2016 Fiscal Year Research-status Report
聴覚野の情報表現に関する数理モデル研究：連続聴効果を例として
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16K00220
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| Research Institution | Numazu National College of Technology |
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Principal Investigator |
宮下 真信 沼津工業高等専門学校, 制御情報工学科, 教授 (20443038)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 繁 電気通信大学, 脳科学ライフサポート研究センター, 特任教授 (70281706)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 連続聴効果 / 聴覚野 / 心理物理実験 / 音声周波数 / 音圧 / トノトピック・マップ / スパイク放電型モデル / 自己組織化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
連続した音声に周期的な空白部分（ギャップ）を挿入すると、途切れた音声を知覚するのに対し、ギャップに帯域ノイズを挿入するとフォアグラウンドにノイズ音を、バックグラウンドに連続した音声が知覚される。この連続聴効果と呼ばれる現象では、ギャップに挿入するノイズの音圧が背景の音声の音圧よりも十分に大きい場合に連続音が知覚できることが知られている。はじめに、連続音が知覚できる音圧の限界を調べるために、N=11人の被験者（20-22歳の男性8，女性3）に、(1) 800Hzの純音刺激を与えたとき、(2) 200msの純音と200msのギャップを与えたとき、(3) (2)のギャップに音圧の異なるノイズを挿入したときの心理物理実験をおこなった。ここでは、挿入するノイズの音圧を変え、連続音を知覚した被験者がn人のときの認識率をP=n/Nとして評価した、その結果、音圧に対する認識率の分布はシグモイド関数で良くフィットでき、変曲点が約-6.18dBであるという結果が得られた。
哺乳類の聴覚野(AI)細胞は聴覚刺激の周波数や音圧に対して選択性があり、AI野には応答を最大とする周波数に基づいて細胞が規則正しく並んだトノトピック・マップと呼ばれる構造が存在している。ここでは、内側膝状体(MGN)-AI野経路に神経ネットワークの数理モデルを適用し、モデルAI野での細胞の受容野ならびにトノトピック・マップ、音圧特性の構造を再現した。この数理モデルで得られた神経ネットワークに、心理物理実験で使用した音声刺激を入力し、800Hzの連続音を入力したときと、ギャップに挿入するノイズの音圧を変えたときとのモデルAI野の応答について調べた。その結果、ノイズの音圧を低減するすると細胞の応答が約-8.13dB程度で変化することがわかった。この結果は、本研究で提案する数理モデルが心理物理実験を説明できることを示唆している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
内側膝状体(MGN)-聴覚野(AI)経路の神経ネットワークの自己組織化数理モデルを精緻化した。また、聴覚経路のシミュレーションを実行するためにスパイク放電型の神経モデルを構築した。はじめに、数理モデルの有効性を確認するために、連続聴効果に関する心理物理実験を実行し、小規模な神経ネットワークでの有効性を確認した。
大規模なシミュレーションの実行に向けて、導入する計算機のコプロセッサについて性能の検証を業者に依頼しておこなった。しかしながら、当初予想した計算性能が得られないことが分かり、導入のための予算も不足していることから、次年度にパラレル型計算のできるCPUを導入することとした。
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| Strategy for Future Research Activity |
スパイク放電型の神経細胞を使って、これまでにおこなった(1) 800Hzの純音刺激を与えたとき、(2) 200msの純音と200msのギャップを与えたとき、(3) (2)のギャップに音圧の異なるノイズを挿入したときのシミュレーションを実行し、数理モデルのパラメータ依存性などを調べる。また、ギャップにノイズを挿入したときの応答と純音を入力としたときの細胞応答との類似度を評価する指標について検討する。さらに、興奮性と抑制性の皮質内相互作用の一部を遮断した場合のシミュレーションの実行などを通して、連続聴効果を引き起こす場合にどのような神経活動が起きているのかを理論的に予測していく。
連続聴効果を一般的な音声の場合へと拡張するのは、純音だけでなく入力周波数が時間と共に高くなる（低くなる）FM音での応答特性も調べる必要がある。そこで、周波数が一定に高くなる（低くなる）場合にギャップを入れた場合とギャップに帯域ノイズを挿入した場合のシミュレーションを実行し、神経集団としての活動について研究を進めていく。音声としての知覚には、個々のモデルAI野細胞の受容野特性が興奮性や抑制性の相互作用によってどのように修飾されるかを調べる必要がある。本研究では、スパイク放電型細胞モデルを使ったリバース相関法による受容野の時間‐周波数、時間‐音圧構造を再現する手法を確立し、この問題へと迫っていく予定である。
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| Causes of Carryover |
大規模なシミュレーションの実行に向けて、導入する計算機のコプロセッサについて性能の検証を業者に依頼しておこなった。しかしながら、当初予想した計算性能が得られないことが分かり、導入のための予算も不足していることから、次年度にパラレル型計算のできるCPUを導入することとした。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
パラレル計算が可能なCPUのワークステーションを検討し導入する。導入されたパラレル計算機は、入力音声に対する集団的なモデル聴覚野の応答のシミュレーション、皮質内相互作用を入れたときの受容野構造の変化のシミュレーションと解析に使用する予定である。
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