Một nghiên cứu đột phá từ Đại học Hebrew Jerusalem đã hé lộ một quy luật thời gian nhất quán trong lời nói của con người, có thể quan sát được trên 48 ngôn ngữ đa dạng. Các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng người nói tự nhiên phân chia lời nói của họ thành các đơn vị ngữ điệu (IU), xuất hiện với khoảng thời gian ổn định đáng kể, xấp xỉ 1,6 giây.
Nghiên cứu, được công bố trên Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia (PNAS), đã phân tích hơn 650 bản ghi âm từ 27 họ ngôn ngữ khác nhau, bao gồm cả những ngôn ngữ được nói ở các cộng đồng biệt lập. Các đơn vị ngữ điệu này, được đặc trưng bởi sự thay đổi đồng bộ về cao độ, âm lượng và thời lượng, rất quan trọng để tạo điều kiện cho người nghe hiểu, chuyển lượt trong đối thoại và xử lý thông tin hiệu quả.
Tiến sĩ Maya Inbar, nhà nghiên cứu chính, nhấn mạnh rằng nhịp điệu lời nói này không chỉ là một thói quen văn hóa mà còn được tích hợp sâu sắc vào nhận thức và sinh học của con người. Giáo sư Ayelet N. Landau cũng lưu ý rằng việc hiểu cấu trúc thời gian này thúc đẩy các kết nối liên ngành giữa khoa học thần kinh, ngôn ngữ học và tâm lý học.
Nghiên cứu cũng chỉ ra mối tương quan yếu giữa tốc độ của các đơn vị ngữ điệu và tốc độ lời nói ở cấp độ âm tiết, cho thấy rằng IU mang một khối lượng thông tin cân bằng hơn giữa các ngôn ngữ khác nhau. Những hiểu biết này mang lại nhiều hứa hẹn cho việc nâng cao các kỹ thuật tiếp thu ngôn ngữ, thúc đẩy công nghệ lời nói và phát triển các liệu pháp hiệu quả hơn cho các tình trạng liên quan đến lời nói.
Một phát hiện đáng chú ý từ nghiên cứu là nhịp điệu này dường như bắt nguồn từ các dao động thần kinh chậm, liên quan đến trí nhớ, sự chú ý và khả năng hiểu. Tần số thấp của hoạt động não bộ quanh mức 1 Hz được biết là cấu trúc quá trình xử lý ngôn ngữ bậc cao và suy nghĩ tự phát. Điều này cho thấy nhịp điệu lời nói phổ quát có thể phản ánh một sự phối hợp cơ bản giữa việc lập kế hoạch lời nói, hơi thở và nhận thức trên các nền văn hóa.
Các nhà nghiên cứu đã phát triển một thuật toán chú thích tự động để xác định các đơn vị ngữ điệu, đạt độ chính xác hơn 80% khi so sánh với việc chú thích thủ công của chuyên gia. Phương pháp này đã cho phép so sánh quy mô lớn trên nhiều ngôn ngữ, củng cố phát hiện về tính phổ quát của nhịp điệu lời nói. Những hiểu biết này có thể tác động đáng kể đến việc thiết kế giọng nói AI, các phương pháp điều trị rối loạn lời nói và sự hiểu biết của chúng ta về mối liên hệ giữa ngôn ngữ và chức năng não bộ.