The Role of Midbrain in Perception of Tone Sequences and Speech: an Analysis of Individual Studies

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Human speech is a complex combination of sounds, auditory events. To date, there is no consensus on how speech perception occurs. Does the brain react to each sound in the flow of speech separately, or are discrete units distinguished in the sound series, analyzed by the brain as one sound event. The pilot study analyzed the responses of the human midbrain to simple tones, combinations of simple tones (“complex” sounds), and lexical stimuli. The work is a description of individual cases obtained in the frame of intraoperative monitoring during surgical treatment of tumors of deep midline tumors of the brain or brain stem. The study included local-field potentials from the midbrain in 6 patients (2 women, 4 men). The S- and E-complexes that emerge at the beginning and end of the sound, as well as the S-complexes that emerge when the structure of the sound changes, were identified. The obtained data suggest that the selected complexes are markers of the primary coding of audio information and are generated by the structures of the neural network that provides speech perception and analysis.

About the authors

L. B. Oknina

Institite of Higher Nervous Activity and Neurophysiology of the RAS

Author for correspondence.
Email: leliia@yandex.ru
Russia, Moscow

E. L. Masherow

Burdenko National Medical Research Center of Neurosurgery

Email: leliia@yandex.ru
Russia, Moscow

A. M. Lange

Russian Technological University (MIREA)

Email: leliia@yandex.ru
Russia, Moscow

A. A. Slezkin

Institite of Higher Nervous Activity and Neurophysiology of the RAS; Skolkovo Institute of Science and Technology

Email: leliia@yandex.ru
Russia, Moscow; Russia, Moscow

J. O. Vologdina

Institite of Higher Nervous Activity and Neurophysiology of the RAS; Burdenko National Medical Research Center of Neurosurgery

Email: leliia@yandex.ru
Russia, Moscow; Russia, Moscow

I. A. Ziber

National Research University Higher School of Economics

Email: leliia@yandex.ru
Russia, Moscow

G. V. Portnova

Institite of Higher Nervous Activity and Neurophysiology of the RAS

Email: leliia@yandex.ru
Russia, Moscow

V. V. Podlepich

Burdenko National Medical Research Center of Neurosurgery

Email: leliia@yandex.ru
Russia, Moscow

D. I. Pitshelauri

Burdenko National Medical Research Center of Neurosurgery

Email: leliia@yandex.ru
Russia, Moscow

A. O. Kantserova

Institite of Higher Nervous Activity and Neurophysiology of the RAS

Email: leliia@yandex.ru
Russia, Moscow

E. V. Strelnikova

Institite of Higher Nervous Activity and Neurophysiology of the RAS

Email: leliia@yandex.ru
Russia, Moscow

References

  1. Renals S., Hain T. Speech Recognition / The Handbook of Computational Linguistics and Natural Language Processing // Eds. Clark A., Fox C., Lappin S. Blackwells, 2010. Chapter 12. P. 299.
  2. Attneave F., Olson R.K. Pitch as a medium: a new approach to psychophysical scaling // Am. J. Psychol. 1971. V. 84. № 2. P. 147.
  3. Boruta L., Peperkamp S., Crabbé B., Dupoux E. Testing the Robustness of Online Word Segmentation: Effects of Linguistic Diversity and Phonetic Variation / Proceedings of the 2nd Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics. Portland. Oregon. USA, 2011. P. 1.
  4. Boruta L. A note on the generation of allophonic rules [электронный ресурс]. RT-0401. 2011. inria-00559270v1.
  5. Kuhl P.K. Early language acquisition: Cracking the speech code // Nat. Rev. Neurosci. 2004. V. 5. № 11. P. 831.
  6. Shea C., Curtin S. Discovering the relationship between context and allophones in a second language: evidence for distribution-based learning // Stud. Second Lang. Acquis. 2010. V. 32. № 4. P. 581.
  7. Kazanina N., Phillips C., Idsardi W. The influence of meaning on the perception of speech sounds // Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2006. V. 103. № 30. P. 11381.
  8. Shahin K., Johnson K. Acoustic and Auditory Phonetics // Language. 1999. V. 75. № 4. P. 870.
  9. Micheyl C., Xiao L., Oxenham A.J. Characterizing the dependence of pure-tone frequency difference limens on frequency, duration, and level // Hear. Res. 2012. V. 292. № 1–2. P. 1.
  10. Oxenham A.J. How We Hear: The Perception and Neural Coding of Sound // Annu. Rev. Psychol. 2018. V. 69. № 1. P. 27.
  11. Lau B.K., Mehta A.H., Oxenham A.J. Superoptimal perceptual integration suggests a place-based representation of pitch at high frequencies // J. Neurosci. 2017. V. 37. № 37. P. 9013.
  12. Радионова Е.А. Опыты по физиологии слуха. Нейрофизиологические и психофизические исследования. СПб.: Ин-т физиологии им. И.П. Павлова, 2003. 256 с.
  13. Alavash M., Tune S., Obleser J. Modular reconfiguration of an auditory control brain network supports adaptive listening behavior // Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2019. V. 116. № 2. P. 660.
  14. Столярова Э.И. Моделирование механизмов слуховой обработки речевых сигналов // Речевые технологии. 2010. № 2. С. 31.
  15. Hackett T.A., Barkat T.R., O’Brien B.M.J. et al. Linking topography to tonotopy in the mouse auditory thalamocortical circuit // J. Neurosci. 2011. V. 31. № 8. P. 2983.
  16. Guo W., Clause A.R., Barth-Maron A., Polley D.B. A Corticothalamic Circuit for Dynamic Switching between Feature Detection and Discrimination // Neuron. 2017. V. 95. № 1. P. 180.
  17. Moerel M., De Martino F., Formisano E. An anatomical and functional topography of human auditory cortical areas // Front. Neurosci. 2014. V. 8. P. 225.
  18. Herreras O. Local field potentials: Myths and misunderstandings // Front. Neural. Circuits. 2016. V. 10. P. 101.
  19. Nourski K.V., Steinschneider M., Rhone A.E. et al. Sound identification in human auditory cortex: Differential contribution of local field potentials and high gamma power as revealed by direct intracranial recordings // Brain Lang. 2015. V. 148. P. 37.
  20. Moses D.A., Mesgarani N., Leonard M.K., Chang E.F. Neural speech recognition: Continuous phoneme decoding using spatiotemporal representations of human cortical activity // J. Neural. Eng. 2016. V. 13. № 5. P. 056004.
  21. Частович Л.А. Физиология речи. Восприятие речи человеком. М.: “Книга по Требованию”, 2012. 386 с.
  22. Канцерова A.O., Окнина Л.Б. Пицхелаури Д.И. и др. Вызванные потенциалы среднего мозга, ассоциированные с началом и окончанием звучания простого тона // Физиология человека. 2022. Т. 48. № 3. С. 5. Kantserova A.O., Oknina L.B., Pitskhelauri D.I. et al. Evoked potentials of the midbrain associated with the beginning and end of a sound of a simple tone // Human Physiology. 2022. V. 48. № 3. P. 229.
  23. Tadel F., Baillet S., Mosher J.C. et al. Brainstorm: A user-friendly application for MEG/EEG analysis // Comput. Intell. Neurosci. 2011. V. 2011. P. 879716.
  24. Shen Y. Some Allophones Can Be Important // Language Learning. 1959. V. 9. № 1–2. P. 7.
  25. Richter C. Learning Allophones: What Input Is Necessary ? / Proceedings of the 42nd annual Boston University Conference on Language Development. United States. Boston (3–5 November 2017). Cascadilla Press, 2018. P. 659.
  26. Mitterer H., Reinisch E., McQueen J.M. Allophones, not phonemes in spoken-word recognition // J. Mem. Lang. 2018. V. 98. P. 77.
  27. Davis M.H., Sohoglu E., Peelle J.E., Carlyon R.P. Predictive top-down integration of prior knowledge during speech perception // J. Neurosci. 2012. V. 32. № 25. P. 8443.
  28. McClelland J.L., Elman J.L. The TRACE model of speech perception // Cogn. Psychol. 1986. V. 18. № 1. P. 1.
  29. Scott S.K., Johnsrude I.S. The neuroanatomical and functional organization of speech perception // Trends Neurosci. 2003. V. 26. № 2. P. 100.
  30. Poeppel D., Hickok G. The cortical organization of speech processing // Nat. Rev. Neurosci. 2007. V. 8. № 5. P. 393.
  31. Anwander A., Tittgemeyer M., Cramon D.Y. et al. Connectivity-based parcellation of Broca’s area // Cereb. Cortex. 2007. V. 17. № 4. P. 816.
  32. Frey S., Campbell J.S.W., Pike G.B., Petrides M. Dissociating the human language pathways with high angular resolution diffusion fiber tractography // J. Neurosci. 2008. V. 28. № 45. P. 11435.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (353KB)
3.

Download (707KB)
4.

Download (480KB)
5.

Download (629KB)
6.

Download (1004KB)

Copyright (c) 2023 Л.Б. Окнина, А.О. Канцерова, Д.И. Пицхелаури, В.В. Подлепич, Г.В. Портнова, И.А. Зибер, Я.О. Вологдина, А.А. Слезкин, А.М. Ланге, Е.Л. Машеров, Е.В. Стрельникова

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».