
言語経験は人間の知覚の基本的な側面、すなわち規則的な音列の神経処理を形作る。


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Perceptual systems heavily rely on prior knowledge and predictions to make sense of the environment. Predictions can originate from multiple sources of information, including contextual short-term priors, based on isolated temporal situations, and context-independent long-term priors, arising from extended exposure to statistical regularities. While the effects of short-term predictions on auditory perception have been well-documented, how long-term predictions shape early auditory processing is poorly understood. To address this, we recorded magnetoencephalography data from native speakers of two languages with different word orders (Spanish: functor-initial versus Basque: functor-final) listening to simple sequences of binary sounds alternating in duration with occasional omissions. We hypothesized that, together with contextual transition probabilities, the auditory system uses the characteristic prosodic cues (duration) associated with the native language’s word order as an internal model to generate long-term predictions about incoming non-linguistic sounds. Consistent with our hypothesis, we found that the amplitude of the mismatch negativity elicited by sound omissions varied orthogonally depending on the speaker’s linguistic background and was most pronounced in the left auditory cortex. Importantly, listening to binary sounds alternating in pitch instead of duration did not yield group differences, confirming that the above results were driven by the hypothesized long-term “duration” prior. These findings show that experience with a given language can shape a fundamental aspect of human perception – the neural processing of rhythmic sounds – and provides direct evidence for a long-term predictive coding system in the auditory cortex that uses auditory schemes learned over a lifetime to process incoming sound sequences.

### Competing Interest Statement

The authors have declared no competing interest.

Language experience shapes predictive coding of rhythmic sound sequences

言語経験が規則的な音列の予測的コーディングを形成する

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人工語彙の学習難易度によって、睡眠時の標的記憶再活性化の有効性と、その基盤となる神経活動が異なることが示された。


Sleep associated memory consolidation and reactivation play an important role in language acquisition and learning of new words. However, it is unclear to what extent properties of word learning difficulty impact sleep associated memory reactivation. To address this gap, we investigated in twenty-two young healthy adults the effectiveness of auditory targeted memory reactivation (TMR) during non-rapid eye movement sleep of artificial words with easy and difficult to learn phonotactical properties. Here, we found that TMR of the easy words improved their overnight memory performance, whereas TMR of the difficult words had no effect. By comparing EEG activities after TMR presentations, we found an increase in slow wave density independent of word difficulty, whereas the spindle-band power nested during the slow wave up-states - as an assumed underlying activity of memory reactivation - was significantly higher in the easy/effective compared to the difficult/ineffective condition. Our findings indicate that word learning difficulty by phonotactics impacts the effectiveness of TMR and further emphasize the critical role of prior encoding depth in sleep associated memory reactivation.

### Competing Interest Statement

The authors have declared no competing interest.

Difficulty in artificial word learning impacts targeted memory reactivation and its underlying neural signatures

人工語彙学習の難易度が標的記憶再活性化とその基盤となる神経活動に及ぼす影響


エミラティ人のバイリンガル音声データセット「Mixat」を紹介し、既存の音声認識モデルの性能評価を行った。


エミラティ-英語バイリンガル音声データセット-mixat-


エミラティ・英語バイリンガル音声データセット「Mixat」



IgboAPI データセットは、Igbo 言語の多様な方言を網羅し、Igbo 言語テクノロジーの開発を促進する。


多言語化された-igbo-言語テクノロジーを強化する-igboapi-データセット


多言語化された Igbo 言語テクノロジーを強化する IgboAPI データセット



多言語大規模言語モデルの性能を左右する主要な要因は、事前学習データの量、言語の特性(言語系統、文字体系)、および一般的な言語リソースの有無である。


多言語言語モデルの性能を左右する要因


ダウン症患者の発話の特徴を体系的に評価するためのルーブリックを開発し、その初期的な実験結果を示す。


ダウン症患者の病理的な発話を注釈するための包括的なルーブリック


SOV言語の話者は、動詞に隣接する短い前置詞句を配置することで、依存関係長を効率的に最小化する。


効率的な依存関係長の最小化-sov言語における賢明な取り組み


効率的な依存関係長の最小化: SOV言語における賢明な取り組み



英語学習者の不安やストレスを検出し、それに応じて共感的なフィードバックを提供することで、学習者のモチベーションと学習成果を高めることができる。


英語教育のための適応型共感的フィードバックの使用


電子文書は、作成者の言語的・文化的特性を反映しており、これらの特性を保持しながら電子情報システムで適切に処理することが重要である。


電子文書の言語的-文化的価値とその電子情報システムにおける意味的処理


電子文書の言語的・文化的価値とその電子情報システムにおける意味的処理



大規模言語モデルの多言語能力を向上させるため、言語横断的な教示調整アプローチを提案する。


効率的な教示調整アプローチによる言語横断的知識アライメント