統計学習を学びちう3✌️

Statistical learning of recurring sound patterns encodes auditory objects in songbird forebrain
Kai Lu et al. Proc Natl Acad Sci U S A. 2014.

deeplにて翻訳

繰り返される音のパターンを統計的に学習することで、鳴き鳥の前脳に聴覚的オブジェクトを符号化する

聴覚神経生理学では、基本的な音の特徴が脳内でどのようにマッピングされるかが明らかにされているが、複数の音の成分が時間とともにどのように統合され、物体として認識されるのかはまだ明らかになっていない。本研究では、長い音の流れを受動的に聴かせた起きている鳥の前脳で、神経細胞の応答を両側から記録することにより、複雑な音の連続的な特徴の符号化における統計的学習の役割を調べた。この音の流れは、人間の乳児が音声の統計的学習を行う際に用いられる音の流れと同様に、連続した規則性を含んでいた。連続した遷移を持つ刺激パターンと非隣接の要素を持つ刺激パターンでは、単一ユニットおよび複数ユニットの反応により、ニューロンは慣れ親しんだパターンと新しいパターンを識別した。また、非隣接パターンの識別は、右半球で左半球よりも強く、トップダウンの変調が側方に作用していることを反映していると考えられる。これは、音の流れの不変性の符号化に寄与している可能性があり、また、記録されたニューロンの集団全体で、馴染みのある刺激に対する符号化効率を高めていると思われる。世界に関する聴覚情報は、時間の経過とともに連続的に受信されなければならないため、複雑な聴覚オブジェクトの認識は、最近聞いた音の表現を作成して区別する、この種のニーモニックプロセスに依存しているのかもしれない。

Abstract 
Auditory neurophysiology has demonstrated how basic acoustic features are mapped in the brain, but it is still not clear how multiple sound components are integrated over time and recognized as an object. We investigated the role of statistical learning in encoding the sequential features of complex sounds by recording neuronal responses bilaterally in the auditory forebrain of awake songbirds that were passively exposed to long sound streams. These streams contained sequential regularities, and were similar to streams used in human infants to demonstrate statistical learning for speech sounds. For stimulus patterns with contiguous transitions and with nonadjacent elements, single and multiunit responses reflected neuronal discrimination of the familiar patterns from novel patterns. In addition, discrimination of nonadjacent patterns was stronger in the right hemisphere than in the left, and may reflect an effect of top-down modulation that is lateralized. Responses to recurring patterns showed stimulus-specific adaptation, a sparsening of neural activity that may contribute to encoding invariants in the sound stream and that appears to increase coding efficiency for the familiar stimuli across the population of neurons recorded. As auditory information about the world must be received serially over time, recognition of complex auditory objects may depend on this type of mnemonic process to create and differentiate representations of recently heard sounds.