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内容形式：摘要译文
知觉通常被视为一种贝叶斯推断过程：它将先验预期与感觉证据相结合，以推断信号最可能的潜在成因。一种常见假设认为，精确的先验会通过强烈地将知觉拉向其均值而主导知觉。然而，在多个潜在成因相互竞争的层级结构情境中，贝叶斯推断给出的预测恰恰相反：当感觉信息不确定时，不精确的先验可能主导知觉。我们在一项具有生态效度的声音识别任务中发现，人类观察者表现出这一反直觉偏差：在对含混话语进行分类时，观察者更倾向于将其归因于精度较低（方差较高）的声音先验。在感觉含混度较高时，这种偏差最为显著；对先验方差的明确认知也会增强这一偏差。计算建模揭示了稳定且具有个体差异的先验分布，表明推断是在声音身份的层级结构表征上进行的。这些发现指出，在先验相互竞争时，先验精度是决定知觉推断的关键因素。
关键词：贝叶斯知觉推断 · 先验精度 · 隐性原因推断 · 声音识别 · 层级生成模型
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.10.731404v1?rss=1
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