使用事件相关电位分析在表达性语音中实现稳健声音身份识别的基于记忆的训练和测试范式

50 多年来，科学家们一直对我们如何识别声音感到好奇。我们最近的研究探讨了情绪韵律如何影响这个过程。尽管韵律存在差异，但我们发现整体的 old-new 效果是稳健的，这表明我们的大脑始终区分熟悉和不熟悉的声音。

目前说话人识别的实验挑战来自于过去常用的训练测试范式，该范式不适合研究影响说话人身份处理的详细变量。确保培训的全面和有效对于应对这一挑战至关重要。我们的资金显示，虽然 LPC 或旧-新效应显示了置信过程和可疑过程之间的差异，但它总体上仍然稳健。

我们的范例非常适合研究具有内部变化的熟悉和不熟悉对象的处理。我的实验室专注于语音感知，包括如何表达和感知语气标记的情感，以及声音信息如何对听众产生影响。我们使用脑电图和 fMRI 来测量这些因素，重点关注社会因素，例如口音或说话者是否是 AI。这项关于 JoVE 的研究支持了我们未来在这些领域的研究。