीच ई. ई. जी. इलेक्ट्रोड का सापेक्ष स्थान अलग-अलग होगा। ऐसा इसलिए है क्योंकि लोगों के सिर के शारीरिक विवरण अलग-अलग होंगे; इसलिए, दर्ज किए गए संकेत प्रत्येक विषय में अलग-अलग होंगे, चाहे व्यक्ति-विशिष्ट काल्पनिक भाषण विशेषताएँ कुछ भी हों। ये भी देखें संदर्भ इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी न्यूरोफिजियोलॉजी इलेक्ट्रोडायग्नोसिस ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेसिंग साइकियाट्रिक असेसमेंट इमर्जिंग टेक्नोलॉजीज थॉट स्पीच