麦格理大学的研究人员揭穿了一个有75年历史的关于人类如何确定声音来源的理论，这可能会解开创造下一代更具适应性和效率的听力设备的秘密，从助听器到智能手机
在20世纪40年代，人们开发了一个工程模型来解释人类如何根据声音到达每只耳朵的时间相差几千万分之一秒来定位声源
这个模型的理论是，我们必须有一组专门的探测器，其唯一功能是确定声音来自哪里，空间中的位置由专门的神经元表示
其假设一直在指导和影响研究&mdash；以及音频技术的设计；从那以后
但麦格理大学听力研究人员在《当代生物学》上发表的一篇新研究论文最终揭示了专门用于空间听力的神经网络的想法并不成立
首席作者、麦考瑞大学杰出听力教授David McAlpine在过去25年中证明，一只又一只动物实际上使用了一个稀疏得多的神经网络，大脑两侧的神经元除其他神经元外还执行这一功能
在人类身上展示这一点更为困难
现在，通过结合专门的听力测试、先进的大脑成像以及与包括恒河猴在内的其他哺乳动物的大脑进行比较，他和他的团队首次表明，人类也使用这些更简单的网络
“我们已经证明，沙鼠在这方面与豚鼠相似，豚鼠与恒河猴相似，恒河猴与人类相似。
”一种稀疏、节能的神经回路执行这一功能&mdash；我们的沙鼠大脑，如果你喜欢的话。“
研究团队还证明，相同的神经网络将语音与背景声音分离开来，这一发现对我们手机中的听力设备和电子助理的设计都具有重要意义。
所有类型的机器听力都在与噪音中的听力挑战作斗争，这被称为“鸡尾酒会问题”。McAlpine教授说，他的团队的最新发现表明，与其专注于目前使用的大型语言模型（LLM），不如采取一种简单得多的方法。
“LLM在预测句子中的下一个单词方面很出色，但它们做得太多了，”他说。语言大脑。其他动物可以做到，但它们没有语言
“当我们在听的时候，我们的大脑并不是一直在跟踪声音，而大型语言处理器正试图做到这一点。
”相反，我们和其他动物使用我们的“浅脑”来挑选非常小的声音片段，包括语音，并用这些片段来标记来源的位置，甚至可能是来源的身份
“我们不必重建高保真信号来实现这一点，而是在信号到达皮层的语言中心之前，了解我们的大脑是如何通过神经方式表达信号的。
”这向我们表明，机器不必像人脑一样接受语言训练，就能有效地倾听
“我们只需要沙鼠的大脑。”
团队的下一步是确定声音中可以传达的最小信息量，但仍然可以获得最大的空间聆听量
"This shows us that a machine doesn't have to be trained for language like a human brain to be able to listen effectively.
"We only need that gerbil brain."
The next step for the team is to identify the minimum amount of information that can be conveyed in a sound but still get the maximum amount of spatial listening.
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