语义预测和言语波动
大脑如何使用声学“信封"提供的信息?或"wave"正在进行的演讲以预测接下来会发生什么?除此之外，大脑是否有可能募集语义信息来促进语音感知的这一组成部分?一种
最近的研究
由巴斯克认知，大脑和语言中心的尼古拉·莫利纳罗(Nicola Molinaro)领导的研究了这些有趣的问题.
众所周知，与听觉有关的神经活动与外部声音的节奏规律同步地振荡.据称，这对于
编码声学语音属性
.该机制可能的计算作用之一是组织最大神经兴奋性阶段的重新排列，以匹配感知内容的时间规律(即，在进行中的振荡阶段的波峰和波谷之间).
可以想象，通过为人们提供丰富的语义上下文，可以增强对可预测刺激的感知.例如，可能是通过讨论太空和月球的问题，语言用户可能会轻松预测出像“航天器"之类的单词.缺乏这种语义上下文，遇到了“航天器"一词.可能会导致感知增强的程度降低和丰富度降低.
Molinaro和他的同事使用头皮脑电图(EEG)记录皮层神经信号，使参与者接触到自然主义文本的记录.作者通过分析神经活动和遵循语义约束上下文或非约束上下文的目标单词的包络之间的相位对齐来评估语音夹带效果.
作者发现，在导致参与者预测400到450毫秒之间的目标单词的情境中，单词的语音夹带增加了.这些效果位于八个中央头皮电极中(直接在头骨的顶表面上).
总的来说，这些有趣的结果不仅从机械的角度引人入胜.它们也有助于我们对大脑中语言处理的概念性理解.例如，结果支持
成本最小化模型
:当内部，内生的语义推论无法在语篇范围内以很少的语义缩小/泛化的方式轻易产生时，大脑会利用其他资源来帮助理解.似乎当很少的语义信息已被预先激活/启动时，大脑在较低级别的包络跟踪中投入了更多的计算资源.
重要的是，在两种情况下目标词刺激的声学特性都没有差异，因此这些效果似乎纯粹来自于话语的语义特性.因此，自上而下和自下而上的过程之间似乎存在某种权衡，尽管这种权衡的精确粒度(即，何时，如何发生，以及包络跟踪是否是唯一的机制)使用高阶语义推论生成的帮助)仍然不清楚.
作者希望避免在非生态环境中使用高度受控的刺激，因此不包括参与者的特定实验任务，参与者只需要被动地听取刺激.展望未来，有趣的是关注注意力和记忆的影响是否会影响振荡相位语音跟踪的募集以及预激活语义表示的明显参与.
