Neurocomputational speech processing
نیورو کمپیوٹیشنل اسپیچ پروسیسنگ تقریر کی پیداوار اور تقریر کے ادراک کے قدرتی نیورونل عمل کا حوالہ دیتے ہوئے تقریر کی تیاری اور تقریر کے ادراک کا کمپیوٹر تخروپن ہے، جیسا کہ وہ انسانی اعصابی نظام (مرکزی اعصابی نظام اور پردیی اعصابی نظام) میں پائے جاتے ہیں۔ یہ موضوع نیورو سائنس اور کمپیوٹیشنل نیورو سائنس پر مبنی ہے۔ جائزہ اسپیچ پروسیسنگ کے نیورو کمپیوٹیشنل ماڈل پیچیدہ ہیں۔ وہ کم از کم ایک علمی حصہ، ایک موٹر حصہ اور ایک حسی حصے پر مشتمل ہوتے ہیں۔ اسپیچ پروسیسنگ کے نیورو کمپیوٹیشنل ماڈل کا علمی یا لسانی حصہ نیورل ایکٹیویشن یا اسپیچ پروڈکشن کی طرف صوتی نمائندگی کی نسل پر مشتمل ہوتا ہے (مثال کے طور پر۔ آرڈی رویلوفس کے تیار کردہ لیولٹ ماڈل کا نیورو کمپیوٹیشنل اور توسیعی ورژن: WEAVER + + کے ساتھ ساتھ زبانی ادراک یا تقریر کی فہم کی طرف سے کسی ارادے یا معنی کی نیورل ایکٹیویشن یا نسل۔ اسپیچ پروسیسنگ کے نیورو کمپیوٹیشنل ماڈل کا موٹر حصہ اسپیچ آئٹم کی صوتیاتی نمائندگی سے شروع ہوتا ہے، موٹر پلان کو چالو کرتا ہے اور اس مخصوص اسپیچ آئٹم کے اظہار کے ساتھ ختم ہوتا ہے (یہ بھی دیکھیں: آرکیٹولیٹری فونٹکس)۔ اسپیچ پروسیسنگ کے نیورو کمپیوٹیشنل ماڈل کا حسی حصہ اسپیچ آئٹم (صوتی اسپیچ سگنل) کے صوتی سگنل سے شروع ہوتا ہے، اس سگنل کے لیے صوتی نمائندگی پیدا کرتا ہے اور اس اسپیچ آئٹم کے لیے صوتی نمائندگی کو چالو کرتا ہے۔ نیورو کمپیوٹیشنل اسپیچ پروسیسنگ موضوعات نیورو کمپیوٹیشنل اسپیچ پروسیسنگ مصنوعی نیورل نیٹ ورکس کے ذریعہ اسپیچ پروسیسنگ ہے۔ عصبی نقشے، نقشہ سازی اور راستے جیسا کہ ذیل میں بیان کیا گیا ہے، ماڈل ڈھانچے ہیں، یعنی۔ مصنوعی عصبی نیٹ ورک کے اندر اہم ڈھانچے۔ عصبی نقشے ایک مصنوعی عصبی نیٹ ورک کو تین قسم کے عصبی نقشوں میں الگ کیا جا سکتا ہے، جسے "پرتیں" بھی کہا جاتا ہے: ان پٹ نقشے (اسپیچ پروسیسنگ کے معاملے میں: آڈیٹری کورٹیکس کے اندر پرائمری آڈیٹری نقشہ، سومیٹوسینسری کورٹیکس کے اندر پرائمری سومیٹوسینسری نقشہ)، آؤٹ پٹ نقشے (پرائمری موٹر کورٹیکس کے اندر پرائمری موٹر نقشہ)، اور اعلی سطح کے کورٹیکل نقشے (جسے "پوشیدہ پرتیں" بھی کہا جاتا ہے)۔ یہاں "نیورل لیئر" کے مقابلے میں "نیورل میپ" کی اصطلاح کو ترجیح دی گئی ہے، کیونکہ ایک کورٹیکل نیورل میپ کو باہم مربوط نیوران کے 2 ڈی-میپ کے طور پر بنایا جانا چاہیے (مثال کے طور پر۔ خود کو منظم کرنے والے نقشے کی طرح ؛ یہ بھی دیکھیں۔ 1)۔ اس طرح، اس 2 ڈی نقشے کے اندر ہر "ماڈل نیوران" یا "مصنوعی نیوران" کی جسمانی طور پر ایک کورٹیکل کالم کے ذریعے نمائندگی کی جاتی ہے کیونکہ دماغی پرانتستا جسمانی طور پر ایک پرت دار ساخت کی نمائش کرتا ہے۔ عصبی نمائندگی (عصبی ریاستیں) مصنوعی عصبی نیٹ ورک کے اندر عصبی نمائندگی ایک مخصوص عصبی نقشے کے اندر عارضی طور پر فعال (عصبی) حالت ہے۔ ہر عصبی حالت کی نمائندگی ایک مخصوص اعصابی ایکٹیویشن پیٹرن کے ذریعے کی جاتی ہے۔ یہ ایکٹیویشن پیٹرن اسپیچ پروسیسنگ کے دوران تبدیل ہوتا ہے (مثال کے طور پر۔ سلیبل سے سلیبل تک)۔ اے سی ٹی ماڈل میں (نیچے دیکھیں)، یہ فرض کیا جاتا ہے کہ سماعت کی حالت کی نمائندگی "نیورل سپیکٹروگرام" کے ذریعے کی جا سکتی ہے (شکل دیکھیں۔ 2) صوتی ریاست کے نقشے کے اندر۔ یہ سمعی حالت کا نقشہ سمعی ایسوسی ایشن پرانتستا میں واقع سمجھا جاتا ہے (دیکھیں دماغی پرانتستا)۔ ایک سومیٹوسینسری حالت کو ٹچائل اور پروپریوسیپٹو حالت میں تقسیم کیا جا سکتا ہے اور سومیٹوسینسری حالت کے نقشے کے اندر ایک مخصوص نیورل ایکٹیویشن پیٹرن کے ذریعے اس کی نمائندگی کی جا سکتی ہے۔ یہ ریاست کا نقشہ سومیٹوسینسری ایسوسی ایشن پرانتستا میں واقع سمجھا جاتا ہے (دیکھیں دماغی پرانتستا، سومیٹوسینسری سسٹم، سومیٹوسینسری پرانتستا)۔ موٹر پلان کی نمائندگی کے لیے موٹر پلان کی حالت فرض کی جا سکتی ہے، یعنی۔ کسی مخصوص حرف یا طویل تقریر کے لیے تقریر کے اظہار کی منصوبہ بندی (مثال کے طور پر۔ لفظ، مختصر فقرہ)۔ یہ ریاستی نقشہ پری موٹر پرانتستا میں واقع سمجھا جاتا ہے، جبکہ ہر اسپیچ آرکیٹیلیٹر کی فوری (یا نچلی سطح) سرگرمی بنیادی موٹر پرانتستا کے اندر ہوتی ہے (موٹر پرانتستا دیکھیں)۔ حسی اور موٹر نقشوں میں پائے جانے والے اعصابی نمائشیں (جیسا کہ اوپر متعارف کرایا گیا ہے) تقسیم شدہ نمائشیں ہیں (ہنٹن اور دیگر۔ 1968): حسی یا موٹر نقشے کے اندر ہر نیوران کم و بیش فعال ہوتا ہے، جس کی وجہ سے ایک مخصوص ایکٹیویشن پیٹرن پیدا ہوتا ہے۔ تقریر کے صوتی نقشے میں پائے جانے والے تقریر کی اکائیوں کے لیے اعصابی نمائندگی (نیچے دیکھیں: ڈی آئی وی اے ماڈل) ایک وقت کی پابندی یا مقامی نمائندگی ہے۔ ہر اسپیچ آئٹم یا اسپیچ یونٹ کی نمائندگی یہاں ایک مخصوص نیوران (ماڈل سیل، نیچے دیکھیں) کے ذریعے کی جاتی ہے۔ عصبی نقشہ سازی (سنپیٹک پروجیکشنز) ایک عصبی نقشہ سازی دو کورٹیکل عصبی نقشوں کو جوڑتی ہے۔ عصبی نقشہ سازی (عصبی راستوں کے برعکس) تربیت کی معلومات کو ان کے عصبی ربط کے وزن کو ایڈجسٹ کرکے ذخیرہ کرتی ہے (دیکھیں مصنوعی نیوران، مصنوعی عصبی نیٹ ورک)۔ نیورل میپنگز دوسرے نقشے کے اندر وقت کی پابندی یا مقامی ایکٹیویشن سے حسی یا موٹر نقشے کے اندر حسی یا موٹر حالت کی تقسیم شدہ نمائندگی (اوپر دیکھیں) پیدا کرنے یا چالو کرنے کی صلاحیت رکھتی ہیں (مثال کے طور پر اسپیچ ساؤنڈ میپ سے لے کر موٹر میپ تک مطابقت پذیر پروجیکشن دیکھیں، آڈیٹری ٹارگٹ ریجن میپ تک، یا ڈی آئی وی اے ماڈل میں سومیٹوسینسری ٹارگٹ ریجن میپ تک، جس کی ذیل میں وضاحت کی گئی ہے ؛ یا مثال کے طور پر ACT ماڈل میں صوتی نقشے سے آڈیٹری اسٹیٹ میپ اور موٹر پلان اسٹیٹ میپ تک اعصابی نقشہ سازی دیکھیں، جس کی ذیل میں وضاحت کی گئی ہے اور شکل۔ 3)۔ دو عصبی نقشوں کے درمیان اعصابی نقشہ سازی کمپیکٹ یا گھنے ہوتے ہیں: ایک عصبی نقشے کا ہر نیوران دوسرے عصبی نقشے کے ہر نیوران کے ساتھ (تقریبا) جڑا ہوا ہے (کئی سے بہت سے تعلق، مصنوعی عصبی نیٹ ورک دیکھیں)۔ عصبی نقشہ سازی کے لیے اس کثافت کے معیار کی وجہ سے، عصبی نقشے جو عصبی نقشہ سازی کے ذریعے آپس میں جڑے ہوئے ہیں، ایک دوسرے سے زیادہ دور نہیں ہیں۔ عصبی راستے عصبی نقشوں کے برعکس عصبی راستے عصبی نقشوں کو جوڑ سکتے ہیں جو بہت دور ہیں (جیسے۔ مختلف کورٹیکل لوبز میں، دماغی پرانتستا دیکھیں)۔ فنکشنل یا ماڈلنگ کے نقطہ نظر سے، اعصابی راستے بنیادی طور پر اس معلومات پر کارروائی کیے بغیر معلومات کو آگے بڑھاتے ہیں۔ عصبی نقشہ سازی کے مقابلے میں ایک عصبی راستے کو بہت کم عصبی رابطوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ دونوں عصبی نقشوں کے نیوران کے ون ٹو ون کنکشن کا استعمال کرتے ہوئے ایک عصبی راستے کا نمونہ بنایا جا سکتا ہے (ٹوپوگرافک میپنگ دیکھیں اور سومیٹوٹوپک ترتیب دیکھیں)۔ مثال: دو نیورل میپس کے معاملے میں، جن میں سے ہر ایک 1,000 ماڈل نیوران پر مشتمل ہوتا ہے، ایک نیورل میپنگ کے لیے 1,000,000 نیورل کنکشنز (کئی سے بہت سے کنکشن) کی ضرورت ہوتی ہے، جبکہ نیورل پاتھ وے کنکشن کے معاملے میں صرف 1,000 کنکشنز کی ضرورت ہوتی ہے۔ مزید برآں، نیورل میپنگ کے اندر کنکشن کے لنک وزن کو تربیت کے دوران ایڈجسٹ کیا جاتا ہے، جبکہ نیورل راستے کے معاملے میں نیورل کنکشن کو تربیت دینے کی ضرورت نہیں ہوتی ہے (ہر کنکشن زیادہ سے زیادہ نمائشی ہوتا ہے)۔ DIVA ماڈل تقریر کی تیاری کے نیورو کمپیوٹیشنل ماڈلنگ میں سرکردہ نقطہ نظر DIVA ماڈل ہے جسے بوسٹن یونیورسٹی میں فرینک ایچ گینتھر اور ان کے گروپ نے تیار کیا ہے۔ یہ ماڈل صوتی اور نیورو امیجنگ ڈیٹا کی ایک وسیع رینج کا حامل ہے لیکن-ہر نیورو کمپیوٹیشنل ماڈل کی طرح-کچھ حد تک قیاس آرائی پر مبنی رہتا ہے۔ ماڈل کی ساخت ڈی آئی وی اے ماڈل کی تنظیم یا ساخت شکل میں دکھائی گئی ہے۔ 4. تقریر کی آواز کا نقشہ: ابتدائی نقطہ کے طور پر صوتیاتی نمائندگی تقریر کی آواز کا نقشہ-جو کہ بروکا کے علاقے (بائیں فرنٹل آپریکولم) کے نچلے اور پچھلے حصے میں واقع سمجھا جاتا ہے-(صوتیاتی طور پر مخصوص) زبان کی مخصوص تقریر کی اکائیوں (آوازیں، سلیبلز، الفاظ، مختصر جملے) کی نمائندگی کرتا ہے۔ تقریر کی ہر اکائی (بنیادی طور پر حروف ؛ مثال کے طور پر۔ حرف اور لفظ "پام"/پام /، حرف/پا /،/تا /،/کا /،) کی نمائندگی اسپیچ ساؤنڈ میپ کے اندر ایک مخصوص ماڈل سیل کے ذریعے کی جاتی ہے (یعنی۔ وقت کی پابند اعصابی نمائندگی، اوپر دیکھیں)۔ ہر ماڈل سیل (مصنوعی نیوران دیکھیں) نیوران کی ایک چھوٹی سی آبادی سے مطابقت رکھتا ہے جو قریب سے واقع ہوتے ہیں اور جو ایک ساتھ فائر کرتے ہیں۔ فیڈ فارورڈ کنٹرول: موٹر کی نمائندگی کو چالو کرنا اسپیچ ساؤنڈ میپ کے اندر ہر نیوران (ماڈل سیل، مصنوعی نیوران) کو چالو کیا جا سکتا ہے اور اس کے بعد موٹر میپ کی طرف ایک فارورڈ موٹر کمانڈ کو چالو کیا جا سکتا ہے، جسے آرکیٹولیٹری ویلیوٹی اور پوزیشن میپ کہا جاتا ہے۔ اس موٹر نقشے کی سطح پر فعال عصبی نمائندگی اسپیچ یونٹ کے اظہار کا تعین کرتی ہے، یعنی۔ اس اسپیچ یونٹ کو تیار کرنے کے لیے وقت کے وقفے کے دوران تمام آرکیچولیٹرز (ہونٹ، زبان، ویلم، گلوٹس) کو کنٹرول کرتا ہے۔ فارورڈ کنٹرول میں سیربیلم جیسے سبکورٹیکل ڈھانچے بھی شامل ہوتے ہیں، جو یہاں تفصیل سے ماڈل نہیں کیے گئے ہیں۔ اسپیچ یونٹ اسپیچ آئٹمز کی ایک مقدار کی نمائندگی کرتا ہے جسے ایک ہی صوتیاتی زمرے میں تفویض کیا جا سکتا ہے۔ اس طرح، ہر اسپیچ یونٹ کی نمائندگی اسپیچ ساؤنڈ میپ کے اندر ایک مخصوص نیوران کے ذریعے کی جاتی ہے، جبکہ اسپیچ یونٹ کا ادراک کچھ اظہار اور صوتی تغیر کی نمائش کر سکتا ہے۔ یہ صوتیاتی تغیر ڈی آئی وی اے ماڈل میں حسی ہدف والے علاقوں کی وضاحت کرنے کا محرک ہے (دیکھیں گینتھر اور دیگر۔ 1998)۔ آرٹیکولیٹری ماڈل: سومیٹوسینسری اور آڈیٹری فیڈ بیک کی معلومات پیدا کرنا موٹر میپ کے اندر ایکٹیویشن پیٹرن کسی اسپیچ آئٹم کے لیے تمام ماڈل آرٹیکولیٹرز (ہونٹ، زبان، ویلم، گلوٹس) کی حرکت کے پیٹرن کا تعین کرتا ہے۔ ماڈل پر زیادہ بوجھ نہ ڈالنے کے لیے نیورومسکلر سسٹم کی کوئی تفصیلی ماڈلنگ نہیں کی جاتی ہے۔ میدا آرکیٹولیٹری اسپیچ سنتھسائزر کا استعمال آرکیٹولیٹر حرکتیں پیدا کرنے کے لیے کیا جاتا ہے، جو وقت کے لحاظ سے مختلف صوتی راستے کی شکل پیدا کرنے اور ہر مخصوص تقریر آئٹم کے لیے صوتی تقریر کے سگنل کی تخلیق کی اجازت دیتا ہے۔ مصنوعی ذہانت کے لحاظ سے آرکیٹولیٹری ماڈل کو پلانٹ کہا جا سکتا ہے (یعنی۔ نظام، جو دماغ کے زیر کنٹرول ہے) ؛ یہ نیورونل اسپیچ پروسیسنگ سسٹم کے مجسمے کے ایک حصے کی نمائندگی کرتا ہے۔ آرکیٹولیٹری ماڈل حسی آؤٹ پٹ پیدا کرتا ہے جو ڈی آئی وی اے ماڈل کے لیے فیڈ بیک کی معلومات پیدا کرنے کی بنیاد ہے (نیچے دیکھیں: فیڈ بیک کنٹرول)۔ فیڈ بیک کنٹرول: حسی ہدف کے علاقے، ریاست کے نقشے، اور غلطی کے نقشے ایک طرف آرکیٹولیٹری ماڈل حسی معلومات پیدا کرتا ہے، یعنی۔ ہر تقریر کی اکائی کے لیے ایک صوتی حالت جو صوتی حالت کے نقشے (تقسیم شدہ نمائندگی) کے اندر قدرتی طور پر نمائندگی کرتی ہے، اور ہر تقریر کی اکائی کے لیے ایک سومیٹوسینسری حالت جو سومیٹوسینسری ریاست کے نقشے کے اندر قدرتی طور پر نمائندگی کرتی ہے (تقسیم شدہ نمائندگی بھی)۔ سمعی حالت کا نقشہ اعلی عارضی پرانتستا میں واقع سمجھا جاتا ہے جبکہ سومیٹوسینسری ریاست کا نقشہ کمتر پیریٹل پرانتستا میں واقع سمجھا جاتا ہے۔ دوسری طرف، اسپیچ ساؤنڈ میپ، اگر کسی مخصوص اسپیچ یونٹ (سنگل نیوران ایکٹیویشن ؛ پنکچوئل ایکٹیویشن) کے لیے چالو کیا جاتا ہے، تو اسپیچ ساؤنڈ میپ اور آڈیٹری ٹارگٹ ریجن میپ کے درمیان اور اسپیچ ساؤنڈ میپ اور سومیٹوسینسری ٹارگٹ ریجن میپ کے درمیان سنپیٹک پروجیکشن کے ذریعے حسی معلومات کو چالو کرتا ہے۔ آڈیٹری اور سومیٹوسینسری ہدف والے علاقوں کو بالترتیب اعلی درجے کے آڈیٹری کورٹیکل علاقوں اور اعلی درجے کے سومیٹوسینسری کورٹیکل علاقوں میں واقع سمجھا جاتا ہے۔ یہ ٹارگٹ ریجن سنسری ایکٹیویشن پیٹرن-جو ہر اسپیچ یونٹ کے لیے موجود ہیں-تقریر کے حصول کے دوران سیکھے جاتے ہیں (نقل کی تربیت کے ذریعے ؛ نیچے دیکھیں: سیکھنا)۔ نتیجتا، دو قسم کی حسی معلومات دستیاب ہوتی ہیں اگر اسپیچ یونٹ اسپیچ ساؤنڈ میپ کی سطح پر فعال ہو: (i) سیکھے ہوئے حسی ہدف والے علاقے (یعنی۔ تقریر کی اکائی کے لیے مطلوبہ حسی حالت) اور (ii) ایک مخصوص تقریر کی اکائی کے ممکنہ طور پر نامکمل عمل (اظہار) کے نتیجے میں حسی حالت کو چالو کرنے کے نمونے (یعنی۔ موجودہ حسی حالت، جو اس مخصوص تقریر یونٹ کی موجودہ پیداوار اور اظہار کی عکاسی کرتی ہے)۔ دونوں قسم کی حسی معلومات کو حسی غلطی کے نقشوں میں پیش کیا جاتا ہے، یعنی۔ ایک آڈیٹری ایرر نقشہ جس کے بارے میں خیال کیا جاتا ہے کہ وہ اعلی عارضی پرانتستا (جیسے آڈیٹری اسٹیٹ نقشہ) میں واقع ہے اور ایک سومیٹوسینسری ایرر نقشہ جس کے بارے میں خیال کیا جاتا ہے کہ وہ کمتر پیریٹل پرانتستا میں واقع ہے (جیسے سومیٹوسینسری اسٹیٹ نقشہ) (شکل دیکھیں۔ 4)۔ اگر موجودہ حسی حالت مطلوبہ حسی حالت سے ہٹ جاتی ہے، تو دونوں غلطی کے نقشے فیڈ بیک کمانڈ تیار کر رہے ہیں جو موٹر نقشے کی طرف پیش کیے جاتے ہیں اور جو موٹر ایکٹیویشن پیٹرن اور اس کے بعد پیداوار کے تحت اسپیچ یونٹ کے اظہار کو درست کرنے کے قابل ہوتے ہیں۔ اس طرح، مجموعی طور پر، موٹر میپ کا ایکٹیویشن پیٹرن نہ صرف اسپیچ یونٹ کے لیے سیکھی گئی ایک مخصوص فیڈ فارورڈ کمانڈ سے متاثر ہوتا ہے (اور اسپیچ ساؤنڈ میپ سے سنپیٹک پروجیکشن کے ذریعے تیار کیا جاتا ہے) بلکہ حسی غلطی کے نقشوں کی سطح پر تیار کردہ فیڈ بیک کمانڈ سے بھی متاثر ہوتا ہے (شکل دیکھیں۔ 4)۔ سیکھنا (تقریر کے حصول کی ماڈلنگ) جبکہ تقریر کی پروسیسنگ کے نیورو سائنٹفک ماڈل کی ساخت (شکل میں دی گئی ہے۔ 4 ڈی آئی وی اے ماڈل کے لیے) کا تعین بنیادی طور پر ارتقائی عمل سے ہوتا ہے، (زبان سے متعلق) علم کے ساتھ ساتھ (زبان سے متعلق) بولنے کی مہارتوں کو تقریر کے حصول کے دوران سیکھا اور تربیت دی جاتی ہے۔ ڈی آئی وی اے ماڈل کے معاملے میں یہ فرض کیا جاتا ہے کہ نوزائیدہ بچے کے پاس پہلے سے تشکیل شدہ (زبان کے لحاظ سے مخصوص) صوتی نقشہ دستیاب نہیں ہے۔ اسپیچ ساؤنڈ میپ کے اندر کوئی نیوران کسی بھی اسپیچ یونٹ سے متعلق نہیں ہے۔ بلکہ تقریر کے صوتی نقشے کی تنظیم کے ساتھ ساتھ موٹر نقشے اور حسی ہدف کے علاقے کے نقشوں پر تخمینوں کی ٹیوننگ تقریر کے حصول کے دوران سیکھی یا تربیت دی جاتی ہے۔ ابتدائی تقریر کے حصول کے دو اہم مراحل ڈی آئی وی اے کے نقطہ نظر میں وضع کیے گئے ہیں: بکواس اور نقل کے ذریعے سیکھنا۔ ببلنگ کے دوران حسی غلطی کے نقشوں اور موٹر نقشے کے درمیان مطابقت پذیری پروجیکشنز کو ٹیون کیا جاتا ہے۔ یہ تربیت نیم بے ترتیب فیڈ فارورڈ کمانڈز کی مقدار پیدا کرکے کی جاتی ہے، یعنی۔ ڈیوا ماڈل "ببلز"۔ ان ببلنگ کمانڈوں میں سے ہر ایک "آرکیٹولیٹری آئٹم" کی تیاری کی طرف لے جاتا ہے، جسے "پری لنگوسٹک" (یعنی۔ غیر زبان مخصوص) تقریر آئٹم "(یعنی۔ آرکیٹولیٹری ماڈل ببلنگ موٹر کمانڈ کی بنیاد پر ایک آرکیٹولیٹری حرکت کا نمونہ پیدا کرتا ہے)۔ اس کے بعد، ایک صوتی سگنل پیدا ہوتا ہے۔ آرکیٹیکولیٹری اور صوتی سگنل کی بنیاد پر، حسی حالت کے نقشوں کی سطح پر ایک مخصوص آڈیٹری اور سومیٹوسینسری اسٹیٹ پیٹرن چالو ہوتا ہے (شکل دیکھیں۔ 4) ہر (قبل از لسانی) تقریر آئٹم کے لیے۔ اس موقع پر ڈی آئی وی اے ماڈل میں مختلف اسپیچ آئٹمز کے لیے حسی اور متعلقہ موٹر ایکٹیویشن پیٹرن دستیاب ہے، جو ماڈل کو حسی غلطی کے نقشوں اور موٹر نقشے کے درمیان مطابقت پذیر تخمینوں کو ٹیون کرنے کے قابل بناتا ہے۔ اس طرح، ببلنگ کے دوران ڈی آئی وی اے ماڈل فیڈ بیک کمانڈز سیکھتا ہے (یعنی۔ کسی مخصوص حسی ان پٹ کے لیے مناسب (فیڈ بیک) موٹر کمانڈ کیسے تیار کی جائے)۔ نقل کے دوران ڈی آئی وی اے ماڈل اپنے اسپیچ ساؤنڈ میپ کو منظم کرتا ہے اور اسپیچ ساؤنڈ میپ اور موٹر میپ کے درمیان مطابقت پذیر پروجیکشنز کو ٹیون کرتا ہے۔ فارورڈ موٹر کمانڈز کی ٹیوننگ-نیز اسپیچ ساؤنڈ میپ اور حسی ہدف والے علاقوں کے درمیان مطابقت پذیر تخمینے (شکل دیکھیں۔ 4)۔ نقل کی تربیت ماڈل کو صوتی تقریر کے اشاروں کی مقدار سے بے نقاب کرکے کی جاتی ہے جو زبان کی مخصوص تقریر کی اکائیوں کے احساسات کی نمائندگی کرتے ہیں (جیسے۔ الگ تھلگ تقریر کی آوازیں، حرف، الفاظ، مختصر جملے)۔ اسپیچ ساؤنڈ میپ اور آڈیٹری ٹارگٹ ریجن میپ کے درمیان سنپیٹک پروجیکشنز کی ٹیوننگ اسپیچ ساؤنڈ میپ کے ایک نیوران کو اس اسپیچ آئٹم کی فونیمک نمائندگی کے لیے تفویض کرکے اور اسے اس اسپیچ آئٹم کی آڈیٹری نمائندگی کے ساتھ جوڑ کر مکمل کی جاتی ہے، جو آڈیٹری ٹارگٹ ریجن میپ پر چالو ہوتا ہے۔ آڈیٹری ریجنز (یعنی۔ تقریر کی اکائی کی صوتی تغیر کی ایک وضاحت) ہوتی ہے، کیونکہ ایک مخصوص تقریر کی اکائی (یعنی۔ ایک مخصوص صوتیاتی نمائندگی) کو کئی (قدرے) مختلف صوتی (صوتی) احساسات سے محسوس کیا جا سکتا ہے (تقریر کی شے اور تقریر کی اکائی کے درمیان فرق کے لیے اوپر دیکھیں: فیڈ فارورڈ کنٹرول)۔ اسپیچ ساؤنڈ میپ اور موٹر میپ کے درمیان مطابقت پذیری پروجیکشن کی ٹیوننگ (یعنی۔ فارورڈ موٹر کمانڈز کی ٹیوننگ) فیڈ بیک کمانڈز کی مدد سے مکمل کی جاتی ہے، کیونکہ سنسری ایرر میپس اور موٹر میپس کے درمیان پروجیکشنز کو ببلنگ ٹریننگ کے دوران پہلے ہی ٹیون کیا گیا تھا (اوپر دیکھیں)۔ اس طرح ڈی آئی وی اے ماڈل ایک مناسب فیڈ فارورڈ موٹر کمانڈ تلاش کرنے کی کوشش کر کے آڈیٹری اسپیچ آئٹم کی "نقل" کرنے کی کوشش کرتا ہے۔ اس کے بعد، ماڈل اس تقریر آئٹم کے لیے پہلے سے سیکھے ہوئے آڈیٹری ٹارگٹ ریجن (مطلوبہ حسی حالت) کے ساتھ نتیجے میں ہونے والی حسی پیداوار (اس کوشش کے اظہار کے بعد موجودہ حسی حالت) کا موازنہ کرتا ہے۔ پھر ماڈل آڈیٹری فیڈ بیک سسٹم کے آڈیٹری ایرر میپ سے تیار کردہ موجودہ فیڈ بیک موٹر کمانڈ کے ذریعے موجودہ فیڈ فارورڈ موٹر کمانڈ کو اپ ڈیٹ کرتا ہے۔ اس عمل کو کئی بار دہرایا جا سکتا ہے (کئی کوششیں)۔ ڈی آئی وی اے ماڈل موجودہ اور مطلوبہ صوتی حالت کے درمیان کوشش کرنے کی کوشش سے کم ہونے والے صوتی فرق کے ساتھ تقریر کی شے تیار کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ نقل کے دوران ڈی آئی وی اے ماڈل اسپیچ ساؤنڈ میپ سے لے کر سومیٹوسینسری ٹارگٹ ریجن میپ تک سنپیٹک پروجیکشنز کو ٹیون کرنے کی بھی صلاحیت رکھتا ہے، کیونکہ ہر نئی نقل کی کوشش اسپیچ آئٹم کا ایک نیا اظہار پیدا کرتی ہے اور اس طرح ایک سومیٹوسینسری اسٹیٹ پیٹرن تیار کرتی ہے جو اس اسپیچ آئٹم کی صوتیاتی نمائندگی سے وابستہ ہے۔ پرٹربیشن تجربات F1 کا ریئل ٹائم پرٹربیشن: آڈیٹری فیڈ بیک کا اثر اگرچہ تقریر کے حصول کے دوران آڈیٹری فیڈ بیک سب سے اہم ہوتا ہے، لیکن اگر ماڈل ہر اسپیچ یونٹ کے لیے مناسب فیڈ فارورڈ موٹر کمانڈ سیکھ چکا ہو تو اسے کم فعال کیا جا سکتا ہے۔ لیکن یہ دکھایا گیا ہے کہ آڈیٹری فیڈ بیک کو آڈیٹری پرٹربیشن کی صورت میں مضبوطی سے فعال کرنے کی ضرورت ہے (جیسے۔ ایک فارمیٹ فریکوئنسی کو منتقل کرنا، ٹور ویل اور دیگر۔ 2005)۔ اس کا موازنہ بصری خلل کے دوران نقل و حرکت تک پہنچنے پر بصری ردعمل کے مضبوط اثر سے کیا جا سکتا ہے (مثال کے طور پر۔ پریزم کے ذریعے دیکھ کر اشیاء کے مقام کو تبدیل کرنا)۔ جبڑے کی غیر متوقع رکاوٹ: سومیٹوسینسری فیڈ بیک کا اثر صوتی فیڈ بیک کے مقابلے میں، تقریر کی تیاری کے دوران بھی سومیٹوسینسری فیڈ بیک کو مضبوطی سے فعال کیا جا سکتا ہے، مثال کے طور پر۔ جبڑے کے غیر متوقع طور پر بند ہونے کی صورت میں (ٹور ویل اور دیگر۔ 2005)۔ ACT ماڈل اسپیچ پروسیسنگ کے نیورو کمپیوٹیشنل ماڈلنگ میں ایک اور نقطہ نظر ACT ماڈل ہے جسے برنڈ جے کروگر اور ان کے گروپ نے RWTH آچن یونیورسٹی، جرمنی (کروگر اور دیگر) میں تیار کیا ہے۔ 2014، کروگر اور دیگر۔ 2009، کروگر اور دیگر۔ 2011)۔ اے سی ٹی ماڈل بڑے حصوں میں ڈی آئی وی اے ماڈل کے مطابق ہے۔ اے سی ٹی ماڈل "ایکشن ریپوزیٹری" پر مرکوز ہے (یعنی۔ سینسر موٹر بولنے کی مہارتوں کے لیے ذخیرہ، جو کہ ذہنی نصاب سے موازنہ کیا جا سکتا ہے، دیکھیں لیولٹ اور ویلڈن 1994)، جسے ڈی آئی وی اے ماڈل میں تفصیل سے بیان نہیں کیا گیا ہے۔ مزید برآں، اے سی ٹی ماڈل واضح طور پر موٹر پلان کی ایک سطح متعارف کراتا ہے، یعنی۔ تقریر کی اشیاء کی تیاری کے لیے ایک اعلی سطحی موٹر تفصیل (موٹر گولز، موٹر کورٹیکس دیکھیں)۔ اے سی ٹی ماڈل-کسی بھی نیورو کمپیوٹیشنل ماڈل کی طرح-کچھ حد تک قیاس آرائی پر مبنی رہتا ہے۔ ساخت ایکٹ ماڈل کی تنظیم یا ساخت شکل میں دی گئی ہے۔ 5. تقریر کی تیاری کے لیے، ACT ماڈل تقریر کی شے (صوتیاتی نقشہ) کی صوتیاتی نمائندگی کو چالو کرنے کے ساتھ شروع ہوتا ہے۔ بار بار حرف کی صورت میں، صوتیاتی نقشے کی سطح پر ایک مشترکہ سرگرمی واقع ہوتی ہے، جس کی وجہ سے حسی حالت کے نقشوں کی سطح پر مطلوبہ حسی حالت کو مزید فعال کیا جاتا ہے اور موٹر پلان کی سطح پر موٹر پلان کی حالت کو مشترکہ طور پر فعال کیا جاتا ہے۔ غیر معمولی سلیبل کی صورت میں، اس اسپیچ آئٹم کے لیے موٹر پلاننگ ماڈیول کے ذریعے صوتیاتی نقشے کے ذریعے صوتیاتی اسی طرح کی اسپیچ آئٹمز کے لیے موٹر پلانز کو چالو کرکے موٹر پلان کی کوشش کی جاتی ہے (کروگر اور دیگر دیکھیں۔ 2011)۔ موٹر پلان یا ووکل ٹریکٹ ایکشن اسکور عارضی طور پر اوور لیپنگ ووکل ٹریکٹ ایکشنز پر مشتمل ہوتا ہے، جو موٹر پروگرامنگ، ایگزیکیوشن، اور کنٹرول ماڈیول کے ذریعے پروگرام کیے جاتے ہیں اور بعد میں ان پر عمل درآمد کیا جاتا ہے۔ یہ ماڈیول (مطلوبہ) موٹر پلان کے درست نفاذ کو کنٹرول کرنے کے لیے ریئل ٹائم سومیٹوسینسری فیڈ بیک کی معلومات حاصل کرتا ہے۔ موٹر پروگرامنگ بنیادی موٹر نقشے کی سطح پر ایکٹیویشن پیٹرن کی طرف لے جاتی ہے اور اس کے بعد نیورومسکلر پروسیسنگ کو چالو کرتی ہے۔ موٹونیورون ایکٹیویشن پیٹرن پٹھوں کی قوتیں پیدا کرتے ہیں اور اس کے بعد تمام ماڈل آرٹیکیولیٹرز (ہونٹ، زبان، ویلم، گلوٹس) کی حرکت کے نمونے پیدا کرتے ہیں۔ صوتی تقریر سگنل پیدا کرنے کے لیے برخولز 3 ڈی آرٹیکیولیٹری سنتھسائزر کا استعمال کیا جاتا ہے۔ آرٹیکولیٹری اور صوتی فیڈ بیک سگنلز کا استعمال حسی پری پروسیسنگ ماڈیولز کے ذریعے سومیٹوسینسری اور آڈیٹری فیڈ بیک کی معلومات پیدا کرنے کے لیے کیا جاتا ہے، جسے آڈیٹری اور سومیٹوسینسری نقشے کی طرف آگے بڑھایا جاتا ہے۔ حسی-صوتی پروسیسنگ ماڈیولز کی سطح پر، آڈیٹری اور سومیٹوسینسری معلومات کو قلیل مدتی میموری اور بیرونی حسی سگنل (ES، Fig. 5، جو حسی فیڈ بیک لوپ کے ذریعے چالو ہوتے ہیں) کا موازنہ پہلے سے تربیت یافتہ حسی اشاروں (ٹی ایس، شکل) سے کیا جا سکتا ہے۔ 5، جو صوتیاتی نقشے کے ذریعے چالو ہوتے ہیں)۔ آڈیٹری اور سومیٹوسینسری ایرر سگنلز پیدا کیے جا سکتے ہیں اگر بیرونی اور مطلوبہ (تربیت یافتہ) حسی سگنلز نمایاں طور پر مختلف ہوں (cf. ڈیوا ماڈل)۔ شکل میں ہلکا سبز علاقہ۔ 5 ان عصبی نقشوں اور پروسیسنگ ماڈیولز کی نشاندہی کرتا ہے، جو ایک حرف کو پوری اکائی کے طور پر پروسیس کرتے ہیں (مخصوص پروسیسنگ ٹائم ونڈو تقریبا 100 ایم ایس اور اس سے زیادہ)۔ اس پروسیسنگ میں صوتیاتی نقشہ اور حسی-صوتیاتی پروسیسنگ ماڈیولز کے اندر براہ راست جڑے ہوئے حسی حالت کے نقشے اور براہ راست جڑے ہوئے موٹر پلان ریاستی نقشے شامل ہیں، جبکہ بنیادی موٹر نقشے کے ساتھ ساتھ (پرائمری) آڈیٹری اور (پرائمری) سومیٹوسینسری نقشہ چھوٹے وقت کی کھڑکیوں (ACT ماڈل میں تقریبا 10 ایم ایس) پر عمل کرتا ہے۔ اے سی ٹی ماڈل کے اندر عصبی نقشوں کا فرضی کورٹیکل محل وقوع شکل میں دکھایا گیا ہے۔ 6. پرائمری موٹر اور پرائمری حسی نقشوں کے فرضی مقامات میجینٹا میں دیے گئے ہیں، موٹر پلان اسٹیٹ میپ اور حسی حالت کے نقشوں کے فرضی مقامات (حسی صوتی پروسیسنگ ماڈیول کے اندر، ڈی آئی وی اے میں غلطی کے نقشوں کے مقابلے میں) نارنجی رنگ میں دیے گئے ہیں، اور آئینے والے صوتی نقشے کے لیے فرضی مقامات سرخ رنگ میں دیے گئے ہیں۔ ڈبل تیر نیورونل نقشہ سازی کی نشاندہی کرتے ہیں۔ عصبی نقشہ سازی عصبی نقشوں کو جوڑتی ہے، جو ایک دوسرے سے زیادہ دور نہیں ہیں (اوپر دیکھیں)۔ صوتیاتی نقشے کے دو آئینہ دار مقامات ایک عصبی راستے (اوپر دیکھیں) کے ذریعے جڑے ہوئے ہیں، جس کی وجہ سے صوتیاتی نقشے کے دونوں احساسات کے لیے موجودہ ایکٹیویشن پیٹرن کی (سادہ) ون ٹو ون مررنگ ہوتی ہے۔ صوتیاتی نقشے کے دو مقامات کے درمیان یہ عصبی راستہ فاسیکولس آرکواٹس کا حصہ سمجھا جاتا ہے (اے ایف، شکل دیکھیں۔ 5 اور شکل۔ 6)۔ تقریر کے ادراک کے لیے، ماڈل بیرونی صوتی سگنل سے شروع ہوتا ہے (مثال کے طور پر۔ بیرونی اسپیکر کے ذریعہ تیار کردہ)۔ یہ سگنل پہلے سے پروسیس کیا جاتا ہے، صوتی نقشے سے گزرتا ہے، اور صوتی-صوتی پروسیسنگ ماڈیول کی سطح پر ہر حرف یا لفظ کے لیے ایک ایکٹیویشن پیٹرن کی طرف جاتا ہے (ES: بیرونی سگنل، شکل دیکھیں۔ 5)۔ تقریر کے ادراک کا وینٹرل راستہ (دیکھیں ہکوک اور پوپل 2007) ایک لفظی شے کو براہ راست چالو کرے گا، لیکن ACT میں اس کا اطلاق نہیں ہوتا ہے۔ بلکہ، ACT میں صوتیاتی حالت کی فعالیت صوتیاتی نقشے کے ذریعے ہوتی ہے اور اس طرح اس تقریر آئٹم کے لیے موٹر نمائندگی کی فعالیت کا باعث بن سکتی ہے (یعنی۔ تقریر کے ادراک کا ڈوسرل راستہ ؛ ibid.)۔ صوتیاتی نقشہ موٹر پلان ریاستی نقشے، حسی ریاست کے نقشے (حسی-صوتیاتی پروسیسنگ ماڈیولز کے اندر واقع)، اور صوتیاتی (ریاست) نقشے کے ساتھ مل کر عمل کے ذخیرے کی تشکیل کرتا ہے۔ صوتیاتی نقشہ ACT میں ایک خود منظم عصبی نقشے کے طور پر نافذ کیا گیا ہے اور اس نقشے کے اندر مختلف تقریر کی اشیاء کی نمائندگی مختلف نیوران کرتے ہیں (وقت کی پابندی یا مقامی نمائندگی، اوپر دیکھیں: اعصابی نمائندگی)۔ صوتیاتی نقشہ تین اہم خصوصیات کو ظاہر کرتا ہے: ایک صوتیاتی حالت کے لیے صوتیاتی نقشے کے اندر ایک سے زیادہ صوتیاتی احساس ہو سکتا ہے (شکل میں صوتیاتی لنک وزن دیکھیں۔ 7: مثلا۔ حرف/de: m/کی نمائندگی صوتیاتی نقشے کے اندر تین نیوران کرتے ہیں) فونٹوٹوپی: صوتیاتی نقشہ مختلف صوتیاتی خصوصیات کے حوالے سے تقریر کی اشیاء کی ترتیب کو ظاہر کرتا ہے (شکل میں صوتیاتی لنک وزن دیکھیں۔ 7. تین مثالیں: (i) حرف/p @/،/t @/، اور/k @/صوتیاتی نقشے کے اندر بائیں طرف اوپر کی طرف ترتیب میں پائے جاتے ہیں۔ (ii) صوتیاتی نقشے کے اوپری بائیں حصے میں صوتیاتی-ابتدائی پلازو ہوتے ہیں جبکہ صوتیاتی ابتدائی فریکیٹو نچلے دائیں نصف میں ہوتے ہیں۔ (iii) صوتیاتی نقشے کے مختلف علاقوں میں سی وی سلیبل اور سی وی سی سلیبل بھی ہوتے ہیں۔) صوتیاتی نقشہ ہائپر موڈل یا ملٹی موڈل ہے: صوتیاتی نقشے کی سطح پر کسی صوتیاتی شے کی فعالیت (i) ایک صوتیاتی حالت کو فعال کرتی ہے (شکل میں صوتیاتی لنک وزن دیکھیں۔ 7)، (ii) موٹر پلان کی حالت (شکل میں موٹر پلان لنک وزن دیکھیں۔ 7)، (iii) سماعت کی حالت (شکل میں سماعت لنک وزن دیکھیں۔ 7)، اور (iv) ایک سومیٹوسینسری حالت (شکل میں نہیں دکھائی گئی۔ 7)۔ ان تمام حالتوں کو صوتیاتی نقشے کے اندر ہر نیوران کے درمیان مطابقت پذیری لنک کے وزن کو ٹیون کرکے تقریر کے حصول کے دوران سیکھا یا تربیت دی جاتی ہے، جو ایک خاص صوتیاتی حالت اور متعلقہ موٹر پلان اور حسی حالت کے نقشوں کے اندر تمام نیوران کی نمائندگی کرتی ہے (شکل بھی دیکھیں۔ 3)۔ صوتیاتی نقشہ ACT ماڈل کے اندر ایکشن-پرسیپشن-لنک کو لاگو کرتا ہے (شکل بھی دیکھیں۔ 5 اور شکل۔ 6: فرنٹل لوب میں اور عارضی لوب اور پیریٹل لوب کے چوراہے پر صوتی نقشے کی دوہری عصبی نمائندگی)۔ موٹر پلان تقریر کی اشیاء کی تیاری اور اظہار کے لیے ایک اعلی سطحی موٹر تفصیل ہے (موٹر گولز، موٹر کی مہارتیں، آرکیٹولیٹری فونٹکس، آرکیٹولیٹری فونولوجی دیکھیں)۔ ہمارے نیورو کمپیوٹیشنل ماڈل ACT میں ایک موٹر پلان کو ووکل ٹریکٹ ایکشن اسکور کے طور پر شمار کیا جاتا ہے۔ ووکل ٹریکٹ ایکشن اسکور مقداری طور پر ووکل ٹریکٹ ایکشنز کی تعداد کا تعین کرتے ہیں (جسے آرکیٹولیٹری گیسچرز بھی کہا جاتا ہے)، جسے اسپیچ آئٹم تیار کرنے کے لیے چالو کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، ان کے احساس اور مدت کی ڈگری، اور تمام ووکل ٹریکٹ ایکشنز کی عارضی تنظیم جو اسپیچ آئٹم کی تعمیر کرتی ہے (ووکل ٹریکٹ ایکشنز کی تفصیلی وضاحت کے لیے اسکور دیکھیں مثال کے طور پر۔ کروگر اور برخولز 2007)۔ ہر صوتی ٹریکٹ ایکشن (آرکیٹولیٹری گیسچر) کا تفصیلی ادراک تمام صوتی ٹریکٹ ایکشنز کی عارضی تنظیم پر منحصر ہوتا ہے جو اسپیچ آئٹم کی تعمیر کرتے ہیں اور خاص طور پر ان کے عارضی اوورلیپ پر۔ اس طرح تقریر کے آئٹم کے اندر ہر صوتی راستے کے عمل کا تفصیلی ادراک ہمارے نیورو کمپیوٹیشنل ماڈل ایکٹ میں موٹر پلان کی سطح سے نیچے بیان کیا گیا ہے (کروگر اور دیگر دیکھیں۔ 2011)۔ سینسر موٹر اور علمی پہلوؤں کو مربوط کرنا: ایکشن ریپوزیٹری اور ذہنی لغت کا جوڑا اسپیچ پروسیسنگ کے صوتیاتی یا سینسر موٹر ماڈلز (جیسے ڈی آئی وی اے یا اے سی ٹی) کا ایک شدید مسئلہ یہ ہے کہ تقریر کے حصول کے دوران صوتیاتی نقشے کی نشوونما ماڈل نہیں ہے۔ اس مسئلے کا ممکنہ حل تقریر کے حصول کے آغاز میں واضح طور پر صوتیاتی نقشہ متعارف کرائے بغیر ایکشن ریپوزیٹری اور ذہنی لغت کا براہ راست جوڑا ہو سکتا ہے (یہاں تک کہ نقل کی تربیت کے آغاز میں بھی ؛ کروگر اور دیگر دیکھیں۔ 2011 پالڈین جرنل آف بیہوئروئل روبوٹکس)۔ تجربات: تقریر کا حصول تمام نیورو سائنٹفک یا نیورو کمپیوٹیشنل طریقوں کے لیے ایک بہت اہم مسئلہ ساخت اور علم کو الگ کرنا ہے۔ جبکہ ماڈل کی ساخت (یعنی۔ انسانی نیورونل نیٹ ورک کا، جو تقریر کی پروسیسنگ کے لیے ضروری ہے) بنیادی طور پر ارتقائی عمل سے طے ہوتا ہے، علم بنیادی طور پر سیکھنے کے عمل کے ذریعے تقریر کے حصول کے دوران جمع کیا جاتا ہے۔ ماڈل ACT کے ساتھ سیکھنے کے مختلف تجربات کیے گئے تاکہ (i) پانچ آوازوں کا نظام/i، e، a، o، u/(دیکھیں کروگر اور دیگر۔ 2009)، (ii) ایک چھوٹا سا کنسوننٹ سسٹم (آواز والے پلوسیوز/b، d، g/تمام پانچ سروں کے ساتھ مل کر جو پہلے CV سلیبلز (ibid) کے طور پر حاصل کیے گئے تھے۔ )، (iii) ایک چھوٹی ماڈل زبان جس میں پانچ آوازوں کا نظام شامل ہے، آواز اور غیر آواز والے پلوزیوز/b، d، g، p، t، k /، ناک/m، n/اور پس منظر/l/اور تین حرفی اقسام (V، CV، اور CCV) (کروگر اور دیگر دیکھیں۔ 2011) اور (iv) 6 سالہ بچے کے لیے معیاری جرمن کے 200 سب سے زیادہ بار بار آنے والے حروف (کروگر اور دیگر دیکھیں۔ 2011)۔ تمام صورتوں میں، مختلف صوتیاتی خصوصیات کے حوالے سے صوتیاتی اشیاء کی ترتیب کا مشاہدہ کیا جا سکتا ہے۔ تجربات: تقریر کا ادراک اس حقیقت کے باوجود کہ اس کے ابتدائی ورژن میں ACT ماڈل کو خالص تقریر کے پروڈکشن ماڈل (بشمول تقریر کے حصول) کے طور پر ڈیزائن کیا گیا تھا، یہ ماڈل تقریر کے ادراک کے اہم بنیادی مظاہر کی نمائش کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے، یعنی۔ درجہ بندی کا ادراک اور میک گرک اثر۔ درجہ بندی کے ادراک کے معاملے میں، ماڈل یہ ظاہر کرنے کے قابل ہے کہ درجہ بندی کا ادراک سروں کے مقابلے میں پلوسیوز کے معاملے میں زیادہ مضبوط ہے (دیکھیں کروگر اور دیگر۔ 2009)۔ مزید برآں، ماڈل ACT میک گرک اثر کو ظاہر کرنے کے قابل تھا، اگر صوتیاتی نقشے کی سطح کے نیوران کی روک تھام کا ایک مخصوص طریقہ کار نافذ کیا گیا تھا (دیکھیں کروگر اور کنمپوزا 2008)۔ اسپیچ پروڈکشن اسپیچ پرسیپشن کمپیوٹیشنل نیورو سائنس آرٹیکولیٹری سنتھسیس آڈیٹری فیڈ بیک حوالہ جات مزید پڑھنا ایروسلاو بلاگچائن اور ایرک موریو بھی دیکھیں۔ رکاوٹوں کے ساتھ ایک بہترین نیورل نیٹ ورک پر مبنی اندرونی ماڈل کے ذریعے اسپیچ روبوٹ کا کنٹرول۔ روبوٹکس پر آئی ای ای ای ٹرانزیکشنز، جلد۔ 26، نہیں۔ 1، پی پی۔ 142-159، فروری 2010۔ کمپیوٹیشنل نیورو سائنس اسپیچ پروسیسنگ