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为解析语音运动序列学习与监控的神经机制，研究人员利用 MEG 技术开展假词生成实验，对比法语中语音合法与非法假词的神经响应。发现非法假词学习存在适应性调控，数据集为 speech production、reafference cancellation 等研究提供高时间分辨率资源。
论文解读
语言学习的本质是对声音序列规则的掌握，人类如何在大脑中构建和监控语音运动序列？当前研究对词汇后阶段语音生成的动态过程及适应性学习机制仍存空白。例如，语音监控中感觉反馈与预测的匹配机制（如 M100 成分调制）如何在复杂语音任务中发挥作用？不同语言规则（如语音合法性）如何影响神经活动的时空模式？为填补这些空白，法国艾克斯 - 马赛大学（Aix Marseille Univ）等机构的研究团队开展了一项磁 encephalography（MEG）研究，相关成果发表于《Scientific Data》，为解析语音学习的神经基础提供了重要数据资源。
关键技术方法
研究采用 248 通道 MEG 扫描仪采集 17 名法语母语者（11 女，平均年龄 25.7±3.5 岁；6 男，平均 26.3±3.9 岁）在假词学习任务中的脑活动，包括任务前后的静息态数据。刺激为 36 个 CCVCC 音节（C = 辅音，V = 元音），分为符合法语语音规则的合法假词与违反规则的非法假词，通过视觉和听觉同步呈现。实验流程遵循脑成像数据结构（BIDS）标准，数据经滤波（0.5–30 Hz）、重采样（250 Hz）、头动校正（Maxwell 滤波）和信号空间投影去噪等预处理，并提取事件相关场（ERFs）进行初步分析。行为数据通过 LabVIEW 软件记录，准确率评估基于发音正确性（含插入、遗漏等错误则判定为不正确）。
研究结果
行为表现与学习效应
合法假词的准确率始终高于 70%，而非法假词在前 3 个序列中接近概率水平（50%），随后显著提升，表明非法假词学习存在明显的适应性过程。个体数据显示，仅受试者 sub-12 在两类假词中表现均接近概率水平，提示其可能存在特殊学习模式。
MEG 数据结构与预处理
数据集按 BIDS 组织，包含原始 MEG 文件、行为日志、刺激音频等。通过修改触发值编码刺激类型（合法 / 非法）、序列顺序（1–9）和响应准确性（正确 / 错误），并生成事件文件（_events.tsv）。预处理步骤包括 EOG/ECG 通道重命名、坏导检测、生理噪声去除，确保数据质量。头动分析显示多数受试者位移小于 3 mm，仅 sub-17 和 sub-19 在部分运行间位移较大，但通过空间重对齐校正。
初步神经动力学分析
ERFs 分析提取了刺激 onset 前后 2 秒的时间窗口，基线校正后排除异常 epochs（阈值 ±3000 fT）。全脑及区域（枕叶、左右颞叶）的 ERFs 和均方根（RMS）信号显示，不同条件下神经活动的时空模式存在差异。例如，合法正确条件下枕叶区域呈现特定幅度变化，可能与视觉处理和语音整合相关。
研究结论与意义
本研究构建的 “MEG-GLOUPS” 数据集提供了法语母语者在语音合法与非法假词生成任务中的高时间分辨率神经数据，结合行为学结果，揭示了语音运动序列学习中适应性监控的动态过程。数据中非法假词学习后期准确率的提升，印证了基于感觉预测误差的适应性控制机制（如 reafference cancellation 的调整）。此外，数据集与现有 fMRI 数据集（Gloups, ds004597）形成互补，为跨模态研究语音学习的神经基础提供了整合资源。
该研究的意义体现在三方面：其一，为 speech production 模型提供了词汇后阶段（post-lexical）的神经证据，补充了音节组合过程的时空动态图谱；其二，通过对比合法与非法条件，分离了语音监控、学习和运动序列生成的神经成分，有助于理解语言习得中的错误修正机制；其三，标准化的 BIDS 数据结构和开源代码（如 Python 脚本）提升了数据的可重复性和跨实验室兼容性，为全球研究者探索语言、认知与神经可塑性的关联提供了重要工具。未来研究可结合计算模型，进一步解析预测编码在语音适应中的具体作用，或拓展至病理群体（如语言障碍患者）的神经机制研究。
