Magánhangzó-beszédfelismerés patkány elektroencefalográfiából hosszú rövid távú memória neurális hálózat használatával 3. rész

Gépi tanulási osztályozók

A BiLSTM teljesítményét a hagyományos gépi tanulási osztályozókkal hasonlították össze: SVM lineáris kernellel (SVM{0}}lin), SVM radiális bázisfüggvény kernellel (SVM_rbf), randomforests (RF), NB és KNN.

A véletlen erdő egy gépi tanulási algoritmus, amelyet jelenleg széles körben használnak különféle adatelemzési és előrejelzési területeken. Más gépi tanulási algoritmusokhoz képest jobb robusztussággal és pontossággal rendelkezik, miközben hatékonyan csökkenti a túlillesztést. Az utóbbi években a véletlenszerű erdők alkalmazási köre bővült, sőt bizonyos emberi memóriaképességek előrejelzésére is használható.

A kognitív pszichológia területén az emlékezet nagyon fontos kutatási irány. A tudósok egy egyszerű és hatékony módszert kerestek az emberi memória szintjének felmérésére. Az elmúlt években a véletlenszerű erdők megjelenése új ötleteket és módszereket hozott ezen a területen.

A Random Forest meg tudja tanítani a modellt, hogy előre jelezzen egy változót, amely bármi lehet, amit meg szeretne jósolni, beleértve a memóriaképességet is. A tudósok releváns tényezőket táplálhatnak be egy véletlenszerű erdőmodellbe, hogy megjósolhassák, milyen jó eredményeket ér el egy személy egy memóriateszten. Ezek lehetnek olyan tényezők, mint az életkor, iskolai végzettség, nem, testsúly stb., vagy biológiai mutatók, például az agy szerkezete. Kutatások szerint bizonyos kapcsolat van e tényezők és az emberi memória képessége között.

Az alanyoktól származó nagy mennyiségű vizsgálati adat összegyűjtésével és elemzésével a tudósok olyan modellt hozhatnak létre, amely előrejelzi a memória képességét egy véletlenszerű erdőmodellben. Az eredmények előrejelzése értékes információkkal szolgálhat az alany jövőbeli teljesítményéről egy bizonyos memóriateszt során.

Összefoglalva, a véletlenszerű erdő algoritmus új módszert kínál a tudósok számára az emberi memória szintjének értékelésére. Alkalmazása a jövőben fontos szerepet kaphat a kognitív pszichológiában, az idegtudományban és más területeken. Okunk van azt hinni, hogy a véletlenszerű erdők és más technikák kombinációja szélesebb perspektívát és mélyebb megértést biztosíthat az emberi agyműködés kutatásában. Látható, hogy javítanunk kell a memórián, a Cistanche deserticola pedig jelentősen javíthatja a memóriát, mert a Cistanche deserticola szabályozhatja a neurotranszmitterek egyensúlyát is, például növelheti az acetilkolin és a növekedési faktorok szintjét. Ezek az anyagok nagyon fontosak a memória és a tanulás szempontjából. Ezen túlmenően a hús javíthatja a véráramlást és elősegítheti az oxigénszállítást, ami biztosítja, hogy az agy elegendő tápanyagot és energiát kapjon, ezáltal javítva az agy vitalitását és állóképességét.

Kattintson az ismerje meg az agyműködés javításának módjait

Az SVM [74] célja az optimálisan elválasztott hipersík meghatározása a margó maximalizálásával, ami a támaszvektorok közötti távolság. A kernel trükk használatával az SVM képes leképezni a jellemzőteret alacsonytól a nagy méretig; ezért hatékonyan tud lineáris és nemlineáris osztályozást végrehajtani.

Az RF [75] úgy működik, hogy a betanítási fázis során több döntési fát hoz létre, és létrehozza a végső osztályt, amely egyesíti az egyes döntési fák eredményeit. Megjegyzés [76, 77] egy valószínűségi osztályozó, amely a Bayes-tételen és a feltételes valószínűségen alapul, és általában azt feltételezi, hogy minden jellemző független egymástól.

A KNN [78] egy nem-paraméteres megközelítés, amely a bemenetet a jellemzőtér k-os legközelebbi szomszédjainak többségi osztálya alapján osztályozza. Általában a k értéket páratlan számként választják ki, hogy elkerüljék a kötött osztályokat.

A fenti gépi tanulási modellek betanításához és értékeléséhez ugyanazt a 10-CV-t használtuk, mint a BiLSTM-ben. Az összes gépi tanulási modellt a Scikit-Learn könyvtár [73] segítségével valósították meg Pythonban.

statisztikai elemzések

Minden statisztikai elemzést az SPSS szoftverrel (SPSS version 20.0, SPSS Inc., Armonk, NY, USA) és a MATLAB szoftver 2017b verziójával (Mathworks, Inc., MA, USA) végeztünk.

Az adatokat parametrikus statisztikákkal elemeztük, mivel a vizsgálatban szereplő összes adat normális eloszlást mutatott a Shapiro–Wilk tesztben (p > 0,05). A TFR-ek statisztikai szignifikanciájának elemzésére ANOVA-t használtunk a különböző magánhangzó-ingerek szerint.
Ezenkívül ismételt mérési ANOVA-t végeztek az egyes osztályozók teljesítményének összehasonlítására. Ezt követően páronkénti összehasonlításokat végeztünk páros t-tesztek segítségével a BiLSTM hálózat és más klasszikus gépi tanulási osztályozók között, és Bonferroni korrekciót végeztünk az I. típusú hibaarány inflációjának kiigazítására.

A p-érték statisztikai szignifikancia értéke 0.01 volt az EEG-válaszok TFR-jének összehasonlításakor, míg a p-érték szignifikanciaszintje 0,05 a BiLSTM hálózat teljesítményének összehasonlításakor. és egyéb gépi tanulási osztályozók.

Eredmények

Auditív kiváltott potenciálok a magánhangzók hangjaira válaszul

Összesen 19 Sprague-Dawley patkányon esett át epidurális elektróda beültetési műtét, és az allrátok túlélték a műtéti beavatkozást. Ennek eredményeként 19 izofluránnal érzéstelenített patkány EEG-válaszait öt angol magánhangzó hangra rögzítették. Az átlagos AEP hullámformák kinyeréséhez az összes idegi választ átlagoltuk az alanyokra minden egyes inger esetében. A 4. ábra a kétoldali AAF-ből származó egyes magánhangzók átlagos AEP hullámformáit mutatja be.

Ahogy az várható volt, minden kategorikus magánhangzó hang különálló idegi aktivitást váltott ki a bilaterális AAF-ben, változó csúcsamplitúdókkal és latenciákkal. Az AEP-ek csúcsamplitúdója, amelyet a magánhangzó-ingerek utáni legmagasabb rögzített feszültségként határoztak meg, az /i/ esetében volt a legkisebb (61,74 ㎶ a bal AAF-ben és 61,27 ㎶ a jobb AAF-ben), míg az /a/-re válaszul kapott AEP-ek mutatták a legnagyobb csúcsamplitúdót (92,12 ㎶ a bal AAF-ben és 90,18 ㎶ a jobb AAF-ben).

A csúcslatencia, amelyet az inger kezdetétől a csúcs amplitúdójáig tartó időtartamként határoztak meg, körülbelül {{0}},39 s és 0,5 s között volt, a legrövidebb az /i/(0). 39 s a bal és jobb AAF-ekben), és a leghosszabb az /o/ hangban (0,51 s a bal és jobb AAF-ekben). A 4. ábrán látható, hogy hasonló AEP hullámformák voltak megfigyelhetők a bal és a jobb oldali AAF-ből.

Az EEG jelek idő-frekvencia elemzése

Az idő-frekvencia analízis egy hatékony módszer a nem stacionárius EEG-jelek idő-frekvencia síkon történő elemzésére, és kvalitatív információk nyújtására szolgál az EEG osztályozásához [79, 80]. Ezért a nagy átlagolt EEG TFR-jét minden egyes hangra kiszámítottuk, hogy azonosítsuk a magánhangzó-felismeréssel kapcsolatos változásokat az EEG-oszcillációk nagyságában és fázisában meghatározott frekvenciákon (5A. ábra).

A TFR-analízis alapján nagy teljesítményű aktivációt figyeltek meg a delta (1–4 Hz), a théta (4–8 Hz) és az alfa (8–12 Hz) sáv környékén 0,3–{{8} },6 s az inger kezdetétől, függetlenül a beszédhang stimulációtól.

Ezenkívül ANOVA tesztet végeztünk Bonferroni korrekcióval a statisztikailag szignifikáns TFR komponensek elemzésére az egyes magánhangzó-ingerek szerint.

Ezt követően a statisztikailag szignifikáns területek hatványát (p < {{0}}.01) az F-érték képviselte (5B. ábra). Az elemzés során a legtöbb 0,2-0,8 másodperces EEG frekvenciasáv szignifikánsan különbözött a magánhangzó ingerek szerint.

Ezenkívül a {{0}},8–1 másodperces TFR egy része statisztikailag is eltérő volt az egyes ingereknél. Az AEP hullámformáit és az ANOVA tesztek eredményeit figyelembe véve arra a következtetésre jutottunk, hogy a magánhangzó-ingerlés utáni 0,2–0,8 másodperc közötti AEP-k voltak a leginkább informatív idegi válaszok, és a magánhangzóhang felismeréshez kapcsolódnak.

A BiLSTM hálózatok modellképzése és értékelése

Az 5B. ábra eredményei alapján olyan EEG-adatokat választottunk ki, amelyeket 1–60 Hz között sáváteresztő szűréssel végeztünk, 0,2–0,8 s időablakkal. Ezután a kiválasztott EEG adatok z-pontszámait használták a BiLSTM hálózat bemeneteként.

Az összes EEG-adatot 10-szeresre osztottuk minden egyes alanyon belül, hogy értékeljük a BiLSTM-hálózatokat. Ezért a tesztteljesítményt a betanított modell hajtogatása után kaptuk meg a fennmaradó hajtásokkal egy 10-CV-sémában.

A hálózat teljesítményét a pontosság, az f{{0}}pontszám és a Cohen-féle kappastatisztika κ segítségével értékeltük (6. ábra és 1. táblázat). A BiLSTM hálózat átlagos ötosztályos EEG megkülönböztetési pontossága 75,18 ± 7.06% volt, az f1-pontszám pedig 0,74 ± 0,08 . A Cohen-féle κ 0,68 ± 0,09 volt, amit mérsékelt megegyezésként értelmeztek [81].

A BiLSTM hálózat teljesítményének részletesebb elemzéséhez a 7. ábrán látható zavaros mátrixot ábrázoltuk. Ez azt jelzi, hogy sok hiba az /u/ EEG-válaszok /a/-ként és /e/ /o/-ként való hibás besorolásából adódik. A BiLSTM hálózat azonban az EEG-válaszok többségét több mint 50%-os pontossággal osztályozta, ami az ötosztályos EEG-osztályozás nagy pontossága.

A BiLSTM hálózat összehasonlítása más gépi tanulási módszerekkel

A BiLSTM hálózatok hatékonyságának igazolására az EEG magánhangzóhang-felismerési osztályozásában az eredményeket összehasonlították más hagyományos gépi tanulási módszerek eredményeivel. A 6. ábra és az 1. táblázat mutatja a gépi tanulási osztályozók teljesítményét.

Az RF mutatta a legmagasabb osztályozási pontosságot a hagyományos gépi tanulási algoritmusok közül (pontosság: 63,21 ± 7,41%, f1-pontszám: 0,62 ± 0.09 és Cohen-féle : 0,52 ± 0,1). A statisztikai elemzés során az RF osztályozási teljesítménye nem volt szignifikánsan magasabb, mint az SVM_lin és SVM_rbf, míg az NB és a KNN osztályozási teljesítménye magasabb volt.

Amikor azonban a hagyományos gépi tanulási algoritmusok teljesítményét, beleértve az RF-t is, összehasonlították a BiLSTM-mel, nyilvánvaló volt, hogy a BiLSTM-hálózat minden, a vizsgálatban használt mérőszámmal jobb volt (p < 0.01).

A zavaros mátrixban a hagyományos gépi tanulási algoritmusok nem tudnak jól megkülönböztetni bizonyos EEG-válaszokat. Különösen az összes hagyományos gépi tanulási algoritmusnak nehézséget okozott az /u/ hang megkülönböztetése. Megjegyezték, hogy az algoritmusok tendenciát mutattak arra, hogy az /u/ hangot /a/-ként rosszul osztályozzák az esetek átlagosan 30%-ában (25,96% az NB-ben és 36,97% a KNN-ben), ami az általános osztályozási teljesítmény csökkenését eredményezte (7. .

Vita

Ebben a vizsgálatban a patkányok epidurális EEG-válaszait öt kategorikus magánhangzó hangra (/a/, /e/, /i/, /o/ és/u/) megkülönböztették a BiLSTM hálózat segítségével. Az epidurális EEG-jelek öt osztályba sorolását egyetlen vizsgálati alapon végezték el, ami köztudottan kihívást jelent. A tanulási teljesítmény maximalizálása érdekében ez a tanulmány megpróbálta meghatározni azokat az EEG-komponenseket, amelyek összefüggésben lehetnek a beszédhangok felismerésével a patkány agyában, és ezeket az EEG-komponenseket használta bemeneti jellemzőként. Ennek eredményeként a BiLSTM segítségével viszonylag nagy teljesítményt értek el az AEP-k öt különböző magánhangzó hangba történő osztályozásában. A BiLSTM hálózat osztályozási teljesítményének összehasonlítása más gépi tanulási algoritmusokkal azt mutatta, hogy a BiLSTM hálózat felülmúlta a többi klasszikus osztályozót. Ezek az eredmények azt mutatják, hogy a beszédfelismeréssel kapcsolatos EEG-komponensekkel betanított BiLSTM hálózat megbízhatóan, nagy pontossággal osztályozza az AEP-ket minden kategorikus magánhangzó hanghoz. Tudomásunk szerint az LSTM-hálózatokat nem alkalmazták a hallási ingerekre adott EEG-válaszok osztályozására, és ez az első olyan tanulmány, amely mélytanulási algoritmust alkalmaz a patkány AAF-ből származó EEG-jelek elemzésére.

Jelenleg csak néhány tanulmány használt LSTM architektúrát az EEG-alapú osztályozás legkorszerűbb eredményének eléréséhez. Az LSTM architektúra alkalmas az EEG alapú osztályozásra, mivel láncszerű szerkezete képes rögzíteni az EEG adatok időbeli sorrendjét [82]. Kezdetben a kutatás az osztályozási eredmények javítására összpontosított különféle LSTMarchitektúrákon keresztül; a bemeneti jellemzőket azonban továbbra is manuálisan nyerték ki, mint a hagyományos gépi tanulási módszereknél [83, 84].

Tsiouris et al. értékelte az LSTM hálózati elemek különböző kombinációinak teljesítményét, hogy megtalálja a leghatékonyabb LSTM architektúrákat az epilepsziás rohamok észlelésére, így közel tökéletes eredményeket ért el a roham előrejelzésében (100%-os érzékenység és 99.{3}}%-os specificitás) [83]. Mivel az LSTM hatékony struktúra a szekvenciális adatok feldolgozására, egyes tanulmányok nyers EEG-adatokat használnak bemeneti jellemzőként minimális előfeldolgozás mellett. Mivel az LSTM hálózat közvetlenül tanulja meg a funkciókat a nyers EEG adatokból, az érzelemfelismerő vizsgálatok teljesítménye legalább 12%-kal javult [85], és a motoros képi osztályozási vizsgálatok eredményei is javultak [86], összehasonlítva más hagyományos adatokkal. jellemző extrakciós technikák.

Ezenkívül a BiLSTM architektúrát az EEG-alapú osztályozáshoz használták, mivel a múltbeli és jövőbeli állapotokból egyaránt hozzáférhet az információkhoz. Ezért az EEG-adatokban tükröződő különféle agyi állapotok, például roham, alvás stb. észlelésével a BiLSTM-hálózat általában felülmúlta az LSTM-hálózatot, amely csak előrefelé rögzíti a múltbeli információkat a sorozatból. Emiatt nagy teljesítményről számoltak be a közelmúltban a BiLSTM hálózatokat használó EEG-alapú osztályozás során. Sharma és mtsai. 82,01%-os osztályozási pontosságot ért el négyféle érzelem esetében a BiLSTM algoritmus és a magasabb rendű statisztikák alapján [87]. Ezenkívül a BiLSTM hálózatok sikeresen osztályozták az epilepsziás típusokat és az alvási szakaszokat [88, 89].

A korábbi tanulmányokhoz hasonlóan ez a tanulmány is viszonylag jó eredményeket ért el a BiLSTMnetworks használatával. A javasolt algoritmus sikeresen megkülönböztette az EEG-válaszokat öt magánhangzóra, nagy pontosságú f{{0}}pontszámmal, valamint 75,18%, 74,43% és 0,68 Cohen-féle κ értékkel. A Cohen-féle κ értéke az ötosztályos osztályozásnál magasabb, mint a legtöbb jelenlegi tanulmányban [90]. A 6. ábrán látható módon a BiLSTM módszer a legmagasabb értéket produkálta az összes metrika esetében a többi gépi tanulási módszerhez képest. Ezen túlmenően, az osztályozási teljesítmény statisztikai különbségének meghatározásához az ismételt mérésű ANOVA eredményeket elemezték a BiLSTM és más klasszikus gépi tanulási módszerek között, minden tematikus érték felhasználásával. Statisztikai elemzéssel megállapítottuk, hogy a BiLSTM hálózat osztályozási teljesítménye szignifikánsan magasabb volt, mint a többi klasszikus gépi tanulási módszeré (p < 0,01). Ez az eredmény összhangban volt a zavaros mátrixszal is. A 7. ábrán látható, hogy a BiLSTM hálózat jól megjósolta az öt magánhangzó valódi címkéit, míg a klasszikus gépi tanulási módszerek nem.

A hagyományos gépi tanulási osztályozóval kapott előrejelzés különösen gyenge volt az /u/ hang osztályozásában; az /u/hangot főként /a/ként értelmezték félre. Még az öt hagyományos gépi tanulási osztályozó közül a legjobb teljesítményt mutató RF-nél is 34,48% volt az /u/ hang osztályozási aránya, míg az /u/ hang /a/ hangként 33,89%-os téves osztályozási arányt mutatott. A 4. ábrán látható, hogy az /a/ és /u/ hangok csúcslatenciája hasonló volt, ami az AEP hullámformák egyik fő jellemzője (az /a/ hang csúcslatenciája: 0.448, csúcs hang késleltetési ideje /u/: 0.444). Amikor az osztályozást minimálisan előfeldolgozott, egyszeri próba EEG-jelek alapján végezték, úgy tűnik, hogy az ilyen hasonlóságokat a hagyományos gépi tanulási algoritmusok nem tudták megkülönböztetni, míg a BiLSTM hálózat meg tudta különböztetni őket.

Tekintettel arra, hogy a BiLSTM hálózat egyidejűleg hozzá tud férni az összes múltbeli és jövőbeli kontextushoz, gazdag információ szerezhető meg ezen a hálózaton keresztül. Ezen túlmenően, bár az egyes magánhangzóhangokra adott EEG-válasz jellemzőit tükröző jellemzőket közvetlenül az LSTM réteg előre és hátra irányából nyertük ki, az osztályozási teljesítmény javult. Ebben a tanulmányban jó osztályozási eredményeket kaphatunk egy egyszerű BiLSTM-architektúra használatával, további, kézzel készített jellemző-kinyerési folyamat nélkül.

A beszédingerekre adott ERP-reakciók osztályozása egyetlen kísérletben nagy kihívást jelent az EEG alacsony SNR-je miatt. Bár a mélytanulási módszer egyik legfontosabb előnye, hogy magas szintű funkciókat képes megtanulni a hard-core funkciók kivonása nélkül, megpróbáltuk kiválasztani a beszédfelismeréssel kapcsolatos legrelevánsabb EEG-jeleket a jobb teljesítmény elérése érdekében. Ebben a tanulmányban az egyes beszédhang-ingereknek megfelelő, különálló AEP-hullámformákat figyeltek meg az alacsony frekvenciájú sáv nagy teljesítményű aktiválásával, beleértve a delta-, théta- és alfa-sávot is, a TFR-elemzésekben. Széles körben elismerték, hogy az alfa sáv idegi oszcillációi fontos szerepet játszanak a hallásfeldolgozásban. Mazaheri et al. beszámolt arról, hogy az alfa-aktivitás gyengülése szorosan összefügg a hallási célpontok megkülönböztetésével [91].

Staruß et al. bebizonyította, hogy az agykérgi alfa-oszcillációk kulcsmechanizmusa a zajfeldolgozás szelektív gátlásának, hogy javítsa a céljelekre irányuló hallási szelektív figyelmet [92]. Korábban azt is megállapítottuk, hogy az alfa-erő erősen aktiválódott a kétoldali időbeli területeken specifikus hangingerek hatására, amelyek statisztikailag különböztek a hang típusától [48]. Ezen túlmenően a delta és a théta sávról ismert, hogy az akusztikus információ szegmentációjának és észlelési hatásának alakításában szerepet játszik [93].

Bár ez a vizsgálat állatkísérleti adatokon alapul, a korábbi, humán alanyokon végzett vizsgálatokhoz hasonló, beszéddel kapcsolatos összetevőket figyeltek meg a TFR-elemzések során. Ezenkívül a statisztikai elemzés során az összes EEG-sávot szignifikánsnak találták Az 1. ábra az ingereket biztonságosabbá tette, és a hangészleléshez kapcsolódó EEG komponenseket reprezentálta. Ezek az eredmények némileg eltértek a korábbi vizsgálatok eredményeitől, ami arra utal, hogy csak bizonyos EEG-sávok, például az alfa-sáv kapcsolódnak a hangérzékeléshez. Az epidurális EEG-rögzítés várhatóan az összes EEG-sáv aktivitásában még finom változásokat is rögzít, mivel magasabb SNR-t biztosít azáltal, hogy csökkenti a térfogat-vezetést, és kiküszöböli az extracranialis EEG-felvételekben rejlő műtermékeket.

Ebben a vizsgálatban meghatározták a beszédhangfelismeréssel kapcsolatos EEG-komponenseket patkányokban, és az AEP komponenseket sikeresen osztályozták a BiLSTM hálózat segítségével. Ennek a tanulmánynak azonban voltak bizonyos korlátai. Először is, a bevont tárgyak száma túl kicsi volt, különösen a mély tanuláshoz. Ezenkívül ez a tanulmány nem értékelte az egyes osztályozók teljesítményét külső ellenőrzéssel, hanem a 10-CV-t használta a korlátozott mintaméretek leküzdésére. Emellett nem zárhatjuk ki annak a lehetőségét sem, hogy a patkány hallórendszere folyamatosan reagál a hangokra, mivel ebben a vizsgálatban minden magánhangzóból csak egyetlen kiejtést használtunk. Ezenkívül a szerzett EEG-válaszokat befolyásolták az érzéstelenítő hatások. Bár minimális érzéstelenítő dózist alkalmaztak, a frekvencia lassulása a delta teljesítmény növekedésével az izoflurán belélegzése utáni EEG-változások tipikus eredménye [94]. Ezért a tanulmányban javasolt magánhangzó-felismerő EEG-komponensek eltérhetnek az ébren lévő patkányoktól kapott EEG-jelektől. Úgy gondoljuk azonban, hogy az EEG-jel minősége elég jó, mivel az EEG-t epidurális elektróda beültetéssel rögzítettük, és nem szennyezték mozgási műtermékek.

Következtetések

Összefoglalva, ez a tanulmány a kategorikus beszédészleléshez kapcsolódó értelmes idegi összetevőket vont ki. Továbbá az LSTM hálózatok jellemzői alapján bebizonyosodott, hogy a BiLSTM hálózat alkalmas az EEG válaszok osztályozására minimálisan előfeldolgozott AEP-ekkel. Mivel ez a tanulmány úttörő, állati adatokkal végzett kutatás, előfordulhat, hogy nem lehet közvetlenül átvinni más gyakorlati alkalmazásokba, például agy-számítógép interfészekre vagy alternatív kommunikációs segédeszközökre emberek számára.

Ezért jövőbeli humán EEG-adatokkal végzett vizsgálatokra van szükség a BiLSTM-hálózat hatékonyságának ellenőrzésére az auditív EEG-alapú beszédfelismerés osztályozásában. Ezenkívül újra kell értékelni a paraméterek optimális hangolása és a funkciók kinyerése érdekében. Várhatóan ez a tanulmány új megközelítést fog nyújtani az EEG-jelek elemzéséhez, valamint értékes információkat nyújt az agyban a beszédészlelés és -felismerés mechanizmusairól.

Hivatkozások

1. Wernicke C. Az afázia tünetegyüttese. In: Cohen RS, Wartofsky MW, szerkesztők. Proceedings of the Boston Colloquium for the Philosophy of Science 1966/1968. Dordrecht: Springer Netherlands;1969. 34–97.

2. Shi Z, Yan S, Ding Y, Zhou C, Qian S, Wang Z és mások. Az elülső hallómező szükséges a hangok kategorizálásához felnőtt patkányok félelemkondicionáló feladatában. Front Neurosci. 2019; 13:1374.

3. Liberman AM, Harris KS, Hoffman HS, Griffith BC. A beszédhangok megkülönböztetése a fonémahatárokon belül. J Exp Psychol. 1957; 54: 358–368.

4. Johnson K. Akusztikai és hallási fonetika. Chichester: Wiley-Blackwell; 2012.

5. Green PA, Brandley NC, Nowicki S. Kategorikus észlelés az állatok kommunikációjában és döntéshozatalában. Behav Ecol. 2020; 31: 859–867.

6. Craik A, He Y, Contreras-Vidal JL. Mély tanulás az elektroencefalogram (EEG) osztályozási feladatokhoz: Áttekintés. J Neural Eng. 2019; 16:28.

7. Na¨a¨ta¨nen R, Paavilainen P, Rinne T, Alho K. The mismatch negativity (MMN) in basic research of central audity processing: A Review. Klinikai neurofiziológia. Elsevier; 2007. 2544–2590.

8. Garrido MI, Kilner JM, Stephan KE, Friston KJ. Az össze nem illő negativitás: a mögöttes mechanizmusok áttekintése. Klinikai neurofiziológia. Elsevier; 2009. 453–463

For more information:1950477648nn@gmail.com