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整合大腦與構音之類神經網路模型模擬中文字詞之產生

為了解決ㄅㄚ造詞的問題，作者洪國軒 這樣論述：

隨著正子放射型電腦斷層照影( PET )、功能磁共振成像( fMRI )與磁共振成像( MRI )等技術的演進，讓大腦與說話的神經關聯不再披著一層未知的面紗，即便如此，許多言語障礙依然沒有有效的治療方式。因此，本研究結合大腦與構音模型模擬中文字詞與聲調變化，而過去的構音模型多以母音為主，本模型加入特定子音模擬CV結構，最後應用在模擬語言障礙成因的假設，找出語言治療的有效方法。 而本研究所使用之學習構音模型為以類神經網路為基礎的模型-DIVA ( direction into velocities articulator )，大腦訊號模型為-GODIVA ( gradient order

DIVA )，DIVA模型主要模擬部位為左側運動前皮質、上顳葉皮質、下頂葉皮質、運動皮質及小腦皮質五個功能區，分別對應於語音聽覺映射( speech sound map，SSM)、聽覺狀態與誤差映射( auditory state and error map )、體感狀態與誤差映射( somatosensory state and error map )、構音器速度與位置映射( articulatory velocity and position map )以及小腦模塊( cerebellum )。而GODIVA模型則為模擬大腦左下額葉溝、額葉島蓋及前運動輔助區，分別代表語音音韻表現區、語音

結構表現區以及語音聽覺映射區。因此實驗方法為找出兩模型交集區塊語音聽覺映射作為GODIVA投射至DIVA的輸入，而GODIVA部份輸出為大腦訊號指令，先將大腦指令轉變為對應的構音訊號，再利用類神經網路模型改變基頻的學習目標，並與實際聲譜圖與聲道結構做比對，在單母音聲譜圖部份，模擬結果除了/ㄨ/以外之母音都位於人聲共振峰之範圍內，但都位於範圍之邊界地帶，母音共振峰結果趨勢為往F1為450Hz、F2為1600Hz靠近。在CV結構聲道構造部份，選擇塞音與雙母音/ㄞ/結合，中文子音的塞音部分，則沒有有無聲的差別，皆為有無送氣，因此在調整上先確定舌頭位置，再調整送氣大小，模擬結果與實際構音有相同趨勢。然

而受限於DIVA模型發聲構造僅分為唇、齒齦、硬顎、軟顎、小舌頭與咽六個部份，有些子音無法精確模擬，且母音的選擇也會影響子音的發聲，未來希望能將DIVA聲道模型切割得更為細部與完善，達到訊號由大腦下達指令，構音器精確模擬所有中文聲調字詞之功能。