Üstelik bunu öğrenmek o kadar zor değil.
Yarasaların ve balinaların yollarını bulmak için ses kullandıklarını görmeye alışığız. Ayrıca artık bir süredir, insanların da alıştırma ile, tıkırtı sesleri çıkararak etraflarını görselleştirebildiklerini biliyoruz.
Yeni bir çalışma, insan yankıkonumunun (ekolokasyon) ilk detaylı tarifini sunuyor ve içinde ses özellikleri ile ağızla çıkarılan tıkırtı seslerinin uzamsal menzili de var. Araştırmacılar sonuçları kullanarak yapay ağız tıkırtıları geliştirdiler ve bunlar, bu sıradışı beceri hakkında daha fazla şey öğrenmek için kullanılabilir.
Araştırmacılardan biri olan Durham Üniversitesi’nden Lore Thaler şöyle söylüyor: “Ses işleyişlerini anlamak, insan beyninin sesten yararlanarak konum belirlemek için kullandığı bilgiyi anlamamızda bize yardımcı olacak. Böylece bu durum, algısal işleyişleri anlamamıza yardım edecek.”
Yankıkonum, yarasalar, yunuslar ve bazı balina türleri için karanlıkta yön bulma ve besin arama için kullanılan, doğuştan gelen bir yetenek. Bir hayvan çağrı yaptığı zaman, etrafını tespit etmek için ortamda bulunan nesnelerden geri seken yankılara kulak veriyor.
Dünyayı ses üzerinden ‘görmek’, insanların doğal şekilde beceri sahibi olduğu bir şey olmasa da, yapılan çalışmalar görme güçlüğü çeken insanların alıştırma yaparak yarasa hisleri geliştirebileceğini gösterdi.
En ünlü ‘gerçek hayat yarasası’, bir yaşında görme duyusunu kaybeden Daniel Kish. Kish, ağzıyla tıkırtı çıkarma becerilerini kullanarak etrafını akıllara durgun veren bir doğruluk ile betimleyip dağlara tırmanıyor, bisikletleri sürüyor ve vahşi doğada yalnız yaşıyor. Kendisi bu sayede internette ün kazandı.
Üstelik ortaya çıktığına göre, dünyaya bu şekilde bir bakış açısı kazanmak için görme güçlüğü çekmenize gerek yok. Şubat ayında, normal şekilde görebilen insanların yankıkonum öğrenerek sanal odaların boyutlarını nasıl tespit edebileceğini ortaya seren bir çalışmayı bildirmiştik.
Fakat insanların sesten yer belirleyebildiğini on yıllar boyunca bilmemize rağmen, ağızdan çıkarılan tıkırtıların ses kalıpları hakkında veya bunlar üretildiği zaman beyinde neler olduğu hakkında hâlâ fazla şey bilmiyoruz.
Thaler ve takımı bunu akılda tutarak, yöntemi günlük yaşamlarında kullanan üç âmâ yankıkonum uzmanının yardımıyla, insan ağız tıkırtılarının detaylı bir tarifini inşa etmeye koyuldular.
Her katılımcı boş bir odaya konuldu ve normalde yaptıkları gibi tıkırtı sesleri çıkarmaları istendi. Araştırmacılar tıkırtıları kayıt altına aldılar ve uzamsal dağılım ile üretilen frekansların menzili gibi ses özelliklerini analiz ettiler.
Takım, tıkırtıların uzunluğuna baktığı zaman, bunların üç milisaniye uzunluğunda olduğunu keşfetti; yani önceki çalışmaların bildirdiğinden çok daha hızlıydılar. Tıkırtıların, bu üç milisaniye içerisinde aşağıya doğru giden düz bir eğim ile azalmadan önce ani, gürültülü bir başlangıcı vardı.
Şaşırtıcı olarak, tıkırtıların sinyal desenlerinin de konuşmadan daha yönsel olduğu ve herhangi bir birey tarafından kolaylıkla türetilebileceği gösterildi.
“Ağız tıkırtılarının sinyal desenleri hakkında düşünmenin bir yolu da, bunun bir fenerden çıkan ışığın dağılma şekline benzediğini düşünmektir. Bu şekilde tıkırtının sinyal desenini, yankıkonumcuların kullandığı ‘ses fenerinin şekli’ olarak düşünebiliriz.” diyor Thaler.
Fakat araştırmacılar, insan yankıkonumunun nasıl çalıştığı hakkında daha fazla şey öğrenmek için çok daha geniş örnek boyutlarını sınamak zorundalar. Sorun şu ki, yetenekli yankıkonumcular tam olarak yaygın değil veya onları bulmak kolay değil.
Takım, bu sorunu ele almak için detaylı sonuçları kullanarak, insan ağız tıkırtılarını sentezlemek için kullanılabilecek matematiksel bir örnek geliştirdiler. Araştırmacılar bu şekilde, yetenekli bir yankıkonumcunun mevcut olmasına ihtiyaç olmadan yankı seslerini araştırabilecekler.
“Sanal canlandırmalar kullanmak, insan yankıkonumuna uygun sesleri araştırmamıza olanak sağlayacak” diyor Thaler. “Uygun ses işleyişlerini bilmek, teknolojiye ilham vermek bakımından da kullanışlı olabilir.”
Araştırma PLOS Computational Biology bülteninde yayınlandı.
ScienceAlert
