Representación cerebral de atributos del habla durante el diálogo natural

Resumen

El estudio del habla en entornos naturales presenta desafíos para los enfoques tradicionales de análisis con electroencefalograma (EEG). En los últimos años, los modelos de codificación (encoding) y aprendizaje automático han avanzado considerablemente, facilitando una transición a diseños experimentales que contemplan estímulos dinámicos naturales, como el habla. En este trabajo se busca comprender cómo se codifican en el cerebro los distintos atributos del habla en el marco de un diálogo natural no guionado. Para ello se parte de características de bajo nivel (envolvente, frecuencia fundamental, espectrograma) y, luego, se utilizan atributos de alto nivel como los fonemas y las características fonológicas. Los resultados muestran que la inclusión de las características de alto nivel mejoran la predicción de la señal cerebral a partir del habla para todas las bandas de frecuencia consideradas. Además, las predicciones hechas sobre fonemas y características fonológicas indican que la sensibilidad neuronal es compatible con la hipótesis de un sistema de procesamiento jerárquico del lenguaje.