【人的聽力是高度非線性】
<P align=center><STRONG><FONT size=5>【<FONT color=red>人的聽力是高度非線性</FONT>】</FONT></STRONG></P><P><STRONG></STRONG> </P>
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<P><STRONG>人類聽覺</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>人可以同時確定瀝青和聲音信號的時間超過了允許按常規線性分析更多精確。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>這是研究的人類受試者在美國物理學家所做的結論。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>調查結果並不只是理論感興趣的但可能會導致更好的軟體的語音辨識和聲納。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>人的聽力是非常擅長隔絕聲音，使我們能夠找出各自的聲音在一個擁擠的房間，例如。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>然而，我們的大腦用來分析聲音的神經演算法仍然不正確被理解。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>大多數研究人員承擔了大腦分解信號，並將它們看作一個過程，可以比作分解成純正弦波的任意波形的傅裡葉分析，其部分 — — 的總和。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>然而，從傅裡葉分析的資料是受約束稱為 Gabor 限制的不確定性關係。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>這說的你不能知道定時的聲音和其頻率 — — 或瀝青 — — 超越某種程度的準確性。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>更準確的聲音，不太準確的定時測量測量其音調，反之亦然。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>Gabor 四處走走</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>與海森堡不確定性原理，不同 Gabor 限制不是信號的一種內在特性，但是是用來分析它的方法的結果。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>如果你能找到的方法來分析複雜的波形不分解它到正弦波的情況下，您可以在理論上跟蹤頻率在特定的時間至多更高的準確度。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>然而，無論您選擇必須是非線性的因為作為一筆簡單的波形表示波形的任何技術將受 Gabor 的分析技術限制。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>布賴恩 · 摩爾在劍橋大學的研究人員首次在 70 年代，人類的聽覺系統能夠擊敗 Gabor 限制，表明，暗示大腦可以執行某種類型的信號，它接受了從耳朵的非線性分析。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>然而，這項工作不被拾科學界廣泛，部分是因為耳蝸進程然後未被理解。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>音調和時間安排</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>在這項最新研究，雅各 · 奧本海姆和馬塞洛 · Magnasco 的洛克菲勒大學給了志願者一系列的任務以確定如何精確地敏感人是基音和時機的聲音。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>一個測試涉及玩廣泛間隔的時間，但在相同音高的兩個音符。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>中間兩個，他們被演奏了第三的說明，和他們被要求以確定它是否略高或略低於其他兩個。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>另一科目被演奏了廣泛間隔的瀝青中幾乎同時的兩個說明： 他們然後被問是否曾播放更高或更低的一個第一。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>最後的測試相結合的第一次兩個任務： 低注被演奏了其次高注。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>幾乎在同一時間作為高注被演奏了，第三注被演奏了幾乎相同的音高作為低說明，在和志願者被問及是否它斜的上方或下方的低說明和它是否是之前或之後高注。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>奧本海姆和 Magnasco 發現的準確性的志願者確定瀝青並同時計時是通常好很多，平均比 Gabor 限制。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>在一個案例中，科目乘以 50，打敗了產品的頻率和時間的不確定性的 Gabor 限制，顯然暗示他們的大腦被使用一種非線性演算法。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>高度非線性的聆訊</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>Magnasco 說：在信號處理中，有提議分析這些信號的 time–frequency 分佈很大數目。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>問題是，因為有很多不同的方式，你可以這樣做，只有高度非線性的方式可以提供性能媲美人類做什麼，其中之一是在同一家庭作為什麼大腦不會嗎?</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>Mike Lewicki，在美國俄亥俄州凱斯西儲大學計算神經學家說的研究是"很好的示範，我們感知系統做複雜的事情 — — 當然的人都知道 — — 但這是一個好定量論證的甚至是最基本的水準，使用最簡單直接的刺激，你可以證明聽覺系統是相當了不起的東西。</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>這項研究發表在物理評論快報.</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>關於作者</STRONG></P>
<P><BR><STRONG>Tim Wogan 是一個設在英國的科學作家</STRONG></P>
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<P><STRONG>引用：</STRONG><A href="http://physicsworld.com/cws/article/news/2013/jan/31/human-hearing-is-highly-nonlinear"><STRONG>http://physicsworld.com/cws/article/news/2013/jan/31/human-hearing-is-highly-nonlinear</STRONG></A></P>
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