Finding the Source of Sound
19
Южный Федеральный Университет Лаборатория Нейроинформатики Сенсорных и Моторных Систем НИИ Нейрокибернетики им А.Б. Когана Тикиджи – Хамбурьян Рубен Акимович [email protected] Как мы находим источник звука: биофизические модели нейронных механизмов локализации источника звука в пространстве
Transcript of Finding the Source of Sound
Южный Федеральный Университет
Лаборатория НейроинформатикиСенсорных и Моторных Систем
НИИ Нейрокибернетики им А.Б. Когана
Тикиджи – Хамбурьян Рубен Акимович[email protected]
Как мы находим источник звука: биофизические модели нейронных механизмов локализации источника звука в пространстве
Δt ~ 80 mks τ ≥ 700 mks
How to localize the sound source:
How to localize the sound source: coincidence detectors
How to localize the sound source: coincidence detectors or I-E
populations?
Аналитическое решение dudt =ie t −i i t −u
Аналитическое решение dudt
=ie t −ii t −u
i t =1− ts
i t = ts
exp1− ts
Аналитическое решение dudt
=ie t −ii t −u
i t =1− ts
i t = ts
exp1− ts
0мс 0.3мс 0.6мс
τ=1мс, τsi=7.5мс, τ
se=2.5мс
для активации линейным входом I. αi=0.2, α
e=0.17; II. α
i=0.21, α
e=0.15; III. α
i=0.22, α
e=0.13);
для α синапсом I. αi= 0.015, α
е=0.025; II. α
i=0.016, α
е=0.024; III. α
i=0.017, α
e=0.023;
(I. сплошная линия, II. пунктирная, III штриховая).
Тикиджи-Хамбурьян Р.А., Полевая С.А. Локализация источника звука искусственной нейронной сетью, основанной на модифицированных импульсных нейронах со следовой поляризацией. Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 2004, № 11, с. 41-45.
В.А. Васильков, Р.А. Тикиджи – ХамбурьянИсследование возможных механизмов детектирования коротких временных задержек популяцией E-I нейроновНейрокомпьютеры: разработка, применение, 2008, № 5-6, с.46-53
How to localize the sound source: coincidence detectors or I-E
populations?
Outputs of I-E neurons population when Δt in [-4, 4]ms.
Outputs of I-E neurons population when Δt in [-1, 1]ms.
Outputs of I-E neurons population when Δt in [-0.2, 0.2]ms.
Comparison with psychophysical tests
Detection quality measure(criterion)
∑×
= ××=
km
1i i
i
TNN
km1
∆∆Φ
where: N – amount of network elements, ∆N – change of pulses amount in population respecting to change of time delay (∆t) to ∆T, m – amount of simulations with different ∆t in one test, k – general amount of tests (number of experiments).
,
Plot diagram of model outputs and average value of pulse amount for ten computer experiments with 1- 4 кHz noise presence.
Ф= 0,51 Ф= 0,47 Ф= 0,32
The bar chart of dependence of Ф value from noise amplitude.
Фазовый шум ±2.0мс
Фазовый шум ±2.6мс
Фазовый шум ±2.0мсСр.кв. Отклонение 1.0
Фазовый шум ±2.0мсСр.кв. Отклонение 10.0
