自发会话语音中语言预测因子的神经追踪

本研究考察了对语言信息的神经追踪是否能够从朗读语音扩展到自发对话。我们采用时间响应函数（TRF）框架，首先在一个朗读语音脑电图（EEG）数据集上验证了我们的方法，随后将其应用于自然对话的脑电图记录。我们观察到，在自发语音中，对关键语言学预测变量的可靠神经追踪，包括词起始、词性惊讶度以及词汇惊讶度，其效应分别出现在约 200、400 和 600 毫秒附近。这些结果为语言学神经追踪在自然对话情境中发挥作用提供了新的证据，并证实了在具备生态效度的语境中开展脑电图研究的可行性。

感谢您有兴趣帮助传播 bioRxiv 的研究成果。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.13.722865v1?rss=1

🏷️ 脑电图 神经追踪 自发语音 语言预测 时间响应函数