Идеальная модель наблюдателя для локализации звуковых источников

Идеальная модель наблюдателя для локализации звуковых источников

Интересное сегодня

Как физическая активность снижает суицидальные мысли у подро...

ВведениеСиндром дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ) — это распространенное нейроразвивающееся...

Эмпатия и помощь: Роль аффекта в ответах на страдания других

ВведениеИсследования показывают, что эмпатия представляет собой многогранный конструк, который включ...

Инструмент для расчета эстетических свойств изображений

Введение Многие современные модели эстетического опыта выдвигают гипотезу о том, что эстетические су...

Польза физической активности по выходным для снижения тревож...

Введение Недавние исследования, опубликованные в BMC Psychiatry, показывают, что занятия спортом тол...

Как люди принимают решения AI в сложных моральных ситуациях:...

ВведениеС дальнейшим внедрением технологий искусственного интеллекта (AI) в различные сферы жизни, п...

Почему люди верят в теории заговора: психология значимости

Глубокая психологическая потребность чувствовать себя значимым лежит в основе многих человеческих по...

figure 1
figure 1
figure 2
figure 2
figure 3
figure 3
figure 4
figure 4
figure 5
figure 5
figure 6
figure 6
Thumbnail 1
Thumbnail 2
Thumbnail 3
Thumbnail 4
Thumbnail 5
Thumbnail 6
Thumbnail 7
Thumbnail 8
Thumbnail 9
Оригинал исследования на сайте автора
Читать короткую версию
Кликните еще раз для перехода

Введение

Локализация звукового источника требует от слушателя расшифровки направленной информации, встроенной в звуки, регистрируемые обоими ушами. Эволюция сформировала нашу слуховую систему таким образом, чтобы она обеспечивала звуки, которые воспринимаются обоими ушами, подсказками, содержащими информацию о направлении источника. Наши уши расположены на противоположных сторонах головы, что приводит к межушным временным различиям (ITD) и межушным уровенным различиям (ILD), которые предоставляют информацию о боковом угле источника.

Подход

В данной работе исследуется, как идеальный наблюдатель справляется с неопределенностью источника посредством предварительной информации о спектре источника, основанной на предыдущем опыте. Для этого был построен экологически валидный приоритет на основе баз данных звуков окружающей среды и речи. Включение этого приоритета позволило объяснить результаты эксперимента по локализации, в котором изменялся стимул, без подгонки параметров. Показано, что если спектр источника слишком сильно отклоняется от спектров реальных сред, это приводит к ошибкам локализации, потому что источник не соответствует использованному слушателем приоритету.

Было также установлено, что бинауральный спектральный градиент содержит соответствующую спектральную информацию, и что одноименная сторона имеет больший вес в принятии решения. Мы не смогли подтвердить экспериментальные указания на то, что используются только положительные значения спектрального градиента для локализации. В конце концов, модель с экологически валидным приоритетом также лучше объяснила экспериментальные данные о локализации стимулов с неизменно плоским спектром, что позволяет предположить, что человеческие слушатели могут использовать многозадачный, а не специфичный для ситуации спектральный приоритет.

Вывод

Расширяя ранее предложенную идеальную модель наблюдателя для статической локализации звука, мы предложили подход, который может справляться с источниками с неизвестным спектром. Использование эколого-валидационного приоритета позволило улучшить точность локализации в одном и том же контексте, показывая, что человеческие слушатели могут использовать многоцелевой спектральный приоритет и тем самым достичь лучших результатов, даже когда источники звука варьируются.

Короткие версии статей можно найти в телеграм-канале.

Посмотреть канал
Кликните еще раз для перехода