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电子邮件：lekhnitskaya.polina@gmail.com 摘要：在自然语音感知范式中尚未研究过单词预测机制，因此本研究的目的是：探索自然语音感知过程中 EEG 反应功能与省略单词之间的联系、训练语言模型的置信度得分。 14 名神经典型受试者（平均年龄 - 23.5 岁；5 名男性）参与了这项研究。EEG 包括 24 个通道。研究对象被要求听故事并理解它。所得结果显示，在 T3、T5、P3 电极中，听省略单词和非省略单词存在差异。为了模拟神经信号和自然语音刺激之间的联系，应用了 mTRF。该研究未来可能的方向之一是探索这一范式中的交流过程。 介绍 人脑是一个复杂的动力系统，可以不断处理输入信息。对于声音刺激，与其他类型的感官信息一样，区分信号和噪声非常重要；通过理解信号的特征，人们可以轻松地感知语音。近年来，研究人员开始将注意力转向使用连续的自然语音来探索大脑评估听觉刺激的方式 [3]。其中一种可能的方法称为系统识别，即根据语音刺激对获得的数据进行建模 [3]。在这种情况下，大脑被视为一个“黑匣子”，其中输入语音的特征与神经生理反应之间存在一些映射。这样的黑匣子可以表示为线性时不变系统，通过 EEG 与声学和语言特征之间的联系获得所谓的时间响应函数 (TRF) [3]。据我们所知，在这个范式中还没有研究过单词预测的机制。在语音感知过程中，单词嵌入在更广泛的上下文中，这有助于意义的解释。接收者还可以对即将到来的话语中可能出现的特定词素做出预测。此任务类似于掩码语言建模，其中预训练模型通过双向关注标记来预测句子中的掩码标记（通常标记为 [MASK]）。在这种情况下，模型还会根据上下文对该词进行预测 [7]。现在，感知和理解的神经科学
自然语音中的词语预测......
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