用于听觉认知与神经科学研究的1,377种自然声音行为规范数据库

自然声音研究需要兼具声学标准化与详细行为表征的刺激集。我们呈现了1,377个时长为2秒的声音，代表240个由专家定义的“来源—动作”类别。我们将该数据库命名为“MaMa Sounds”，因为它源于马斯特里赫特和马赛两支学术团队的协作成果。这些声音经过人工筛选、分段处理，以16 kHz进行采样，并分别标注一个用于指称来源的名词和一个用于指称动作的动词。我们公开发布了去标识化的试次级识别数据与熟悉度数据，以及每个声音的多项常模指标（例如识别准确率、置信度、一致性和熟悉度），同时提供通过主成分分析获得的总体常模指标。名词、动词以及名词—动词联合常模均以直接均值和中位数的形式呈现，并附有贡献观测值的数量。该测试集保留了过程特异性信息，同时通过两个主成分得分，基于反应难易度、语义对应性、一致性和熟悉度，提供简明的总体行为可识别性测量指标。该资源库还包含确定性的反应清理代码、参与者与参照词的Word2Vec表征，以及用于复现公开声音层级数据表的代码。该资源支持听觉认知与神经科学研究中的刺激选择、匹配和连续建模。

自然声音研究需要既具备声学标准化，又包含详细行为表征的刺激集。我们提出了“MaMa Sounds”数据库，其中包含1,377个时长为两秒的声音，代表240个由专家定义的“声源—动作”类别。该数据库之所以命名为“MaMa Sounds”，是因为它源于马斯特里赫特和马赛两支学术团队的协作成果。这些声音经过人工筛选与分段处理，以16 kHz进行采样，并分别以一个指示声源的名词和一个指示动作的动词进行标注。我们发布了去标识化的试次级识别数据和熟悉度数据，以及针对每个声音的多项常模指标（例如识别准确率、信心度、一致性和熟悉度），同时提供通过主成分分析获得的总体常模指标。名词、动词及名词—动词联合常模均以直接均值和中位数的形式呈现，并附有相应的贡献观测数量。该测量体系保留了过程特异性信息，同时通过两个主成分得分，基于反应难易度、语义对应性、一致性和熟悉度，提供紧凑的总体行为可识别性指标。该资源库还包含确定性的反应清理代码、参与者与参照词的Word2Vec表征，以及用于复现公开声音层级表格的代码。该资源可支持听觉认知与神经科学研究中的刺激选择、匹配和连续建模。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.08.25.746933v1?rss=1

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