Contents Intro.

言語音声、音楽などの時系列情報は、最小単位である要素、要素のまとまりであるチャンクなどにより階層構造を形成している。時系列情報に含まれる階層構造を見つけ、分節化（チャンキング）する過程は、言語獲得、音楽鑑賞において極めて重要である。したがって、分節化は言語と音楽の共通基盤となる能力である。連続音声に含まれる音の統計的性質（音の遷移確率）が分節化の手がかりとなり、そのような系列情報の学習は統計的学習と呼ばれる。本研究では、分節化、統計的学習過程の神経メカニズムを知るため、事象関連電位（ERP）、光トポグラフィ（NIRS）、機能的磁気共鳴画像(fRMI)の計測を行った。ERP研究では、連続音声の分節化を定量的に反映し、学習の進行過程、学習の達成度を示す脳電位を見つけた。NIRS研究では、左下前頭野（ブローカ野）が分節化・統計的学習の後期に関与することを明らかにした。さらに、分節化・統計的学習の初期から後期に渡るオンライン学習過程に関わる脳領域を明らかにするため、空間解像度の高いfMRIを用いて調べた。本講演では、ERPとNIRS研究の結果を紹介するほか、現在進行中のfMRIデータの一部を紹介する。また、時間があれば、音楽演奏時の聴覚フィードバックによるエラー検出過程を示すERPについてもご紹介したい。

Details

Publication year

2008

Form

電子化映像資料(1時間37分6秒)

Alternative title

Segmentation of sound sequence : ERP, NIRS and ｆMRI studies

Series title

情報科学研究科・ゼミナール講演 ; 平成20年度

Note

講演者所属: 理化学研究所脳科学総合研究センター

講演日: 平成20年12月15日

講演場所: 情報科学研究科大講義室

Country of publication

Japan

Title language

Japanese (jpn)

Language of texts

Japanese (jpn)

Author information

Dilshat, Abla