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听觉系统侧抑制原理-理论神经信息学初探

时间:2023-11-20 理论教育 版权反馈
【摘要】:在视觉系统中存在侧抑制现象,后来人们把侧抑制原理用在图像处理上,使图像轮廓清晰,效果很好[30]。在听觉系统中也存在类似的侧抑制现象,有的文献称它为双音抑制[2]现象,也有些文献直接称它为听觉侧抑制现象。图8.14Békésy 听觉侧抑制实验示意Kral 和Majernlk 提出了一种计算机仿真模型,用来模拟听觉系统中的侧抑制神经网络,该模型的结构如图8.15所示。

听觉系统侧抑制原理-理论神经信息学初探

在视觉系统中存在侧抑制现象,后来人们把侧抑制原理用在图像处理上,使图像轮廓清晰,效果很好[30]。在听觉系统中也存在类似的侧抑制现象,有的文献称它为双音抑制(two-tone suppression)[2]现象,也有些文献直接称它为听觉侧抑制现象。

越来越多的实验表明,侧抑制存在于各种感觉系统中。为了证明侧抑制在听觉系统中的重要性,Georg von Békésy(对听觉系统的研究,使他成为1961年诺贝尔生理学或医学奖的获得者)设计了一个简单的实验[31],如图8.14所示。等间隔放置一排20~40 个相同型号的扩音器,所有扩音器用同一电源供电,且确保每个喇叭声音强度是相同的,但是每个扩音器发出不同频率的声音。当观察者从这排扩音器前走过时,听到的不是所有扩音器声音的组合,而是单个扩音器的声音,即最靠近观察者的扩音器的声音,其他扩音器的声音则被抑制了。

图8.14 Békésy 听觉侧抑制实验示意

Kral 和Majernlk 提出了一种计算机仿真模型,用来模拟听觉系统中的侧抑制神经网络,该模型的结构如图8.15所示。它是一个多层无反馈的神经网络模型,第k 层的每个处理单元连接到第k+1 层的处理单元。假设第k 层中第x 个处理单元的输出为φk(x),则第k+1 层的处理单元的输出为

图8.15 计算机仿真模型[32](www.xing528.com)

式中,w(x)为抑制权值,只有当x=i 时才是兴奋权值,其余为抑制权值;M 为抑制作用的范围;θ 为神经元的阈值;f 是一个线性阈值函数

这个听觉侧抑制模型的仿真结果表明,侧抑制具有锐化输入刺激波形,增强对比度,抑制随机噪声、边缘效应等作用。

更多关于侧抑制的内容可参见第10 章。

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