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Como o cérebro resolve o problema da festa com ruídos de fundo

Modelo computacional da MIT mostra como ganhos multiplicativos elevam a voz-alvo, explicando o foco seletivo no cocktail party e avanços em implantes cocleares

Josh McDermott (left), professor of brain and cognitive sciences and associate investigator at the McGovern Institute sits with graduate student Ian Griffith in the speaker array room where they conducted the study.
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  • Pesquisadores do MIT mostraram, por meio de um modelo computacional, como o cérebro consegue focar em uma única voz entre várias em ambientes barulhentos, conhecido como “cocktail party problem” (problema da festa de cocktail).
  • O estudo sugere que ampliar a atividade de unidades neurais que respondem a características da voz-alvo, como o tom, faz com que essa voz ganhe destaque no processamento auditivo.
  • O modelo é treinado com uma instrução (cue) sonora da voz desejada; a ativação das unidades determina ganhos multiplicativos que realçam a voz-alvo quando o estímulo seguinte é ouvido.
  • Além do tom, o experimento mostrou que a posição espacial da voz ajuda a selecionar o alvo; o modelo apresenta melhor desempenho quando alvo e ruído estão em locais diferentes no plano horizontal.
  • Pesquisadores anunciam aplicações potenciais, incluindo simular audição com Implante coclear, com o objetivo de melhorar o foco em ambientes barulhentos; o estudo foi financiado pelo National Institutes of Health (Institutos Nacionais de Saúde).

MIT elucida como o cérebro foca numa voz em meio a várias

Pesquisadores de neurociência da MIT desenvolveram um modelo computacional que demonstra como o cérebro amplia a voz-alvo e reduz ruídos para resolver o “cocktail party problem”. O estudo mostra que aumentar a atividade de unidades que respondem a traços da voz desejada pode levar o foco atencional.

O trabalho, liderado pelo professor Josh McDermott, usa uma rede neural adaptada com ganhos multiplicativos em estágios de processamento. A pesquisa foi publicada hoje na Nature Human Behavior, com Ian Griffith como autor principal e R. Preston Hess entre os coautores.

Como o modelo funciona

O modelo recebe um “cue” auditivo com a voz a ser observada e ajusta ganhos multiplicativos conforme as características desejadas, como tono. Em seguida, é apresentado a uma mistura de vozes, e o modelo identifica a segunda palavra da voz-alvo com resultados semelhantes aos humanos.

Griffith destaca que as unidades associadas aos traços da voz-alvo ganham força, enquanto outras reduzem a atividade. A abordagem testa se esse ganho é suficiente para replicar a atenção humana ao som.

Resultados e impactos

Experimentos mostram que, sob várias condições, o modelo reproduz padrões de comportamento observados em pessoas, incluindo erros típicos em vozes com tons parecidos. A semelhança entre respostas humanas e do modelo sustenta a hipótese do ganho multiplicativo.

Além do tom, a localização espacial também ajuda. O modelo aprendeu a usar posição da voz-alvo para selecionar o som correto, especialmente quando alvo e distração estão em locais diferentes no plano horizontal.

Aplicações e próximos passos

Os pesquisadores testaram cenários com diferenças verticais de localização, encontrando maior dificuldade de separação. Estudos com humanos confirmaram esse efeito observado no modelo.

A equipe planeja aplicar a modelagem para simular audição com implantes cocleares, buscando melhorar a atenção em ambientes ruidosos. O estudo recebe financimento do National Institutes of Health.

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