时间：2026年3月19日（周四）中午 12:30
地点：清华大学吕大龙楼11层1100
报告主题 噪声掩蔽与语境提示下的言语理解层级化神经机制
报告人：张新淼
内容：
言语理解受到环境噪声和语境信息的共同塑造。在复杂的听觉环境下，大脑如何动态调整多层级信息加工以实现有效言语理解，是当前认知神经科学领域关注的重要问题。本研究结合脑电（EEG）与功能近红外成像（fNIRS）技术，考察噪声掩蔽与语境提示对多层级言语加工的影响。实验共招募66名正常听力被试，他们在三种听觉条件下完成自然言语理解任务，分别是无噪声条件、有噪声条件以及噪声结合语境概要条件，其中语境概要为在言语素材之前呈现的一段简单的语篇内容梗概。研究采用多变量时间响应函数建模，系统考察大脑对声学、词汇与句子等多层级言语信息的神经编码。EEG分析结果表明，噪声显著降低了多层级言语加工的效率，语境提示的促进作用主要体现在词汇与句子层级。与此同时，语义预测活动在噪声下明显增强，表明在不利听觉环境中，大脑可能通过强化预测机制来补偿受损的感觉输入。fNIRS分析结果显示，不同脑区在噪声掩蔽与语境提示条件下呈现出相反的调节模式：额叶语言相关区域在噪声下的多层级加工减弱，在语境提示下得到增强；相反，感知运动相关区域在噪声下表现出更强的多层级加工，而在语境提示下减弱。此外，额下回表现出显著的功能重组，在噪声下主要参与词汇加工而在语境提示下转向了句子整合。本研究发现噪声与语境会共同驱动言语加工网络在不同层级之间的动态调整，为厘清复杂环境下的言语理解神经机制提供了新视角。
