Диссертация (1145656), страница 4
Текст из файла (страница 4)
Судя по полученным данным, формантные частотывербальных сигналов являются той информацией, которая необходима дляреализации сложного механизма опознавания фонемы. Было показано, что дляслов, которые представляют собой сложные звуковые сигналы и имеютопределенное значение, существуют так называемые коды. Подобные кодыпредставлены в мозге различной динамикой электрических разрядов нервныхклеток, групповыми разрядами, различным взаимодействием близлежащихнервных клеток и ансамблей в нейрональных популяциях, и являются звеньямиобеспечения интеллектуально-мнестической деятельности (Бехтерева, 1977).Перестройкиимпульсныхпотоковкаждогоподобногокодасвязанысформированием следа памяти при декодировании вербальных сигналов. Можносказать, что нервные коды непосредственно связаны и определяются активациейпроцессовдолгосрочнойвербальнойпамяти,атакжеобеспечиваютдекодирование характеристик вербальных сигналов (Бехтерева, 1977). С другойстороны, исследования Шэннон (Shannon et al., 1998) показали, что мозг способенобрабатывать минимальное количество информации, которая необходима дляпонимания речи.
Автор предъявлял речевые стимулы, в которых была удаленаинформация о частотных характеристиках сигнала. Тем не менее, испытуемыесохранили способность к распознаванию речи. Эти данные свидетельствуют в20пользу того, что, хотя частотные характеристики сигнала безусловно важны длядекодированияречевыхстимулов,ихналичие,вероятно,неявляетсяобязательным. Временная огибающая речи (форма сигнала, т. е.
информация о егов подъемах и падениях) может иметь большее значение и являться болеенеобходимой для распознавания речи, чем характеристики, связанные сфонемами. Можно говорить о репрезентациях в мозге речевых и языковыхединиц, которые представляют собой иерархически организованную структуру,нижний уровень которой представлен совокупностью фонематических следов.
Наследующем уровне такие следы комбинируются при образовании слогов, а делее,на еще более высоком уровне – слов, так что временной порядок остаетсяпостоянным. Таким образом, можно предположить существование энграмм слов,то есть репрезентаций целых слов. Из литературных данных следует, чтовосприятие и опознавание человеком речевых сигналов тесно связано как сзакономерностямифункционированияслуховойсистемыипроцессамиассоциативной активации энграмм долгосрочной вербальной памяти, так и свероятностьюиспользованияданныхсигналоввречевойдеятельности(Бехтерева, 1977). Можно также предполагать, что такие репрезентации болеевыражены для часто употребляемых слов, чем для редких.2. Нейролингвистические характеристики восприятия звуков речиНа протяжении многих десятилетий исследователи ставят перед собойзадачу - определить мозговую основу речи, понять физиологические механизмыречевого процесса и описать как мозг реализует речевую функцию.
Для того,чтобы решить эти задачи, сложный речевой процесс делят на блоки:фонологический, лексический, семантический, синтаксический и т.д. Речевойсигнал разбивают на фонемы, слоги, морфемы, слова и фразы. Тем не менее, вестественнойречивысказываниевоспринимаетсякакединоецелоеиидентифицируется сразу после того, как в ментальном лексиконе обнаруживаются21фонологические соответствия. Этот процесс называют лексическим доступом иего результатом является идентификация слов или высказываний.Восприятие речи является очень быстрым, автоматическим процессом(Fromkin, 2003). Этот процесс включает в себя сегментирование сигнала наразные блоки, построение ментальной модели будущего дискурса, встраиваниевысказывания в такой дискурс и т.д.
Дискуссии о том, каков механизм сложногоречевого процесса, происходит ли все это поэтапно или более менее параллельноведутсядосихпор.электроэнцефалографияПоявление(ЭЭГ),такихметодовмагнитоэнцефалографияисследованиякак(МЭГ)and(RossTremblay, 2009; Ross et al., 2007а, 2011; Shahin 2007a, 2007b; Tavabi et al., 2011b) имагнитно-резонансная томография (МРТ) (Lawson, 2012), которая позволяетполучить функциональное изображение мозговых структур при выполненииразного рода когнитивных задач (фМРТ) (Li et al., 2009; Mayhew et al., 2010;O'Connell, 2012), привело к значительному увеличению нейролингвистическихисследований.
Вместе с тем, ЭЭГ является одним из наиболее подходящихметодов для решения многих разногласий, в том числе, связанных с поэтапностьюобработки поступающей информации, в первую очередь потому, что обладаетвысоким временным разрешением (Blinowska et al., 2010; Eimer, Kiss, 2010; Perezand Vogel, 2012; Sinke, 2014).Основные вопросы о нейролингвистических механизмах речи связаны спроцессом перевода поступающего речевого сигнала (сенсорного стимула) вовнутренние ментальные репрезентации (ментальный лексикон) (Bastiaansen et al.,2008).
Изучение связи орфографических и фонологических характеристик слов сих семантическими репрезентациями является важной задачей для пониманиятакой трансформации. Нейронный ответ, который коррелирует с некимисемантическими свойствами слова, исследователи часто связывают с началом еголексической обработки, при этом нужно отметить, что лексическая частотность(речевая частотность) является одним из инструментов для изучения подобныхпроцессов.22Результаты проведенных исследований позволяют предположить, чтофизиологической основой при воприятии речи и языка является широкораспределенная нейронная сеть, которая при получении вербальной информациио стимуле автоматически активирует связанные между собой репрезентации слов.Термин «негативность рассогласования» (НР) был предложен Р.
Наатаненом(Näätänen R. et al.1997) и был определен как корковый электрический ответ.Автор показал, что при помощи этого компонента ВП могут быть изучены в томчисле характерные для речи и языка звуковые репрезентации. Этот ответ являетсяобъективным показателем при регистрации процессов обработки акустическихсигналов. Корковые процессы, генерирующие НР, играют важную роль дляобеспечения высших психических функций. Известно, что в ответах НР находятотражение энграммы или следы памяти для акустических стимулов, в том числедля фонем и слов.
Другими словами, неразличимые в процессе первичнойобработки сложные звуковые стимулы могут легко опознаваться после активногообучения или тренировки (Kraus et al., 1996; Näätänen et al., 1993 a, b). Авторытренировали взрослых испытуемых различать сложные спектрально-временныезвуковые паттерны. В парадигме НР (одд-болл парадигма) испытуемымпредъявлялись стандартные и девиантные стимулы, которые отличались междусобой по спектрально-временным характеристикам.
Было проведено 3 этапа ипосле каждого этапа дополнительно при помощи теста оценивалась способностьиспытуемых определять девиантный стимул среди стандартных. По результатампроведенного исследования обнаружилось, что параметры НР меняются впроцессе тренировки. Уже после первого этапа амплитуда НР увеличивалась илатентный пик становился меньше.
Авторы пришли к выводу, что изменениепараметров НР отражает долговременные эффекты нейрональной тренировки спродолжительнымпредъявлениемсложныхнезнакомыхранеезвуковыхстимулов.Такое свойство как пластичность головного мозга играет в этом процессеключевую роль. Пластичность, базирующаяся на принципах обратной связипозволяет перестраивать нейронные сети, образовывать новые нейронные связи, и23реализует феноменальное свойство мозга перестраивать свои функциональныеспособности. Исследователи нейрональной пластичности в лингвистическихпроцессах и нейрональных коррелятов речевой функции в последнее десятилетиедобилисьзначительногопрогрессаблагодарябыстроразвивающимсянейроимиджинговым технологиям (Hickok, 2009; Poeppel et al., 2012; Price, 2010;Richardson & Price, 2009; Rodriguez-Fornells et al., 2009; Stein et al., 2009; Stein andRowland, 2011).
Доказательства существования фонематических следов былиполучены на примерах Эстонского и Финского языков (Näätänen et al., 1997). Вэксперименте участвовали взрослые испытуемые, говорящие на Эстонском иФинском языках. В качестве стандартного стимула в одд-болл парадигмепредъявлялась фонема /e/, прототип которой существует и в Эстонском и вФинском языках. В качестве девиантных стимулов использовались две другиефонемы: у одной их них существует прототип в обоих языках, у другой – только вЭстонском.
Авторы показали, что у финнов амплитуда НР была больше в ответ нафонемы Финского языка, в то время как в ответ на фонемы Эстонского языкаамплитуда НР становилась значительно меньше. Напротив, у эстонцевуменьшения амплитуды НР в ответ на фонемы эстонского языка не наблюдалось.Регистрация магнитного эквивалента НР показала, что усиление амплитуды НР вответ на фонемы у испытуемых-финнов связано со слуховой корой левогополушария, это область, которая рассматривается как место формированияфонематических следов.
Винклер (Winkler et al. 1999) в своем исследованиипоказал, что НР отражает механизмы нейрональной пластичности в процессеобучения иностранному языку. В исследовании принимали участие: 1) взрослыеиспытуемые, говорящие на родном Венгерском языке и на втором Финскомязыке; 2) не говорящие на втором Финском языке и 3) испытуемые, для которыхФинскийявлялсяроднымязыком.Вкачествестандартногостимулаиспользовалась также фонема /е/, прототип которой существует в обоих языках.В качестве девиантных стимулов использовалась фонема /ае/, прототип которойсуществует в Финском языке, но не в Венгерском, а также фонема /у/, прототипкоторой существует в обоих языках. Результаты показали, что амплитуда НР в24ответ на гласную /у/ одинакова для всех групп испытуемых.
В то время какувеличение амплитуды НР в ответ на фонему /ae/ наблюдалось только уиспытуемых,владеющихФинскимязыком.Такимобразом,результатыдемонстрируют, что обучение иностранному языку связано с нейрональнымисенсорными изменениями, которые отражаются в ответах НР.Результаты исследований показывают, адаптация и перестройка нейронныхсвязей может возникать в том числе и в ответ на краткосрочное обучение.Обучение новым фонологическим формам происходит в мозге довольно быстро(Shtyrov et al., 2010; Morís et al., 2013; Tort et al., 2009; Van Berkum et al., 2008).Испытуемымвтечениекороткоговременибинауральнопредъявлялисьлингвистические стимулы.
Полученные данные демонстрируют, что послемногократных повторений параметры НР в ответ на слово практически неменяются, и достоверных отличий не обнаруживается. В то время как в ответ напсевдослова амплитуда НР становится достоверно больше. Следует обратитьвнимание на то, что изменения НР в ответ на псевдослова произошли в результатемногократного повторения стимула за короткий период времени. Результаты ещеодного МРТ-исследования, где от испытуемых требовалось выучитьчетыреновых слова, обозначающих разные цвета, было зафиксировано увеличениеобъема серого вещества головного мозга в области левой зрительной коры (Kwoket al., 2011) в результате двух часового интенсивного обучения. В МЭГисследовании (Leminen et al., 2016) автор показывает, что следы памяти дляновых морфологических форм быстро формируются и динамично изменяются,переходя из кратковременной памяти в ментальный лексикон.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
