利用高密度脑电图探索婴儿语音特征的皮层编码

利用高密度脑电图探索婴儿语音特征的皮层编码

论文题目：

Emergence of the cortical encoding of phonetic features in the first year of life

中文翻译：在生命的第一年出现语音特征的皮质编码

摘要：

在产生第一个单词之前，婴儿就已经开发出一个复杂的语音处理系统。在 4-6 个月大时就已经具备了强大的单词识别能力。通过行为观察到这些新兴语言技能可能依赖于越来越复杂的神经基础。本研究中，我们利用从对童谣的电生理反应计算的时间响应函数来探索 4、7 和 11 个月大的婴儿以及成人纵向队列中语音特征的皮层编码。这些分析揭示了在生命的第一年出现的越来越详细和声学不变的语音编码，提供了神经生理学证据，证明前语言人类皮层学习语音类别。相比之下，我们没有发现与年龄相关的声学频谱的皮层网络增加的可靠证据。

实验被试：

本研究对涉及 50 名婴儿的纵向队列的 EEG 数据集进行了重新分析，这项研究，包括对成人和婴儿的实验，得到了剑桥大学心理学研究伦理委员会的批准。在对研究进行详细解释后，父母给予了书面知情同意书，并反复提醒家人，他们可以在重复预约期间的任何时候退出研究。该实验涉及婴儿（24 名男性和 26 名女性）分别为 4 个月大（4 个月± 5.3 天）、7 个月大（7 个月± 7.2 天）和 11 个月大（11 个月± 5.5 天 333.0 天）时进行 3 次脑电图记录。

实验方法：

婴儿被试坐在隔音室的高脚椅上（在主要照顾者面前一米处），而成人被试则坐在普通椅子上。所有被试都坐在距离刺激屏幕 65cm的位置。EEG 数据使用 GES 300 放大器使用网状电极帽（Electrical Geodesics Inc.）以 1 kHz 的采样率记录。婴儿和成人分别使用 64 和 128 个通道。向被试依次播放的 18 个童谣视频，每个视频重复 3 次（54 个视频，总共 20 分 33 秒）。成年被试被要求注意视听刺激，同时尽量减少他们的运动。所有成年被试都完成了完整的实验。婴儿至少听两遍每首童谣（至少 36 首童谣，持续时间为 13' 42“）。

数据预处理

使用 MATLAB 2021a 进行分析，方法是使用从 CNSP 计划共享的公开脚本（认知和自然感觉处理;https://cnspworkshop.net;有关详细信息，请参阅“数据和代码可用性”部分）。为了对婴儿和成人脑电数据进行相同的预处理和分析步骤，通过样条插值将成人128通道脑电数据转换为64通道数据集，相对通道位置与婴儿被试的相对通道位置相对应。随后对婴儿和成人的所有分析都是相同的。

获得了三个感兴趣的频段的脑电图轨迹：低Δ-（0.1-1 Hz）、Δ-（1-4 Hz）和Θ-（4-8 Hz）频段，并用于TRF评估。

实验结果

进行了多变量 TRF 分析，以评估生命第一年语音的低频 （0.1-8 Hz） 神经编码。从刺激中提取声音（S）和语音特征向量（F）的8波段声谱图。根据描述发声的发音特征以及发音的方式和地点，包括14个语音特征来标记语音的分类出现。通过分别拟合 S 和 F 特征的多变量滞后回归模型，为每个实验会话推导出单被试 TRF，以评估声学和语音特征的皮层编码（图 ）。

分析范式的示意图

更多数据详情，请参考原文献。

代码可用性

具体的分析脚本已存放在 OSF 存储库中 https://osf.io/mdnwg79.本手稿中的确切数字可以用提供的代码和数据进行复制。请注意，该代码使用外部公开可用的库：mTRF-Toolbox（https://github.com/mickcrosse/mTRF-Toolbox，2.0版）、EEGLAB（版本 2021.0）和 NoiseTools 库 （http://audition.ens.fr/adc/NoiseTools)

参考文献：

Di Liberto, G.M., Attaheri, A., Cantisani, G. et al. Emergence of the cortical encoding of phonetic features in the first year of life. Nat Commun 14, 7789 (2023). https://doi.org/10.1038/s41467-023-43490-x

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