Cím: Probabilistic processing of sequential auditory information in noise
Futamidő:2019.01.25 - 2022.01.24.
Témavezető: Dr. Ulbert István, Szabó Beáta Tünde
Elnyert támogatás: 81.996,- USD
A projekt célja egy olyan komputációs modell fejlesztése és tesztelése (viselkedéses és neurofiziológiai kísérletekkel), ami képes a komplex akusztikus környezetet feldolgozni zaj jelenlétének esetén is.
A projekt első ütemében (első év) szekvenciális akusztikus ingereket feldolgozó modellt implementálunk, és humán viselkedéses kísérletekkel teszteljük annak relevanciáját. Tesztelendő hipotéziseink ebben a szakaszban:
1. Az átmenetvalószínűségek feldolgozása nem elegendő a szekvenciális akusztikus statisztikai tanulás modelljének építéséhez, az n-gramokon túlmutató, Bayesi chunk tanuló algoritmus viszont jól prediktálja a humán viselkedést;
2. A teljes statisztika feldolgozása a kombinatorikus robbanás miatt nem jó közelítése az emberi agyműködésnek, így az agy mintavételezést folytat az akusztikus inputon, és ezeken a mintákon végez inferenciát. Hipotéziseinket az implementált modellel és a kísérleti eredményekkel teszteljük.
A második ütemben (második-harmadik év) a komputációs modellt és a kísérleti paradigmákat kiterjesztjük azokra az esetekre, amikor az akusztikus input zajos. A modell viselkedését humán viselkedéses kísérletekkel, és neurofiziológiai kísérletekkel ellenőrizzük. A neurofiziológiai kísérletekben macskák neurális aktivitását rögzítjük intrakraniálisan, és a különböző akusztikus ingerekre adott agyi válaszokat vizsgáljuk.
