脳が言葉を処理する仕組み
研究が、脳が話し言葉を理解するための複雑な方法を明らかにしている。
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誰かが話すのを聞くと、私たちの脳が何を言っているかを理解するために複雑な仕事をするんだ。音を小さな部分に分解して、個別の音や音節にして、そこから意味のある言葉や文に組み立て直す。このプロセスは脳のいろんな部分で行われるけど、どうやってこれらの部分が協力してこの作業をするのか、まだ多くのことが不明なんだ。
言葉を理解するためには、2つの重要なニーズをバランスさせることが大事。まず、脳は小さな音を十分に保持しておかないと、それを言葉に組み合わせられない。次に、新しい音が入ってくるたびに、この情報をすぐに更新しなきゃいけない。このニーズは、音を言葉に変えるところから、言葉を完全な文にするところまで、スピーチのあらゆるレベルで存在するんだ。
脳がこれにどう対処するかを研究するために、研究者たちは人々がスピーチを聞くときの脳の信号を調べることができる。マグネトエンセファログラフィー(MEG)という先進的な技術を使うと、参加者が物語を聞いている間の脳の活動をリアルタイムで記録できる。脳の反応を分析することで、科学者たちは音や意味など、いろんなレベルで言語の特徴を特定できるんだ。
スピーチの特徴を見つける
研究者たちは、参加者が2時間のオーディオストーリーを聞いているときの脳の活動を記録した。彼らは、基本的な音(音韻)、音の小さな単位(サブレキシカル)、全体の単語(レキシカル)、単語の構造的な使い方(統語的操作)、単語の意味(レキシカル意味)、文の文法的状態(統語的状態)という6つのレベルに整理された幅広いスピーチの特徴をデコードすることを目指していた。
最初の質問は、参加者の脳が実際にリスニング中にこれらの特徴をデコードできたかどうかだった。一貫した結果が示され、脳は取得した信号から非常に多くの特徴を追跡できることがわかった。つまり、脳は同時に多くの言語的な詳細を拾うことができるってこと。
特徴は時間とともにどうデコードされるの?
特徴が脳の活動からデコードできることがわかった後、次のステップはこれらの特徴のタイミングを分析することだった。研究者たちは、単語が話されるときに脳にどれくらい早く異なる特徴が現れるかを調べた。興味深いパターンがいくつか見つかった:語の意味などの高レベルの特徴は、基本的な音のような低レベルの特徴よりも早く認識された。
さらに、高レベルの特徴は脳に長く存在することにも気づいた。たとえば、基本的な音は短い間だけ認識されるかもしれないけど、意味は単語が発音された後も処理されることができた。これは、私たちがスピーチを聞くとき、脳が単に各音に反応するだけでなく、より大きな意味や構造を長時間にわたって把握していることを示唆している。
ダイナミックコーディングシステム
これらの発見は、階層的ダイナミックコーディング(HDC)というアイデアにつながった。これは、私たちの脳が情報の整理の仕方を常に変えながらスピーチを処理していることを示唆している。各音や言葉のために単一の活動パターンを保持するのではなく、脳は理解しようとしていることに基づいて活動をシフトさせる。
たとえば、私たちが単語を聞くと、脳の活動パターンがすぐに変わり、新しい音に焦点を合わせながらも以前の情報を保持することができる。これは、脳が「ダイナミックコード」のようなものを維持していて、同じ特徴が時間の経過に伴って異なる脳の活動パターンで表現されることを意味する。この方法は、脳が混乱することなくスピーチの複数の特徴を管理するのに役立つみたいだ。
コンテキストの役割
この研究のもう一つの興味深い側面は、コンテキストがスピーチの理解にどう役立つかだ。視覚処理と同じように、周囲のコンテキストに基づいて物体を識別できるように、脳は以前の知識からの高レベルの情報を使ってスピーチを素早く理解する。リスナーがコンテキストを持っていると、すべての詳細が埋まる前に文の一般的な意味や文法構造を把握できる。
たとえば、誰かがパーティーについての話を始めたら、言葉が出る前に祝うことに関連する言葉を予想するかもしれない。逆に、孤立した言葉だけを聞くと、意味をまとめるのが難しくなる。これは、私たちのスピーチの理解が音だけでなく、それらの音をより大きなアイデアにどう結びつけるかについても重要だっていうことを強調している。
これらの発見の意味
これらの結果は、私たちの脳がどのように効率的に話された言語を処理するかを明らかにする。私たちの発見は、言語の複数の要素が同時にデコードされる高度なシステムを示していて、私たちがリアルタイムでスピーチを理解できるようにしている。音を音韻から意味に向かって下から上に処理するのではなく、脳はより広い理解から始めて、さらに情報が入ってくるにつれてそれを洗練していく。
こんなふうにして、脳は騒がしい環境や複雑な環境でもスピーチを扱うことができる。これが、私たちが迅速にスピーチに応答できる準備を整え、コミュニケーションや理解を容易にしているんだ。
結論
要するに、私たちの脳はスピーチを理解するために素晴らしいシステムを使っていて、異なる意味や音の層に分解している。音を保持しながら情報を素早く更新する必要をバランスさせる方法は、私たちの言語処理がどれだけ適応的でダイナミックであるかを示している。
この研究は、私たちがスピーチを理解する方法だけでなく、脳自体の働きについても重要な洞察をもたらしている。これらのプロセスについて学び続けることで、コミュニケーションやそれを支える基本的な構造についてより良い理解が得られるんだ。
タイトル: Hierarchical dynamic coding coordinates speech comprehension in the brain
概要: Speech comprehension requires the human brain to transform an acoustic waveform into meaning. To do so, the brain generates a hierarchy of features that converts the sensory input into increasingly abstract language properties. However, little is known about how these hierarchical features are generated and continuously coordinated. Here, we propose that each linguistic feature is dynamically represented in the brain to simultaneously represent successive events. To test this Hierarchical Dynamic Coding (HDC) hypothesis, we use time-resolved decoding of brain activity to track the construction, maintenance, and integration of a comprehensive hierarchy of language features spanning acoustic, phonetic, sub-lexical, lexical, syntactic and semantic representations. For this, we recorded 21 participants with magnetoencephalography (MEG), while they listened to two hours of short stories. Our analyses reveal three main findings. First, the brain incrementally represents and simultaneously maintains successive features. Second, the duration of these representations depend on their level in the language hierarchy. Third, each representation is maintained by a dynamic neural code, which evolves at a speed commensurate with its corresponding linguistic level. This HDC preserves the maintenance of information over time while limiting the interference between successive features. Overall, HDC reveals how the human brain continuously builds and maintains a language hierarchy during natural speech comprehension, thereby anchoring linguistic theories to their biological implementations.
著者: Laura Gwilliams, A. Marantz, D. Poeppel, J.-R. KING
最終更新: 2024-04-19 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.19.590280
ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.19.590280.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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