与其他声音相比，人类大脑对语言的时间追踪更紧密

人类可以毫不费力地识别自然声音并对其做出反应，尤其是语音。已经有几项研究旨在定位和理解大脑中特定的语音部分，但由于相同的大脑区域对所有声音都很活跃，所以目前还不清楚大脑是否有独特的语音处理过程，以及它是如何执行这些过程的。主要的挑战之一是描述大脑如何将高度变化的声音信号与语言表征相匹配，当两者之间没有一对一的对应关系时——大脑如何将非常不同的说话者和方言所说的相同单词识别为相同的。

在这项最新的研究中，由Riitta Salmelin教授领导的研究人员解码并重建了毫秒级的口语大脑记录了16名健康的芬兰志愿者。他们采用了一种新颖的方法，利用各种声音的自然声学变异性(不同说话者说的单词，来自许多类别的环境声音)，并使用生理学灵感将它们映射到脑磁图(MEG)数据机器学习模型．这些类型的模型具有时间分辨和时间平均的声音表示，以前曾用于大脑研究。联合首席作者Ali Faisal提出了一种新颖的、可扩展的公式，允许将这种模型应用于全脑录音，而这项研究是第一个将相同的模型用于语音和其他声音的比较。

阿尔托大学的研究员、主要作者安妮·诺拉说:“我们发现，皮层激活对展开语音输入的时间锁定对语音编码至关重要。”当我们听到一个词时，例如:“猫”，我们的大脑必须非常准确地及时跟上它，才能理解它的意思。

相比之下，时间锁定在非语音环境声音的皮层处理中并不突出口语词汇例如音乐或笑声。相反，时间平均分析足以得出它们的含义。诺拉解释说:“这意味着当你听到猫叫时，大脑也会接收到相同的表征(猫长什么样，它在做什么，感觉如何等)，但声音本身是作为一个整体来分析的，不需要类似的大脑激活时间锁定。”

对于无意义的新单词，时间锁定编码也被观察到。然而，即使是对人类发出的非语音声音(如笑声)的反应，也没有显示出动态时间锁定机制改善的解码，并且使用时间平均方法可以更好地重建模型这表明，时间锁定编码对于被识别为语音的声音是特殊的。

结果表明，大脑对言语的反应具有特别高的时间保真度

目前的结果表明，在人类中，一种特殊的时间锁定编码机制可能已经进化为语音。根据其他研究，在早期发展中，这种处理机制似乎与广泛接触语言环境的母语相适应。

目前发现的时间锁定编码，特别是对于语音，加深了对声学和语言表征(从声音到单词)之间映射所需的计算的理解。目前的发现提出了这样一个问题:声音中的哪些特定方面对提示大脑使用这种特殊的编码模式至关重要。为了进一步研究这一点，研究人员的下一步目标是使用现实生活中的听觉环境，如重叠的环境声音和语音。诺拉说:“未来的研究还应该确定，在通过经验处理其他声音的专业化过程中，是否也会观察到类似的时间锁定，例如音乐家的器乐声音。

未来的工作可以研究语音声学中不同特性的贡献，以及实验任务在声音处理中促进时间锁定或时间平均模式使用的可能效果。这些机器学习模型在应用于临床群体时也非常有用，例如调查受损个体演讲处理。