이벤트 관련 전위 분석을 사용하여 표현 음성에서 강력한 음성 정체성 인식을 위한 암기 기반 교육 및 테스트 패러다임

50년 넘게 과학자들은 우리가 목소리를 인식하는 방식에 흥미를 느껴 왔습니다. 우리의 최근 연구는 감정적 운율이 이 과정에 어떻게 영향을 미치는지 탐구한다. 운율의 차이에도 불구하고 우리는 전반적인 오래된 것과 새로운 것 효과가 강하다는 것을 발견했으며, 이는 우리의 뇌가 익숙한 목소리와 익숙하지 않은 목소리를 일관되게 구별한다는 것을 나타냅니다.

화자 식별에 대한 현재의 실험적 과제는 과거에 일반적으로 사용되던 교육 테스트 패러다임에서 발생하며, 이는 화자 식별 처리에 영향을 미치는 세부 변수를 연구하는 데 적합하지 않습니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 철저하고 효과적인 교육을 보장하는 것이 중요합니다. 우리의 자금 조달에 따르면 LPC 또는 구-신 효과는 확신에 찬 프로세스와 의심스러운 프로세스 간의 차이를 보여주지만 전반적으로 견고하게 유지되고 있습니다.

우리의 패러다임은 내적 변이가 있는 친숙하고 낯선 대상의 처리를 조사하는 데 매우 적합합니다. 제 연구실은 표식적인 감정이 어떻게 표현되고 인식되는지, 그리고 음성 정보가 청취자에게 어떤 영향을 미치는지를 포함하여 음성 인식에 중점을 둡니다. 우리는 EEG와 fMRI를 사용하여 억양 또는 말하는 사람이 AI인지 여부와 같은 사회적 요인에 중점을 두고 이러한 요인을 측정합니다. JoVE에 대한 이 연구는 이러한 분야에 대한 향후 연구를 지원합니다.