Владимир Морозов - Язык эмоций и эмоциональный слух. Избранные труды

В мозгу человека осуществляется функциональное разделение этих каналов по принципам обработки информации: левое (лингвистическое) полушарие осуществляет посегментный анализ речевого сигнала, ориентируясь на тонкую динамику его формантной структуры в микроинтервалах времени, а правое (экстралингвистическое) полушарие использует целостный принцип анализа на основе сравнения интегрального акустического образа сигнала с хранящимися в памяти паттернами (эталонами) образцов этого вида информации.

Двухканальный принцип работы мозга проявляется не только в условиях восприятия речи, но и в процессе формирования (порождения) речевого высказывания в форме принципиально разных функций больших полушарий мозга в этом процессе.

Рис. 8.Вероятность (Р, %) правильного восприятия различных видов речевой информации при увеличении соотношения шум/сигнал (дБ): 1 – лингвистической, 2 – эмоциональной, 3 – половой принадлежности диктора.

Помехоустойчивость экстралингвистических видов информации (эмоциональной и о половой принадлежности диктора) намного выше, чем лингвистической (речь). При действии сильного шума (при соотношении сигнал/шум=+16 дБ) лингвистическая информация полностью разрушается (слушатели не могут разобрать ни одного слова), но восприятие эмоций возможно с вероятностью более 50 %, а пола диктора – более 80 %

Объективной основой разделения мозгом каналов лингвистической и экстралингвистической коммуникации являются различия в акустических средствах и принципах кодирования этих двух видов речевой информации. Если для вербальной информации определяющим является динамика формантной структуры сигнала, то для экстралингвистической, как показали наши исследования, особую роль приобретают динамика основного тона голоса и другие особенности просодической организации речи. Таким образом, лингвистический и экстралингвистический каналы оказываются обособленными (по целому ряду критериев) во всех звеньях системы речевой коммуникации. По отношению к действию шума эта обособленность проявляется в разной помехоустойчивости лингвистической и экстралингвистической информации: помехоустойчивость экстралингвистической информации оказывается выше (рисунок 7).

Несомненны также различия между указанными каналами и в эволюционно-историческом аспекте: экстралингвистическая коммуникация является значительно более древней по сравнению с лингвистической. Возникновение в процессе эволюции слова как весьма совершенного средства передачи любых видов информации не привело, однако, к умалению эволюционно древней формы экстралингвистической коммуникации. Она продолжает сосуществовать наряду со словом, существенно дополняя и видоизменяя его смысл, а во многих случаях претендуя на самостоятельность. В огромном большинстве ситуаций речевого общения более важным является не столько ЧТО говорит человек, сколько КАК говорит и КТО говорит. Доминирующая роль экстралингвистической информации представляется очевидной в таких специфических видах звуковой коммуникации, как искусство сценической речи и пения. Важнейшим и почти неизученным свойством двухканальной системы речевой коммуникации является взаимодействие каналов лингвистической и экстралингвистической информации, появляющейся во всех звеньях данной системы и на всех этапах обработки речевой информации мозгом.

Наиболее удобным, оптимальным, с точки зрения человека, было бы введение информации в ЭВМ не при помощи клавиатуры, а непосредственно с голоса, т. е. естественным речевым средством общения между людьми. Однако сегодня ЭВМ, как известно, не понимает речь человека в должной мере и с должной надежностью, и пользователю нужно прибегать к услугам целого штата «переводчиков» (программистов, операторов), осуществляющих ввод информации в ЭВМ на особом, понятном для ЭВМ языке, а также дешифрующих выданную машиной информацию.

Создание машин 5-го поколения, надежно понимающих речь любого человека, а также говорящих машин является глобальной задачей мировой науки, в решении которой значительные успехи принадлежат Японии, США, Франции. Однако задача эта оказалась настолько трудной, что полностью ее решить пока что не удалось. Например, машина легко распознает речь одного человека или нескольких знакомых ей дикторов, но не желает распознавать незнакомых, понимает речь взрослых и не хочет понимать детей. Если же и удается расширить круг дикторов, то тут же приходится ограничивать объем словаря. Даже могучие современные ЭВМ не в состоянии пока что решить в полной мере такую детскую задачу, как письмо под диктовку. Пусть даже знакомый машине диктор будет читать знакомый ей текст, но простуженным голосом, или не очень внятно, или в шуме – машина его не поймет.