Image

Ухо не выполняет преобразование Фурье

Давайте поговорим о том, как улитка уха вычисляет звук!

Барабанная перепонка приводится в колебания изменениями давления воздуха (звуковыми волнами). Кости среднего уха усиливают и передают эти колебания в заполненную жидкостью спиралеобразную улитку. Колебания перемещаются по жидкости к базилярной мембране, которая выполняет разделение частот1: более жёсткое и лёгкое основание (base на иллюстрации) резонирует с высокочастотными компонентами сигнала, а более гибкая и тяжёлая вершина (apex) резонирует с низкими частотами. Между двумя концами резонирующие частоты логарифмически снижаются в пространстве2.

Резонирующие частоты базилярной мембраны. Внешние большие числа — это частоты (в герцах). Внутренние малые числа — это расстояние вдоль базилярной мембраны (в мм). Иллюстрация взята со слайдов лекции.
Резонирующие частоты базилярной мембраны. Внешние большие числа — это частоты (в герцах). Внутренние малые числа — это расстояние вдоль базилярной мембраны (в мм). Иллюстрация взята со слайдов лекции.

Волосковые клетки в разных частях базилярной мембраны колеблются вперёд и назад на частоте, соответствующей их расположению на мембране. Но как колебания волосковых клеток преобразуются в электрические сигналы? Этот механико-электрический процесс похож на кадры из фантастического фильма: пружины, соединённые с концами волосковых клеток, открывают и закрывают ионные каналы с частотой колебаний, что затем вызывает выброс нейромедиаторов. Вот визуализация этого процесса:

Очевидно, что «железо» уха отлично подходит для частотного анализа. Нервные волокна работают в качестве фильтров, извлекающих временнýю и частотную информацию о сигнале. Ниже показаны примеры фильтров (не все они относятся к уху) в промежутке времени. Слева показаны более локализованные во времени фильтры; например, если фильтр применяется к сигналу, видно, когда в сигнале возникает соответствующая частота. Справа приведены фильтры с меньшей временнóй специфичностью, более равномерно распределённые по частотам по сравнению с примерами слева.

126437c1de1dace25f9550159b658c71

Разве не было бы удобно, если бы улитка выполняла преобразование Фурье, что отлично соответствовало бы тому, как мы анализируем сигналы? Но, увы, всё обстоит не так! Преобразование Фурье не обладает явной временнóй точностью, оно напоминает что-то похожее на волны справа; а фильтры в улитке выглядят совсем иначе.

На рисунке ниже показаны различные схемы фильтрации или заполнения области времени-частот. В самом левом квадрате, где каждый прямоугольник обозначает фильтр, сигнал можно представить с высоким временным разрешением (как на иллюстрации выше слева), но без информации о составляющих его частотах. На противоположной части спектра расположено преобразование Фурье, выполняющее точное разложение частот, но мы не можем сказать, когда в сигнале встречалась конкретная частота (как на иллюстрации выше справа)3. На самом деле, улитка выполняет что-то между вейвлет-преобразованием и преобразованием Габора. На высоких частотах разрешение частоты снижается ради повышения временного разрешения, а на низких частотах — наоборот.

7fb7048d6e80b411236a4b27b764173d

Почему такой компромисс частотно-временной точности оказывается хорошим описанием сигнала? Теория, исследованная в статье Lewicki 2002, гласит, что эти фильтры — стратегия для снижения избыточности описания звуков природы. Майкл Левицки провёл анализ независимых компонент (independent component analysis, ICA), создав фильтры, максимизирующие статистическую независимость при сравнении звуков окружающей среды, голосов животных и человеческой речи. В каждом из случаев компромиссы выглядят по-разному; их можно приблизительно визуализировать показанными ниже графиками.

ICA звуков окружающей среды (треска кустарника, дождя и так далее) и человеческой речи (различных диалектов американского английского) привёл к созданию вейвлетов, а ICA голосов животных (млекопитающих, тропического леса) — к чему-то более похожему на преобразование Фурье.
ICA звуков окружающей среды (треска кустарника, дождя и так далее) и человеческой речи (различных диалектов американского английского) привёл к созданию вейвлетов, а ICA голосов животных (млекопитающих, тропического леса) — к чему-то более похожему на преобразование Фурье.
Примеры показанных выше фильтров
Примеры показанных выше фильтров

Оказалось, человеческая речь занимает отдельное частотно-временное пространство. Некоторые учёные предполагают, что речь эволюционно возникла для заполнения частотно-временного пространства, не занятого другими звуками мира.

+: голоса животных, x: звуки окружающей среды, o: человеческая речь. Lewicki 2002.
+: голоса животных, x: звуки окружающей среды, o: человеческая речь. Lewicki 2002.

Формирование представлений, привязанных к окружающей среде, логично, потому что поведение зависит от неё. Похоже, это происходит и для слуха, и для других видов чувств. Возможно, это может стать основой нового эффективного кодирования, которое мы вскоре реализуем.

Мы рассмотрели некоторые из потрясающих механизмов, находящихся в самом начале процесса кодирования ощущений, но на самом деле, это лишь крошечная верхушка айсберга. Также мы вкратце поговорили о том, как происходят эти вычисления. В следующей статье мы подробнее рассмотрим биофизику вычислений в нейронах.

  1. Это называется тонотопической организацией, то есть отображением частоты на пространство. Такая организация существует в коре мозга и для других чувств, а не только для слуха, например ретинотопия для зрения и соматотопия для осязания.

  2. Взаимосвязь между человеческим восприятием высоты и частоты звука логарифмическая. Совпадение?

  3. Кто-то может заявить, что нужно сравнивать это с преобразованием Фурье на коротких промежутках времени, однако оно имеет проблемы разрешения, и тоже не похоже на то, что делает улитка.

Источник: habr.com

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.
dummy-img
dummy-img
Взаимодействие человека и машины погружается под воду.
Взаимодействие человека и машины погружается под воду.
Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy
dummy-img
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.
Image Not Found
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Это сегодняшний выпуск The Download, нашей ежедневной новостной рассылки, которая предоставляет вам ежедневную порцию событий в мире технологий. Кибермошенники обходят системы безопасности банков с помощью незаконных инструментов, продаваемых в Telegram. В центре по отмыванию денег в Камбодже…

Апр 21, 2026
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Это сегодняшний выпуск The Download, нашей ежедневной новостной рассылки, которая предоставляет вам ежедневную порцию событий в мире технологий. Кибермошенники обходят системы безопасности банков с помощью незаконных инструментов, продаваемых в Telegram. В центре по отмыванию денег в Камбодже…

Апр 21, 2026
dummy-img

Взгляд на количественную генетику глазами гена

arXiv:2502.12831v3 Тип объявления: замена-кросс Аннотация: Моделирование эволюции непрерывного признака в биологической популяции — одна из старейших проблем эволюционной биологии, которая привела к появлению количественной генетики. С недавним развитием методов GWAS стало крайне важно связать эволюцию распределения признака…

Апр 21, 2026
dummy-img

Взгляд на количественную генетику глазами гена

arXiv:2502.12831v3 Тип объявления: замена-кросс Аннотация: Моделирование эволюции непрерывного признака в биологической популяции — одна из старейших проблем эволюционной биологии, которая привела к появлению количественной генетики. С недавним развитием методов GWAS стало крайне важно связать эволюцию распределения признака…

Апр 21, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых