5. A hangsúlyfeldolgozás idegrendszeri háttere

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A beszédészlelés és -értés idegrendszeri hátterének vizsgálatában évtizedek óta alkalmazott módszer az agy spontán elektromos aktivitásának (EEG) rögzítése.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Az EEG egyik lehetséges alkalmazásáról (a feldolgozást kísérő oszcillációról) fentebb már szó volt, itt az EKP módszerét mutatjuk be röviden. Az EKP egy adott eseményhez szinkronizált agyi válasz, amelynek kiváltó ingerei egyszerű ingertől a komplex mintázatokig, például a beszédhangtól a szóig, vagy akár a mondatig, szövegrészig is terjedhetnek. Az eseményhez kötöttnek, azzal együtt járónak, azt kísérőnek, de nem attól függőnek, azaz korrelatív típusú agyi válasznak tekintjük. Az EKP kinyerése az EEG-ből átlagolással történik, a fázisban azonos jelek összeadódnak, az eltérőek kioltódnak. Az EKP összetevői (komponensei) a fizikaitól a kognitív jellemzőkig követhetővé teszik a feldolgozást, így a pszichológiai, pszicholingvisztikai kutatásokban arra alkalmas, hogy az eltérőnek feltételezett feldolgozási folyamatokat kísérő agyi tevékenységet online, ezredmásodperces idői felbontással követni tudjuk. Az EKP téri felbontása azonban az agyi elektromos válasz vezetési tulajdonságai következtében nem jó, s a módszer nem is a „honnan jön”, hanem a „hogyan történik” kérdésre tud választ adni. Ennek ellenére az agyi elektromos válaszok terjedésének ismeretében a sok elektródával elvezetett válaszok változási dinamikája, téri eloszlása is megbízhatóan követhető. Jó téri és kevésbé jó idői felbontás a képalkotó eljárásokkal érhető el, itt a feldolgozási dinamika indirekt (agyi vérátáramlás, agyi oxigénszinteloszlás), azaz nem közvetlenül a neuronális aktivitás mérésével lehetséges. A nyelvi feldolgozás neurobiológiai modelljei az elmúlt két évtizedben láttak napvilágot, s erőteljesen támaszkodtak a fejlődésés kognitív pszichológiai, nyelvészeti, pszicho- és neurolingvisztikai, valamint kognitív idegtudományi kutatási adatokra. A legnagyobb hatású modellek egy duális agyi hálózathoz kötik a nyelvi feldolgozást (Hickok–Poeppel 2007; Bornkessel-Schlesewsky et al. 2015). Ennek értelmében a két hálózat egy ventrális „mi” és egy dorzális „hol” feldolgozó körből (stream) áll, amelyeket összekapcsolt kérgi és kéregalatti (szubkortikális) struktúrák alkotnak. Mindkét pálya kérgi kiindulópontja a primér hallókéreg, jóllehet a beszéd feldolgozása már a kérgi terület elérését megelőzően elkezdődik, s a beszéd feldolgozása számos kéregalatti átkapcsoló állomáson már a perifériáról történő beérkezést követően azonnal megkezdődik. Tény, hogy a kéregalatti aktivitás csak különleges technikákkal mérhető, így nem véletlen, hogy a modellekre nem is hatottak igazán. Mindkét modell a két agykérgi pálya szelektív szerveződésére épít, eltérés köztük abban van, hogy ezeknek milyen szerepet tulajdonítanak. A Hickok–Poeppel-modell szerint a ventrális feldolgozó kör feladata a beszédhangok jelentéshez való hozzárendelése, a dorzális köré pedig a beszédhangok és az artikulációs információk integrációja. A Bornkessel-Schlesewsky és munkatársai (2015) által javasolt modell viszont a nyelvi elemek szekvenciafüggetlen azonosítását köti a ventrális, s a nyelvi szintek (hangok, szavak, mondatok, beszédfolyam) szerinti szekvenciális feldolgozást a dorzális feldolgozó körhöz. Ez utóbbi igen fontos feltételezés, hiszen a szekvenciák prediktív feldolgozásával válik lehetővé az eltérő idői jellemzők integrációja és prozódiai szegmentációja. A beszédészlelés prediktív modelljei jelentős változást hoztak a szekvenciák feldolgozásának értelmezésében, így természetesen a prozódiai szekvenciák értelmezése sem maradt ki ebből.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A produkció prediktív feldolgozásának lehetséges agyi jellemzőit funkcionális képalkotó (mágneses rezonancia) eljárással (fMRI) vizsgálták Honbolygó Ferenc és munkatársai (2020). A résztvevők agyiaktivitás-változását mérték ismétlési elnyomás paradigmában, amely a neuronok azon általános tulajdonságára épít, hogy az ismétlés hatására a válasz csökken s az ez alóli felszabadulás alapvetően egy olyan inger bemutatása után következik be, amely nem ismétli meg azokat a tulajdonságokat vagy információkat, amelyekre az idegsejt érzékeny. Bár az ismétlési elnyomás mechanizmusai egyelőre nem teljesen ismertek (Kovács–Schweinberger 2016), az ismétlés hatására csökkenő neurális választ általában a predikciós hiba csökkenésének tulajdonítják, s egyben feltételezik, hogy a kontextusra vonatkozó elvárások módosíthatják az elnyomási hatást.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Az fMRI-vizsgálat (Honbolygó et al. 2020) eredményei, amelyben az akusztikus ingerek azonos vagy eltérő hangsúlymintázatú álszópárok voltak, azt mutatták, hogy a hangsúlymintázatukban módosított álszópárok a beszédspecifikus területek eltérő aktivitásával jártak együtt. Az aktivitás változásának mértéke eltért; alacsonyabb volt a ventrális körhöz tartozó elülső (anterior) területen, és magasabb a dorzális feldolgozó kört alkotókon. Az eredmények azt is igazolták, hogy a dorzális körhöz tartozó agyi képletek aktivitásának változása az ismétlési valószínűséghez köthető elnyomási hatást követi. Valójában itt olyan kontextuális hatást sikerült kimutatni, amely valószínűsíti, hogy a szóhangsúly feldolgozásában jelentős szerepe van annak a predikciónak, amely az adott nyelvre jellemző hangsúlymintázatok hosszútávú reprezentációjára épül. Ezek az eredmények összhangban vannak a Bornkessel–Schlesewsky et al. (2015) modell azon feltevésével, amely szerint a dorzális feldolgozó kör szerepe fontos a szekvenciák prediktív feldolgozásában, valamint a prozódiai szegmentációban. Ez egybecseng azzal a korábbi javaslatunkkal (Honbolygó–Csépe 2013), amelyben a prominencia, azaz az akusztikus tulajdonságok kiemelkedéséhez (saliency) hasonlóan fontos szerepet tulajdonítottunk a tanult sablonnak (template). A javasolt modell szerint az egyes nyelvek jellemző prozódiai információiból kivont sablon vagy sablonok hosszútávú reprezentációira támaszkodik a feldolgozás. Feltételeztük, hogy az olyan kötött szóhangsúlyú nyelvekben, mint a magyar, a predikció nem csupán erős, hanem automatikus feldolgozást követ. Nincs több, szabályalkalmazást követelő sablonfajta, a variációk száma kicsi, s a hangsúly akusztikai jellemzői korlátozottak, s lexikális hangsúly sincs. Mindezek alapján feltételezhető az is, hogy a szóhangsúly percepciójának és produkciójának fejlődése is eltér azoktól a nyelvekétől, amelyek hangsúlykiosztási szabályai jelentősen eltérnek a kötött hangsúlyú nyelvekétől.
 
Tartalomjegyzék navigate_next
Keresés a kiadványban navigate_next

A kereséshez, kérjük, lépj be!
Könyvjelzőim navigate_next
A könyvjelzők használatához
be kell jelentkezned.
Jegyzeteim navigate_next
Jegyzetek létrehozásához
be kell jelentkezned.
    Kiemeléseim navigate_next
    Mutasd a szövegben:
    Szűrés:

    Kiemelések létrehozásához
    MeRSZ+ előfizetés szükséges.
      Útmutató elindítása
      delete
      Kivonat
      fullscreenclose
      printsave