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時間的エンベロープ(ENV) と時間的微細構造(TFS) は、人間が時間の経過とともに知覚する音の振幅と周波数の変化です。これらの時間的変化は、音量、ピッチと音色の知覚、空間聴覚など、聴覚知覚のいくつかの側面に影響を及ぼします。
会話や音楽などの複雑な音は、人間の末梢聴覚系によって狭い周波数帯域に分解されます。その結果生じる狭帯域信号は、1 ミリ秒未満から数百ミリ秒までのさまざまな時間スケールで情報を伝達します。各周波数帯域の 2 つの異なる時間スケールで聴覚知覚のいくつかの側面 (例:音量、ピッチと音色の知覚、聴覚シーン分析、音源定位) を研究するために、遅い「時間エンベロープ」キューとより速い「時間微細構造」キューの二分法が提案されています。[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7]過去数十年にわたって、このエンベロープ/微細構造の二分法に基づく豊富な心理物理学的、電気生理学的、および計算論的研究により、音の識別とコミュニケーションにおけるこれらの時間的キューの役割、これらの時間的キューが末梢および中枢聴覚系によってどのように処理されるか、および加齢と蝸牛の損傷が時間的聴覚処理に与える影響が調査されてきました。エンベロープと微細構造の二分法については議論があり、時間的微細構造の手がかりが聴覚系で実際にどのように符号化されるかについては疑問が残っていますが、これらの研究は、音声およびオーディオ処理、臨床聴覚学、補聴器や人工内耳による感音難聴のリハビリテーションなど、さまざまな分野での幅広い応用につながっています。
意味
時間的エンベロープと時間的微細構造の概念は、多くの研究で異なる意味を持つ可能性があります。重要な区別は、これらの ENV および TFS キューの物理的 (つまり、音響的) な記述と生物学的 (または知覚的) な記述を区別することです。
周波数成分が狭い範囲をカバーする音（狭帯域信号と呼ばれる）は、より速く振動する搬送波である時間的微細構造（TFS p ）に重ね合わせたエンベロープ（ENV p 、pは物理信号を表す）として考えることができる。[8]
日常生活における多くの音、例えば会話や音楽は広帯域である。周波数成分は広範囲に広がっており、ENV pと TFS pで信号を表す明確な方法はない。しかし、正常に機能する蝸牛では、複雑な広帯域信号は蝸牛内の基底膜(BM)でのフィルタリングによって一連の狭帯域信号に分解される。[9]したがって、基底膜上の各場所の波形は、より速く振動する搬送波である時間的微細構造 (TFS BM )に重ね合わせたエンベロープ (ENV BM ) と考えることができる。 [10] ENV BMと TFS BM は、基底膜上の場所によって異なる。低周波 (可聴) に同調する先端では、ENV BMと TFS BM は時間とともに比較的ゆっくりと変化するが、高周波に同調する基底膜では、ENV BMと TFS BM は両方とも時間とともにより急速に変化する。[10]
ENV BMとTFS BMは両方とも聴神経の活動電位の時間パターンに表れており[11]、これらはENV nとTFS nで示される。TFS nは低周波に同調したニューロンで最も顕著に表れ、一方ENV nは高周波（可聴）に同調したニューロンで最も顕著に表れる。[11] [12]広帯域信号の場合、ENV BMとENV nに影響を与えずにTFS pを操作することはできず、 TFS BMとTFS nに影響を与えずにENV pを操作することもできない。[13] [14]
時間エンベロープ（ENV）処理
神経生理学的側面
刺激エンベロープ ENV nの神経表現は、通常、適切に制御された ENV p変調、つまり正弦波振幅変調(AM) 音を使用して研究されてきました。蝸牛フィルタリングは、個々の聴神経線維にエンコードされた AM レートの範囲を制限します。聴神経では、変調レートが増加するにつれて AM の神経表現の強度が低下します。蝸牛核レベルでは、いくつかの細胞タイプが ENV n情報の強化を示します。多極細胞は、AM レートが 50 Hz から 1000 Hz の AM トーンにバンドパスチューニングを示すことがあります。[15] [16]これらの細胞の一部は ENV nに対して優れた応答を示し、蝸牛核の他の細胞に抑制性サイドバンド入力を提供して、共変調マスキング解除の生理学的相関をもたらします。これは、マスカーが周波数全体で相関エンベロープ変動を持つ場合に、マスカー内の信号の検出が改善される現象です (以下のセクションを参照)。[17] [18]
多くの動物では、会話やその他の複雑な音の時間的エンベロープの手がかりに対する反応は、聴覚経路を上って最終的に聴覚皮質のさまざまな領域に持続します。一次聴覚皮質では、反応は最大約 20～30 Hz まで位相ロックすることで AM レートをエンコードできますが、[19] [20] [21] [22]、より速いレートでは持続的で調整された反応が誘発されることがよくあります。[23] [24] AM レートのトポグラフィー表現は、覚醒しているマカクザルの一次聴覚皮質で実証されています。[25]この表現は、トノトピック勾配の軸にほぼ垂直であり、聴覚皮質のスペクトルと時間の特徴の直交構造と一致しています。これらの時間的反応を A1 ニューロンのスペクトル選択性と組み合わせると、複雑に変調された音に対する皮質反応をよく捉えるスペクトル時間受容野が生じます。 [26] [27]二次聴覚皮質野では、応答は時間的により遅くなり、スペクトル的に広くなりますが、それでも音声や楽音の顕著な特徴に位相同期することができます。[28] [29] [30] [31]約 64 Hz 未満の AM レートへのチューニングは、人間の聴覚皮質でも見られ[32] [33] [34] [35] 、脳画像技術 ( fMRI ) とてんかん患者の皮質記録 (電気皮質記録) によって明らかにされています。 これは、脳損傷患者の神経心理学的研究[36]や、中枢聴覚系が入ってくる音の ENV pの何らかのスペクトル分解を実行するという考えと一致しています。 皮質応答が音声の時間エンベロープの手がかりをうまくエンコードする範囲は、人間の音声理解能力を予測できることが示されています。人間の上側頭回（STG）では、音声に対するスペクトル時間変調チューニングの前後空間構成が見つかっており、後部STGはスペクトル変調が低く時間的に速く変化する音声にチューニングされ、前部STGはスペクトル変調が高く時間的に遅く変化する音声にチューニングされている。[37]
聴覚皮質における位相同期の予期せぬ一側面は、比較的遅いエンベロープ（< 20 Hz）を示すが、数百ヘルツもの高速変調によって搬送されるスペクトログラムを伴う複雑な音響刺激によって引き起こされる応答において観察された。音声や音楽、およびさまざまな変調されたノイズ刺激は、そのような時間的構造を持っている。[38]これらの刺激に対して、皮質応答は、音の未解決の倍音間の相互作用によって誘発されるエンベロープと微細構造の両方に位相同期し、したがって音のピッチを反映し、数十ヘルツのエンベロープに対する皮質位相同期の一般的な下限を超えている。キャリア「微細構造」に対する皮質の遅い位相同期と速い位相同期との間のこの逆説的な関係[38] [39]は、聴覚[38]と視覚[40]の両方の皮質で実証されている。また、一次聴覚皮質のスペクトル時間受容野の測定でも十分に表れており、5～10 ms の分解能に近い、予想外に優れた時間精度と選択性が得られることが示されています。[38] [40]この現象の根本的な原因は、非線形シナプス抑制と促進、および/または視床興奮と皮質抑制の皮質ネットワークなど、いくつかの考えられる起源に起因しています。[38] [41] [42] [43]これら 2 つの補完的な動的応答モードが共存する理由は、機能的に重要で知覚的に関連するものが多数あります。それらには、複雑な音響信号やその他の感覚信号の ENV pにおけるオンセットやその他の急速な「イベント」を正確にエンコードする能力が含まれます。これは、子音 (スピーチ) や打楽器音 (音楽) の知覚、および複雑な音のテクスチャにとって重要な特徴です。[38] [44]
心理音響学的側面
ENV pの知覚は、信号に含まれる AM レートによって異なります。1～8 Hz の範囲の低レートの AM は、知覚される強度の変化、つまり音量の変動として知覚されます (この知覚は周波数変調 (FM) によっても引き起こされます)。レートが高い場合、AM はざらざら感として知覚され、ざらざら感は 70 Hz 付近で最大になります。[45]さらにレートが高い場合、AM は変調レートに対応する弱いピッチ知覚を引き起こすことがあります。[46]暴風雨、パチパチと音を立てる火、鳴くコオロギ、疾走する馬などは、「音のテクスチャ」を生成します。これは、多くの類似した音響イベントの集合的な結果であり、その知覚は ENV n統計によって媒介されます。[47] [48]
AM周波数の関数としてのAMの聴覚検出閾値は、時間的変調伝達関数（TMTF）と呼ばれ、[49] 4〜150 Hzの範囲のAM周波数で最も良好で、その範囲外では悪化します[49] [50] [51] TMTFのカットオフ周波数は、聴覚システムの時間的鋭敏さ（時間分解能）の推定値を提供します。このカットオフ周波数は、正常聴力の人間の聴覚システムの約1〜3 msの時定数に相当します。
マスカー内の周波数にわたる相関エンベロープの変動は、純音信号の検出を助けることができ、これは共変調マスキングリリースと呼ばれる効果である。[18]
特定の搬送波に適用された AM は、同じ搬送波に適用されたターゲット AM の検出を知覚的に妨害することがあり、この効果は変調マスキングと呼ばれます。[52] [53]変調マスキング パターンは調整されており (マスキング AM とターゲット AM の変調レートが近いほどマスキングが大きくなります)、これは人間の聴覚系が AM に対して周波数選択性チャネルを備えていることを示唆しています。さらに、スペクトル的に離れた搬送波に適用された AM は、ターゲット サウンド上の AM の検出を知覚的に妨害することがあり、この効果は変調検出干渉と呼ばれます。[54]変調チャネルの概念は、変調領域での選択的適応効果の実証によっても裏付けられています。[55] [56] [57]これらの研究は、搬送波周波数とアダプタの AM レートがテスト トーンのものと類似している場合、AM 検出しきい値が事前曝露しきい値よりも選択的に上昇することを示し
人間の聴取者は、AM の強度の変動に対応する比較的遅い「2 次」AM の手がかりに敏感です。これらの手がかりは、以前はエンベロープ周波数領域で「ビート」として説明されていた、異なる変調速度の相互作用から生じます。2 次 AM の知覚は、音の内部変調スペクトルのエンベロープビート周波数で可聴歪み成分を生成する聴覚経路の非線形メカニズムの結果であると解釈されています。[58] [59] [60]
エンベロープ内の両耳間の時間差は、TFSnが使用できない高周波数でも両耳の手がかりを提供します。 [61]
通常の封筒処理のモデル
ENV処理の最も基本的なコンピュータモデルは、リーク積分モデルである。[62] [49]このモデルは、バンドパスフィルタリング、半波整流（高速振幅圧縮が続く場合もある）、および約60〜150Hzのカットオフ周波数を持つローパスフィルタリングを介して、音の時間エンベロープ（ENV p ）を抽出します。リーク積分器は、結果として得られるエンベロープパワー、最大/最小比、または波高率に基づく決定統計とともによく使用されます。このモデルは、広帯域ノイズキャリアの約60〜150Hzを超えるAMレートでの聴覚感度の低下を考慮しています。[49] AMの周波数選択性の概念に基づいて[53] 、 Torsten Dauの知覚モデル[63]は、広範囲に調整されたバンドパス変調フィルタ（Q値が約1）を組み込んでおり、さまざまな心理音響タスクのデータ、特に異なる帯域幅のノイズキャリアのAM検出を、その固有のエンベロープ変動を考慮して考慮しています。このモデルは、共変調マスキングリリースを考慮するように拡張されています（上記のセクションを参照）。[64]変調フィルタの形状は推定されており[65]、これらのフィルタに基づく「エンベロープパワースペクトルモデル」（EPSM）は、AMマスキングパターンとAM深度識別を考慮することができます。[66] EPSMは、音声明瞭度の予測[67]と、さまざまな心理音響タスクのデータを考慮するために拡張されています。[68]脳幹反応をシミュレートする生理学に基づく処理モデルも、AM検出とAMマスキングパターンを考慮するために開発されています。[69]
時間的微細構造（TFS）処理
神経生理学的側面
時間的微細構造 TFS nの神経表現は、十分に制御された TFS p（純音、倍音複合音、周波数変調(FM) 音）の刺激を使用して研究されてきました。
聴神経線維は、位相同期放電（TFS n情報）を介して低周波音を表現できる。位相同期の上限周波数は種によって異なる。猫では約 5 kHz、メンフクロウでは 9 kHz、モルモットではわずか 4 kHz である。ヒトの位相同期の上限は不明だが、現在の間接的な推定では約 4～5 kHz であることが示唆されている。[70]位相同期は変換プロセスの直接的な結果であり、ステレオシリアが伸びると変換チャネルが開く確率が上昇し、反対方向に押されるとチャネルが開く確率が減少する。このことから、位相同期は付随現象であると示唆する人もいる。上限は、内耳有毛細胞と聴神経シナプスのレベルでのローパスフィルターのカスケードによって決定されると思われる。[71] [72]
聴神経の TFS n情報は、単一音や周波数変調音や定常母音などのより複雑な刺激を含む低周波音の (音声) 周波数をエンコードするために使用される場合があります (音声と音楽への役割と応用を参照)。
聴覚系は、蝸牛腹側核にある巨大シナプス（ヘルド終球）の存在によって、このTFS n情報を保存するためにかなりの努力をしています。これらのシナプスは、ふさふさした細胞（球状および球状）に接触し、聴神経線維にある時間情報を脳幹の高次構造に忠実に伝達（または強調）します。[73]ふさふさした細胞は内側上オリーブに投射し、球状細胞は台形体内側核（MNTB）に投射します。MNTBも巨大シナプス（ヘルド杯）を特徴とし、外側上オリーブに正確なタイミングで抑制を提供します。内側上オリーブと外側上オリーブ、およびMNTBは、両耳間の時間と強度の違いの符号化に関与しています。時間情報は音源定位に非常に重要であることは一般的に認められていますが、複雑な音の周波数をエンコードするために同じ時間情報が使用されるかどうかについては依然として議論があります。
TFS n が複雑な音の周波数成分の表現に重要であるという考えには、いくつかの問題が残っています。最初の問題は、時間情報は聴覚経路の連続した段階を通過するにつれて劣化することです (おそらく低域通過樹状突起フィルタリングによる)。したがって、2 番目の問題は、時間情報は聴覚経路の早い段階で抽出する必要があることです。時間情報を速度情報に変換する方法についての理論はありますが、そのような段階は現在特定されていません (「正常処理のモデル: 制限」のセクションを参照)。
心理音響学的側面
多くの知覚能力は、約1～4kHz未満の周波数の音の成分によって引き起こされるTFS n手がかりを符号化して使用するモノラルおよびバイノーラル聴覚システムの能力に依存しているとよく考えられています。これらの能力には、周波数の識別、 [74] [4] [75] [76]倍音の基本周波数の識別、[75] [4] [76] 5Hz未満の周波数でのFMの検出、[77]純音と複合音のシーケンスに対するメロディーの認識、[74] [4]純音と複合音の側方化と定位、[78]同時発生する倍音（言語音など）の分離が含まれます。[79] TFS n手がかりは、聴覚システムによって最適に処理されるためには、正しい音調（場所）表現を必要とするようです。 [80]さらに、6kHz以上のすべての倍音を含む複合音に対する音楽のピッチ知覚が実証されており、TFS BM（すなわちTFS n）の手がかりに対する神経位相ロックに完全に依存しているわけではないことが実証されている。[81]
FM検出に関しては、現在の見解では、正常な聴覚システムでは、FMレートが低い（<5 Hz）場合や搬送周波数が約4 kHz未満の場合は、 FMはTFS nキューを介してエンコードされ、 [77] [82] [83] [84]、FMが速い場合や搬送周波数が4 kHzを超える場合はENV nキューを介してエンコードされると想定されています。 [77] [85] [86] [87] [84]これは、下部脳幹での単一ユニット記録によって裏付けられています。[73]この見解によると、TFS nキューは約10 Hzを超えるレートのFMの検出には使用されません。これは、TFS n情報をデコードするメカニズムが「鈍く」、周波数の急激な変化を追跡できないためです。[77]いくつかの研究では、低搬送周波数での遅いFMに対する聴覚感度は、音響劣化（フィルタリングなど）や同時音声によって音声の受信が制限されている場合、正常聴力者と難聴者の両方において音声識別と関連していることが示されています。[88] [89] [90] [91] [92]これは、堅牢な音声明瞭度はTFS n手がかりの正確な処理によって決まることを示唆しています。
正常処理のモデル: 限界
音を ENV p と TFS pに分離するという考えは、音がどのように合成されるか、および既存の音を ENV と TFS に分離する便利な方法、すなわちヒルベルト変換が利用可能であることに部分的に影響を受けているように思われる。聴覚処理に関するこの見解[93]は、蝸牛の周波数から場所へのマッピングが長い間フーリエ変換の観点から概念化されていたのと同様に、これらの物理的/技術的概念によって支配されているという危険性がある。生理学的には、蝸牛核までの段階で聴覚システムにおける ENV と TFS の分離の兆候はない。その段階でのみ、異なる蝸牛核細胞タイプの時間的応答特性を通じて、潜在的に ENV nまたは TFS n情報 (またはそれに類似するもの) を強化する並行経路が実装される可能性があると思われる。[73]したがって、蝸牛核レベルで作成された並列処理の真の概念を理解するには、蝸牛核細胞の種類をよりよくシミュレートすることが有用である可能性があります。これらの概念は、ENVとTFSを分離することに関連している可能性がありますが、ヒルベルト変換のように実現される可能性は低いです。
末梢聴覚系の計算モデル[94] [95]は、音声などの複雑な音に対する聴神経線維の反応をシミュレートし、ENV nおよび TFS nキューの伝達（すなわち、内部表現）を定量化するために使用できます。2 つのシミュレーション研究[96] [97]では、平均レートとスパイクタイミングの情報がそのようなモデルの出力で定量化され、それぞれ、ボコーダーによって劣化した音声に対する神経発火の短期レート（ENV n）と位相ロックによる同期レベル（TFS n ）を特徴付けました。 [98] [99]ボコーダー音声の明瞭度に関する最良のモデル予測は、ENV nキューと TFS nキューの両方を含めたときに見つかりました。これは、音声 ENV pキューが劣化した場合、TFS nキューが明瞭度にとって重要であるという証拠を示しています。
より根本的なレベルでは、同様の計算モデル化が使用され、時間情報が含まれていない限り、人間の知覚可能な周波数差の純音周波数への機能的依存性は考慮されないことが実証されました（特に中高周波数では、生理学的位相ロックの公称カットオフを超えてもそうです）。[100] [101]しかし、ほとんどのTFSモデルの注意点は、時間情報を含む最適なモデルパフォーマンスは、通常、人間のパフォーマンスを過大評価することです。
別の見方としては、聴神経レベルでのTFS n情報は聴覚系の後期段階（例えば、脳幹下部）で速度-場所（ENV n ）情報に変換されると仮定する。いくつかのモデル研究では、TFS nをデコードする神経メカニズムは隣接する場所の出力の相関に基づいていると提案されている。[102] [103] [104] [105] [106]
音声と音楽の知覚における役割
音声と音楽の知覚における時間的包絡線の役割
ENV p は、音声や音楽の知覚を含む、聴覚の多くの側面で重要な役割を果たしています。[2] [7] [108] [109]元のスペクトル情報と TFS pが大幅に劣化している状況でも、 ENV pに関連する手がかりを使用して音声認識が可能です。[110]実際、 1 つの文からのスペクトル的にローカルな TFS p を2 番目の文からのENV pと組み合わせると、2 番目の文の単語だけが聞こえます。 [111]音声にとって最も重要なENV pレートは約 16 Hz 未満のもので、音節のレートでの変動に対応します。[112] [107] [113]一方、音声の基本周波数(「ピッチ」) 輪郭は主に TFS pキューを介して伝達されますが、[107]輪郭に関する一部の情報は、基本周波数に対応する急速なエンベロープ変動を介して知覚できます。[2]音楽の場合、遅いENV pレートはリズムとテンポの情報を伝え、より速いレートは音色の知覚に重要な音の開始と終了の特性（それぞれアタックとディケイ）を伝えます。[114]
音声と音楽の知覚における TFS の役割
TFS p情報を正確に処理する能力は、音楽知覚にとって重要な感覚である音程（つまり、音の高さの知覚）の知覚や、特に背景雑音がある場合の会話理解能力に役割を果たしていると考えられています。[4]
ピッチ知覚におけるTFSの役割
聴覚システムにおけるピッチ検索メカニズムは依然として議論の余地があるが[76] [115]、 TFS n情報は低周波純音のピッチを検索するために使用でき[75]、複合音の低次（約 1 番目から 8 番目）倍音の個々の周波数を推定できる可能性がある。[116]これらの周波数から、例えばピッチ知覚のパターンマッチングモデルに従って、音の基本周波数を検索できる。[117]中間倍音（約 7 番目から 16 番目）を含む複合音のピッチ知覚における TFS n情報の役割も示唆されており[118] 、これはピッチ知覚の時間的またはスペクトル時間的[119]モデルによって説明できる可能性がある。人工内耳装置によって伝達される TFS nキューの劣化も、人工内耳装着者の音楽知覚障害の一因である可能性がある。[120]
音声知覚における TFS 手がかりの役割
TFS p の手がかりは、話者の識別や声調言語における声調の識別に重要であると考えられている。[121]さらに、いくつかのボコーダー研究では、TFS p の手がかりが静寂や騒音下での音声の明瞭度に寄与していることが示唆されている。[98] TFS pを ENV pの手がかりから分離することは困難であるが、[109] [122]聴覚障害のある聴取者を対象とした研究では、背景雑音がある状態での音声知覚は、TFS p を正確に処理する能力によって部分的に説明できることが証明されている。[92] [99]ただし、変動するマスカーの「低音域で聞く」能力は、周期的な TFS p の手がかりに依存していないようだ。[123]
環境音知覚における役割
環境音は、リスナーの環境内で周囲の物体や出来事について意味のある情報を伝えることができる非言語音や非音楽音として広く定義できます。[124]環境音は、音響特性や音源の種類に関して非常に多様であり、人間や動物の発声、水や天候に関連する出来事、機械音や電子信号音などが含まれます。環境音を生み出す音源は多種多様であるため、ENV pと TFS p はどちらも環境音の知覚において重要な役割を果たします。ただし、ENV p と TFS p の相対的な寄与は、特定の環境音によって大きく異なる場合があります。これは、物体や出来事のさまざまな知覚特性と相関する音響測定の多様性に反映されています。[125] [126] [127]
初期の研究では、環境イベントの知覚におけるエンベロープベースの時間パターン化の重要性が強調されていました。たとえば、ウォーレンとヴェルブルッゲは、床に落とされたガラス瓶の人工音が、4つの異なる周波数帯域の高エネルギー領域が時間的に整列し、エンベロープに振幅のピークを生成すると、跳ね返っているように知覚されることを実証しました。[128]対照的に、同じスペクトルエネルギーが帯域全体にランダムに分散されている場合、音は壊れているように聞こえました。人工内耳処理のボコーダーシミュレーションを使用した最近の研究では、多くの時間パターン化された音が、主に時間的な手がかりに基づいて、元のスペクトル情報がほとんどなくても知覚できることが実証されました。[126] [127]足音、馬の疾走、ヘリコプターの飛行、卓球の演奏、拍手、タイピングなどの音は、エンベロープ変調された広帯域ノイズの単一チャネルまたは2つの周波数チャネルのみで、70％以上の高い精度で識別されました。これらの研究では、エンベロープのバーストやピークの数などのエンベロープベースの音響測定は、主にENV pの手がかりに基づいて音を識別するリスナーの能力を予測するものでした。一方、ENV pに強い時間的パターンがない短い環境音を識別するには、はるかに多くの周波数チャネルが必要になる場合があります。車のクラクションや列車の汽笛などの音は、32もの周波数チャネルがあっても識別が不十分でした。[126]特定の周波数帯域のエンベロープ情報を送信するがTFS pを送信しない人工内耳を持つリスナーは、一般的な環境音を識別する能力が大幅に低下しています。[129] [130] [131]
さらに、個々の環境音は通常、複数の音源からの音が時間と周波数で重なり合う可能性がある、より大きな聴覚シーンのコンテキスト内で聞こえます。聴覚シーン内で聞こえた場合、個々の環境音を正確に識別するには、それらを聴覚シーン内の他の音源または聴覚ストリームから分離する能力に依存しており、これには ENV pおよび TFS pキューへのさらなる依存が含まれます (聴覚シーン分析における役割を参照)。
聴覚シーン分析における役割
聴覚情景分析とは、異なる音源から発せられる音を別々に知覚する能力を指す。音響的差異は潜在的に聴覚分離につながる可能性があり[132] 、ENV pまたはTFS pに基づく手がかりは競合する音源を分離するのに役立つ可能性が高い。[133]このような手がかりには、ピッチなどの知覚が関係する。[134] [135] [136] [137]両耳間の時間差を生み出す両耳TFS p手がかりは、特に同時に提示された音源の場合、必ずしも明確な音源分離をもたらさないが、ノイズや会話などの連続した音の分離に成功したという報告もある。[138]
加齢と難聴が時間的包絡線処理に与える影響
発達的側面
乳児期には、3か月児に見られる行動上のAM検出閾値[139]および前方または後方マスキング閾値[139] [140] [141]は、成人に見られるものと類似している。2000 Hz AM純音を用いて1か月児を対象に実施された電気生理学的研究では、包絡線追従反応（EFR）が未熟であることが示された。眠っている乳児および鎮静された成人は変調速度がEFRに同じ影響を及ぼすが、乳児の推定値は一般に成人よりも悪かった。[142] [143]これは、学齢期の子供を対象に実施された行動研究で、成人と比較してAM検出閾値に違いがあることが示されたことと一致している。子供は10～11歳までは、成人よりもAM検出閾値が一貫して悪い。しかし、TMTF（カットオフ）の形状は、5歳以下の子供では成人と同様である。[144] [145]この長い成熟の感覚的要因と非感覚的要因については依然として議論が続いているが[146]、乳児や子供の場合、成人よりも課題や音の複雑さに結果が左右される傾向があるようだ。[147]音声ENV p処理の発達に関しては、ボコーダー研究によると、音節のより速いENV p情報が保存されている場合（< 256 Hz）には、生後3か月の乳児でも子音の変化を識別できるが、最も遅いENV pのみが利用可能な場合（< 8 Hz）は識別能力が低下することが示唆されている。[148] 5歳以上の子供は、ENV pの手がかり（< 64 Hz）に基づいて子音の変化を識別する能力が成人と同程度である。[149]
神経生理学的側面
難聴と加齢が神経符号化に与える影響は、一般的に、ゆっくり変化するエンベロープ応答（ENV n）の方が、急速に変化する時間的微細構造（TFS n）よりも小さいと考えられています。[150] [151]騒音性難聴に続くENV n符号化の強化は、単一ニューロンからの末梢聴覚応答[152]と聴覚中脳からの中枢誘発応答で観察されています。[153]狭帯域音のENV n符号化の強化は、単一ニューロンによって符号化される変調周波数の全範囲にわたって発生します。[154]広帯域音の場合、障害された応答で符号化される変調周波数の範囲は正常よりも広く（より高い周波数まで拡張）、これは外有毛細胞の機能不全に関連する周波数選択性の低下から予想されるとおりです。[155]神経エンベロープ応答で観察される増強は、蝸牛損傷後の聴覚変調知覚の増強と一致しており、これは一般に、加齢や騒音への過剰曝露による外有毛細胞の機能不全に伴って起こる蝸牛圧縮の喪失に起因すると考えられている。[156] しかし、内有毛細胞機能不全の影響（例えば、軽度から中等度の損傷では応答成長が浅く、重度の損傷では応答成長が急峻）は、外有毛細胞機能不全が全体的な応答成長、ひいてはENV nコーディングに及ぼす影響を混乱させる可能性がある。[152] [157]したがって、外有毛細胞と内有毛細胞の機能不全の相対的な影響は、騒音に対する音声のエンベロープコーディングの強さに基づいて音声明瞭度の個人差を作成するためのモデル化によって予測されてきたのも当然である。
心理音響学的側面
固有のエンベロープ（ENV p ）変動を持たない正弦波搬送波の場合、TMTFは10～120HzのAM周波数ではほぼ平坦ですが、AM周波数が高くなると増加（閾値が悪化）します（[51] [158]、スペクトル側波帯が聞こえない場合）。正弦波搬送波のTMTFの形状は、正常な聴力閾値を持つ若者と高齢者で似ていますが、高齢者は全体的に検出閾値が高い傾向があり、高齢者のENV n手がかりの「検出効率」が低いことを示唆しています。 [159] [160]搬送波が完全に聞こえる場合、AMを検出する能力は通常、蝸牛性難聴によって悪影響を受けることはなく、雑音搬送波[161] [162]と正弦波搬送波[158] [163]の両方で正常よりも優れている場合があります。これはおそらく、音量の増加（音量レベルの増加に伴う音量の異常に急速な増加）がAMの知覚量（つまり、ENV nキュー）を「拡大」するためです。これと一致して、AMが明確に聞こえる場合、固定されたAM深度の音は、障害のある耳では正常な耳よりも変動が大きく聞こえます。ただし、AM深度の変化を検出する能力は、蝸牛性難聴によって損なわれる可能性があります。[163]主にエンベロープ情報が複数のスペクトルチャネルで配信されるようにノイズボコーダーで処理された音声も、聴覚障害におけるエンベロープ処理の調査に使用されました。ここで、聴覚障害者は、可聴性の要因を考慮した後でも、正常聴力の人ほどそのようなエンベロープ情報を利用することができなかった。[164]追加の実験では、年齢は少なくとも低周波ではENV pの両耳処理に悪影響を及ぼすことが示唆されている。 [165]
時間的包絡線処理障害のモデル
選択的（バンドパス）AMフィルタを組み込んだENV処理の知覚モデル[63]は、正弦波およびノイズキャリアに対するAMに対する感度の向上、[166] [167]異常な前方マスキング（障害のあるリスナーの場合、前方マスキングからの回復速度が通常よりも遅い）[168] AMとFM間の干渉効果の強化[82]およびAMの時間的統合の強化[167]など、蝸牛機能障害の多くの知覚的影響を説明します。 Torsten Dauのモデル[63]は、聴覚障害者による複雑なAMパターンの弁別とノイズ低減システムの効果を説明するように拡張されました。[169]聴覚障害者のパフォーマンスは、蝸牛の能動機構の損失から生じる末梢振幅圧縮の損失[166] [167] [168]とENVnドメインでの内部ノイズの増加をモデルが組み合わせたときに最もよく捉えられました。 [166] [167] [82]末梢聴覚系の反応をシミュレートする現象論的モデルは、臨床的に正常な聴力を有する慢性耳鳴り患者におけるAM感度の低下は、低自発音率の聴神経線維の大幅な喪失と高自発音率の聴神経線維のいくらかの喪失によって予測できることを示した。[170]
加齢と難聴がTFS処理に与える影響
発達的側面
乳児や小児におけるTFS処理を体系的に評価した研究はごくわずかである。位相同期した神経活動を反映すると考えられている周波数追従反応（FFR）は、1ヶ月齢の乳児において、80Hzで変調された純音（500、1000、または2000Hzを中心とする）を100%の変調深度で使用した場合、成人と同様の反応を示す。[142]
行動データに関しては、生後6ヶ月の乳児は、成人と比較して、1kHzの音のFM変化を検出するために、より大きな周波数遷移を必要とする。[171]しかし、生後4ヶ月の乳児は、2つの異なるFMスイープを区別することができ、[172] 150Hzから550HzにスイープされたFMキューに対して、より低い周波数よりも敏感である。[173]学齢期の子供では、FM変化を検出する能力は6歳から10歳の間に向上し、低変調率（2Hz）に対する感度は9歳まで低い。[174]
音声に関しては、学齢期の子供がTFSpの手がかりに頼って子音の変化を検出する能力を調査したボコーダー研究は1件のみで、5歳児でも成人と同じ能力があることが示されています。[149]
神経生理学的側面
心理物理学的研究では、加齢や難聴による TFS 処理の低下が、言語知覚などの閾値上障害の原因となっている可能性が示唆されているが[10]、その根底にある神経相関については議論が続いている。[150] [151]静かな聴取条件における信号の時間的微細構造 (TFS n ) に対する位相ロックの強度は、蝸牛性難聴後の末梢単一ニューロン応答では正常のままである。 [152]これらのデータは、蝸牛性難聴後も聴神経線維が音の急速な変動に追従する基本的な能力は損なわれていないことを示唆しているが、位相ロックの強度の欠陥は背景雑音下では確かに現れる。[175]この知見は、蝸牛性難聴の聴取者は騒がしい環境では困難をきたすという一般的な観察と一致しており、外有毛細胞の機能不全に伴う蝸牛周波数選択性の低下から生じている。[156]狭帯域音のTFS nコーディングの強さ に関しては、加齢と難聴の影響は限定的であったが、日常的なリスニングにより関連のある広帯域音に対するTFS nコーディングの質には、より劇的な障害が観察されている。騒音性難聴の後には、中周波数（例：2～4 kHz）に反応するはずの聴神経線維が、より低い周波数（例：700 Hz）に対して優勢なTFS反応を示すため、音調性の劇的な喪失が起こる可能性がある。[176] 注目すべきことに、音調性の喪失は通常、TFS nコーディングでのみ起こり、ENV nコーディングでは起こらない。これは、TFS処理におけるより大きな知覚障害と一致している。[10]この音調劣化は音声知覚に重要な意味を持つ可能性があり、騒音性難聴に伴う母音符号化の劣化を説明できる。騒音性難聴では蝸牛の大部分が第1フォルマントにのみ反応し、第2フォルマントと第3フォルマントの正常な音調表現が失われる。
心理音響学的側面
いくつかの心理物理学的研究によると、正常聴力の高齢者や感音難聴の人は、TFS n手がかりを符号化して使用する片耳および両耳の聴覚システムの能力に依存すると想定される聴覚課題のパフォーマンスが低下することが多いことが示されています。たとえば、音の周波数の識別、[76 ] [ 177] [178]倍音の基本周波数の識別、[76] [177] [178] [179] 5 Hz 未満の FM の検出、[180] [181] [91]純音および複合音のシーケンスに対するメロディーの認識、[182]純音および複合音の側方化と定位、[78] [183] [165]同時発生する倍音（言語音など）の分離などです。[79]ただし、難聴に関連する障害がどの程度 TFS n処理の低下または蝸牛周波数選択性の低下を反映しているかは不明です。[182]
処理障害のモデル
聴神経における音の表現の質は、高周波数での不応性、順応、飽和、同期（位相ロック）の低下、および活動電位の確率的性質によって制限されます。[184]しかし、聴神経には何千もの神経線維が含まれています。したがって、これらの制限要因にもかかわらず、音の特性は、広範囲のレベル[185]と可聴周波数（Volley Theoryを参照）にわたって集団神経反応でかなりよく表現されます。
聴神経における時間情報の符号化は、同期性の低下とシナプスおよび/または聴神経線維の喪失という2つの主なメカニズムによって妨げられる可能性がある。[186]時間符号化の中断が人間の聴覚知覚に与える影響は、生理学にヒントを得た信号処理ツールを使用して調査されてきた。神経同期性の低下は、音声内の複数の周波数成分の位相をジッタリングすることによってシミュレートされてきたが、[187]これはスペクトル領域で望ましくない影響を及ぼしている。聴神経線維またはシナプスの喪失は、(i) 各求心性線維が音波形の確率的サンプラーとして機能し、低強度または一時的な音の特徴よりも、高強度で持続的な音の特徴に対して発火する確率が高く、(ii) サンプラーの数を減らすことで脱求心性をモデル化できると仮定してシミュレートされてきた。[184]しかし、これもスペクトル領域で望ましくない影響を及ぼしている。ジッタリングと確率的アンダーサンプリングはどちらも、ENV nの表現よりもTFS nの表現を劣化させます。ジッタリングと確率的アンダーサンプリングはどちらも、静かな環境での認識を劣化させることなく、ノイズの多い背景での音声認識を低下させ、TFS n がノイズのある環境での音声認識に重要であるという主張を裏付けています。[3]ジッタリングと確率的アンダーサンプリングはどちらも、音声知覚に対する加齢の影響を模倣します。[188]
補聴器や人工内耳による感染
時間エンベロープ伝送
蝸牛性難聴の人は、通常、検出可能な最も弱い音のレベルと、音が不快なほど大きくなるレベルとの間のダイナミック レンジが正常よりも狭い。[189] [190]日常生活で遭遇する広い範囲の音レベルを難聴者の狭いダイナミック レンジに圧縮するために、補聴器は振幅圧縮、つまり自動利得制御(AGC) を適用する。このような圧縮の基本原理は、入力レベルが増加するにつれて、入力音に適用される増幅量が徐々に減少するというものである。通常、音はいくつかの周波数「チャンネル」に分割され、各チャンネルで AGC が個別に適用されます。レベルを圧縮した結果、AGC は入力信号のエンベロープ変動量 (ENV p ) を、変動率と、入力音レベルの変化に応じて増幅が変化する速度に応じた量だけ減少させる。[191] [192] AGC は信号のエンベロープの形状を変更することもできる。[193] 人工内耳は、聴神経を電気的に刺激し、重度または完全に聴覚障害のある人に音の感覚を与える装置です。電気的ダイナミックレンジは非常に狭いため、[194]人工内耳は通常、信号を複数の周波数チャネルにフィルタリングする前にAGCを組み込んでいます。[195]次に、チャネル信号は瞬時に圧縮され、各チャネルの限られたダイナミックレンジにマッピングされます。[196]
人工内耳は、蝸牛内に設置された電極アレイを介して聴覚神経を直接電気刺激することで聴覚全体を置き換える点で補聴器とは異なります。したがって、ここでは、病因、神経の健康、電極の構成と神経への近さ、およびまったく新しい聴覚モードへの全体的な適応プロセスなど、デバイスの信号処理以外の要因も全体的な聴覚に大きく影響します。[197] [198] [199] [200]人工内耳のほぼすべての情報は、さまざまなチャネルのエンベロープ変動によって伝達されます。これは、静かな環境では会話を適切に知覚するのに十分ですが、騒音や反響のある環境では十分ではありません。[201] [202] [203] [204] [121] [110] [205] [206] [207] [208]人工内耳での処理では、TFSpは破棄され、各周波数帯域内でENVpによって振幅変調された固定レートのパルス列が採用される。人工内耳ユーザーはこれらのENVp変調に敏感だが、刺激部位、刺激レベル、個人によってパフォーマンスは異なる。[209] [210] TMTFは、正常聴力の聴取者に見られるものと同様のローパスフィルタ形状を示す。[210] [211] [212]声の高さや音楽のピッチ情報は、主にENVpの弱い周期性の手がかりを介して伝達され、音楽の知覚、[213] [214]話者の性別の識別、[215] [216]語彙のトーン、[217] [218]または韻律の手がかりをサポートするほど顕著ではないピッチ感覚をもたらします。[219] [220] [221]人工内耳を使用しているリスナーは、変調領域での干渉の影響を受けやすく[222] [223]、これが騒音下での聞き取りの困難に寄与している可能性があります。
時間的微細構造伝達
補聴器は通常、音を複数の周波数チャネルにフィルタリングし、各チャネルにAGCを適用することで音を処理します。ノイズ低減などの補聴器のその他の信号処理も、入力を複数のチャネルにフィルタリングすることを含みます。[224]チャネルへのフィルタリングは、フィルタの位相応答や群遅延などの特性に応じて、音のTFS pに影響を与える可能性があります。ただし、このような影響は通常小さいです。人工内耳も入力信号を周波数チャネルにフィルタリングします。通常、各チャネルの信号のENV pは 、振幅または持続時間が変調された固定レートの電気パルスの形で、埋め込まれた電極に送信されます。TFS pに関する情報は破棄されます。これは、たとえTFS p情報が電極に送信されたとしても、人工内耳を使用している人はTFS p情報を処理する能力が非常に限られているという観察によって正当化されます。 [225]これは、おそらく時間情報とそれが送信される蝸牛の場所との不一致が原因です。[76]この不一致を減らすと、TFS p情報を使用する能力が向上し、ピッチ知覚が向上する可能性があります。[226]一部の人工内耳システムでは、低周波音に同調した人工内耳のチャンネルでTFS pに関する情報を送信し、これにより低周波音のピッチ知覚が改善される可能性がある。[227]
時間的包絡処理の訓練効果と可塑性
訓練による知覚学習は、様々な聴覚AM検出または識別課題で報告されており、[228] [229] [230]中枢聴覚ニューロンのENV p手がかりに対する反応は可塑性があり、練習によってENV n処理の回路が修正される可能性があることを示唆している。[230] [231]
ENV n処理の可塑性は、いくつかの方法で実証されています。たとえば、聴覚皮質ニューロンが音素の発声開始時刻の手がかりを弁別する能力は、音響外傷によって引き起こされる中等度の難聴 (20～40 dB HL) の後には低下します。[232]興味深いことに、発達性難聴は、行動パフォーマンスと並行して、低速の AM 刺激に対する皮質反応を低下させますが、高速 (100 Hz) 刺激に対する皮質反応は低下させません。[233]実際のところ、「臨界期」中に発生する一時的な難聴 (15 日間) は、成体のジャービルの AM 閾値を上昇させるのに十分です。[234]外傷性でない騒音への曝露でも、皮質ニューロンの位相ロック能力と、動物の異なる AM 音を弁別する行動能力が低下します。[235]神経調節剤を含む行動訓練またはペアリング プロトコルも、皮質ニューロンが AM 音に位相ロックする能力を変えます。[236] [237]人間の場合、難聴は音声手がかりの不均衡な表現につながる可能性がある。ENV n手がかりは TFS n手がかりを犠牲にして強化される（参照：加齢と難聴の時間的エンベロープ処理への影響）。聴覚訓練は、難聴のある高齢の聴者の音声 ENV n手がかりの表現を低下させる可能性があり、その後、正常聴力の高齢の聴者に見られるレベルに匹敵するレベルに達する可能性がある。 [238]最後に、集中的な音楽訓練は、音楽家は非音楽家と比較して、音高の変化に対する感度（中国語の音高の場合）が高くなるなどの行動効果と、語彙音調の f0 輪郭に対する脳幹反応の同期が向上するという効果の両方を引き起こす。[239]
TFS感受性の臨床評価
臨床医がTFS処理能力をスクリーニングし、蝸牛の損傷や老化に関連する閾値を超える時間的聴覚処理障害を診断するのを支援するために、迅速かつ簡単に実施できる心理物理学的検査が開発されている。これらの検査は、聴覚学者や補聴器メーカーが、知覚される品質、音声明瞭度、空間聴覚の観点から補聴器のフィッティングの結果を説明および/または予測するのにも役立つ可能性がある。[240] [241]これらの検査は、最終的には補聴器の最も適切な圧縮速度を推奨したり、指向性マイクを使用したりするために使用できる可能性がある。 [242]このような検査の必要性は、低速FMまたはスペクトル時間変調検出閾値と、聴覚障害者の競合する背景での補聴音声明瞭度との間に強い相関関係があることによって裏付けられている。[90] [243] 臨床検査は、片耳TFS処理能力を評価するもの（TFS1テスト）と両耳能力を評価するもの（両耳ピッチ、TFS-LF、TFS-AF）の2つのグループに分けられます。
TFS1: このテストは、倍音複合音とその周波数転置（したがって不調和）バージョンを区別する能力を評価します。[244] [245] [246] [159] 両耳ピッチ: これらのテストは、両耳ピッチを検出および区別する能力、および異なるタイプの両耳ピッチを使用したメロディー認識を評価します。[182] [247] TFS-LF: このテストは、両耳で同一の低周波純音と、両耳間位相が異なる同じ音を区別する能力を評価します。[248] [249] TFS AF: このテストは、両耳間位相の変化を識別できる純音の最高オーディオ周波数を評価します。[250]
エンベロープとTFSキューを使用した客観的な測定
信号の歪み、加法性ノイズ、残響、およびノイズ抑制やダイナミックレンジ圧縮などのオーディオ処理戦略はすべて、音声明瞭度や音声および音楽の品質に影響を与える可能性があります。[251] [252] [253] [254] [255]信号の知覚におけるこれらの変化は、多くの場合、信号エンベロープや時間的微細構造（TFS）の関連する変化を測定することで予測できます。信号の変化の客観的な測定値は、信号の変化を聴覚知覚の違いに関連付ける手順と組み合わせると、音声明瞭度と音声品質を予測するための聴覚パフォーマンス指標を生み出します。
TFSの変化は、信号をフィルタバンクに通し、各帯域のシステム入力と出力間のコヒーレンス[256]を計算することで推定できる。コヒーレンスから予測される明瞭度は、ある種の加法性ノイズや非線形歪みに対しては正確だが[251] [255]、理想的なバイナリマスク（IBM）ノイズ抑制にはうまく機能しない。[253]ノイズやクリッピング歪みにさらされた信号の音声や音楽の品質も、コヒーレンス[257]や短い信号セグメントにわたって平均化されたコヒーレンスを使用してモデル化されている。 [258]
信号エンベロープの変化は、いくつかの異なる手順を使用して測定できます。ノイズや残響があると、信号の変調深度が低下します。システム出力のエンベロープ変調深度のマルチバンド測定は、音声伝達指数 (STI) で明瞭度を推定するために使用されます。[259] STI はノイズや残響のアプリケーションでは正確ですが、ダイナミック レンジ圧縮などの非線形処理には適していません。[260] STI の拡張では、音声入力信号と出力信号のエンベロープを相互相関させることで変調の変化を推定します。[261] [262]関連する手順で、これもエンベロープの相互相関を使用するのは、短時間客観的明瞭度 (STOI) 測定です。[253]これは、ノイズ抑制を評価するという本来の用途には適していますが、非線形歪みに対しては精度が低くなります。[263]エンベロープ ベースの明瞭度メトリックは、変調フィルタバンク[67]とエンベロープ時間周波数変調パターンを使用しても導出されています。[264]エンベロープ相互相関は音声や音楽の品質を推定するためにも使用されます。[265] [266]
エンベロープとTFSの測定値を組み合わせて、明瞭度と品質の指標を形成することもできます。音声明瞭度[263] 、音声品質[267] 、 [268]、音楽品質[269]の一連の指標は、聴覚障害を表現できる聴覚末梢の共通モデル[270]を使用して導出されています。障害のある末梢のモデルを使用すると、正常聴力モデルを使用するよりも聴覚障害のあるリスナーの予測がより正確になり、エンベロープ/TFSの組み合わせた指標は、エンベロープ変調のみを使用する指標よりも一般的に正確です。[263] [267]
参照
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